mcp-mem0：AI代理的长时记忆解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-mem0 项目介绍
mcp-mem0 是一个开源项目，它基于 Model Context Protocol (MCP) 服务器，与 Mem0 集成，为 AI 代理提供持久记忆功能。该项目不仅是一个功能模板，也是一个指导性的参考，帮助开发者构建自己的 MCP 服务器，或是为 AI 编码助手提供一个结构正确、代码规范的例子。
项目技术分析
mcp-mem0 的核心是利用 Mem0 提供的语义搜索能力，实现 AI 代理的记忆存储、检索和管理。它遵循 Anthropic 推荐的构建 MCP 服务器的最佳实践，确保与任何 MCP 兼容客户端的无缝集成。
在技术实现上，mcp-mem0 使用 Python 3.12+，支持 Supabase 或任何 PostgreSQL 数据库作为记忆存储的后端，并需要 Docker 来容器化 MCP 服务器。此外，它支持多种大型语言模型 (LLM) 提供商，如 OpenAI、OpenRouter 或 Ollama。
项目及技术应用场景
mcp-mem0 的设计适用于多种 AI 应用场景，尤其是需要长时间记忆和复杂交互的应用。以下是几个具体的应用场景：
- 对话系统：对于长期运行的聊天机器人，mcp-mem0 可以存储用户的对话历史，提供上下文感知的回答。
- 游戏AI：在游戏环境中，AI 代理可以使用 mcp-mem0 记录游戏状态和策略，以优化其行为和决策。
- 推荐系统：推荐系统可以通过 mcp-mem0 存储用户的行为和偏好，从而提供更个性化的推荐。
项目特点
mcp-mem0 具有以下显著特点：
- 持久记忆：通过语义索引，将信息存储在长期记忆中，即使服务器重启也不会丢失。
- 全面检索：可以检索所有存储的记忆，提供全面的上下文信息。
- 语义搜索：通过语义搜索找到相关记忆，支持复杂查询和智能匹配。
- 灵活配置：环境变量配置允许开发者根据需求调整服务器行为，如选择不同的 LLM 提供商、模型和嵌入模型。
- 易于集成：支持多种部署方式，包括直接运行 Python 脚本、使用 Docker 容器或通过 MCP 客户端启动。
以下是具体的项目特点：
核心记忆管理工具
mcp-mem0 提供了三种基本的记忆管理工具：
save_memory：使用语义索引存储任何信息到长期记忆。get_all_memories：检索所有存储的记忆，为分析提供全面的数据。search_memories：通过语义搜索找到与查询相关的记忆。
灵活的部署方式
mcp-mem0 支持多种部署方式：
- 使用 uv：直接运行 Python 脚本，适合快速开发和测试。
- 使用 Docker：推荐的生产环境部署方式，可以简化部署和扩展。
环境变量配置
以下是 .env 文件中可以配置的环境变量列表：
| 变量名 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
TRANSPORT | 传输协议（sse 或 stdio） | sse |
HOST | 使用 SSE 传输时绑定的主机 | 0.0.0.0 |
PORT | 使用 SSE 传输时监听的端口 | 8050 |
LLM_PROVIDER | LLM 提供商（openai、openrouter 或 ollama） | openai |
LLM_BASE_URL | LLM API 的基础 URL | https://api.openai.com/v1 |
LLM_API_KEY | LLM 提供商的 API 密钥 | sk-... |
LLM_CHOICE | 使用的 LLM 模型 | gpt-4o-mini |
EMBEDDING_MODEL_CHOICE | 使用的嵌入模型 | text-embedding-3-small |
DATABASE_URL | PostgreSQL 连接字符串 | postgresql://user:pass@host:port/db |
总结
mcp-mem0 为 AI 代理提供了一个强大且灵活的长时记忆解决方案，适用于多种复杂的应用场景。通过其易于配置和集成的特性，开发者可以快速构建和部署具有长期记忆功能的 AI 系统。无论你是 AI 研发人员还是产品经理，mcp-mem0 都能为你提供一个坚实的基础，帮助你实现更智能、更个性化的 AI 应用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
