Power your agent
Yayıncının kendi komutu. PlugMCP uç noktası değildir.
Host a copy with our keys and logs.
docker run -i --rm ghcr.io/germaniu/mcp-memory:0.6.0Claude Code'un yerel komutlar için kurulum bağlantısı yok. Aşağıdaki komutu kopyalayın ve bir terminalde çalıştırın.
DB_PATH=<value> claude mcp add io.github.germaniu-mcp-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/germaniu/mcp-memory:0.6.0Bir terminalde çalıştırın.
{ "mcpServers": { "io.github.germaniu-mcp-memory": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/germaniu/mcp-memory:0.6.0" ], "env": { "DB_PATH": "<value>" } } }}claude_desktop_config.json
Uzak URL mi, yoksa makinenizde bir komut mu? İki kurulum arasındaki fark
PlugMCP’de çalıştır
A new server you create. It is not this listing's official endpoint. Use the publisher install when you want their URL and their credentials.
BaşlatYayıncıdan
English · Español
Lleva la memoria de tu agente IA a cualquier máquina. Servidor MCP open source que da memoria persistente con búsqueda léxica (BM25) a Claude Desktop, Claude Code, OpenCode, Cursor, Continue y cualquier cliente compatible con . SQLite + FTS5, .
Local persistent memory for AI agents: SQLite + FTS5 (BM25) lexical search, zero external infra.
mcp-server · ai-agents · sqlite · fts5 · bm25 · claude-code · cursor · opencode · lexical-search · agent-memory · local-first · self-hostedLos agentes IA olvidan todo entre conversaciones. Las soluciones existentes son cloud-only, multi-tenant pesado, o están atadas a un único cliente. MCP Memory resuelve esto con tres ideas simples:
pip install y tienes 9 tools listas para tu agente en segundos — sin Docker, sin modelos que descargar.Hay dos formas de correrlo. Elige una:
Con uv 0.13.4 o superior instalado no hace falta clonar (las versiones anteriores confían en una CA comprometida, ver SECURITY.md): el cliente descarga y lanza el server en cada sesión. Para Claude Code:
claude mcp add -s user mcp-memory -- uvx --from "git+https://github.com/GermaniU/mcp-memory#subdirectory=server" mcp-memory --stdio
Para Claude Desktop, Cursor y el resto, la config JSON está en docs/CLIENTS.md. Todos los procesos comparten el mismo archivo SQLite (DB_PATH), así que la memoria es la misma en todos tus clientes.
git clone https://github.com/GermaniU/mcp-memory.git
cd mcp-memory/server
pip install -e .
mcp-memory
Alternativa sin instalar en tu entorno global:
uvx --from . mcp-memory(corriendo dentro deserver/).
No hay pre-requisitos: nada que levantar, nada que descargar. Al arrancar, el server crea el archivo SQLite (DB_PATH, default ~/.agent-memory/memory.db) y su schema (tabla memories + índice FTS5) si no existen.
Endpoint MCP: http://localhost:8765/mcp. Pégalo en la config de tu cliente (ver docs/CLIENTS.md — Claude Code, OpenCode, Cursor, Continue).
mcp-memory --stdio(oMCP_TRANSPORT=stdio) arranca el modo stdio con la instalación local.
Verifica que tu Python tiene FTS5 compilado y que DB_PATH es accesible al instante:
mcp-memory check
mcp-memory --help lista los comandos y variables de entorno; mcp-memory --version imprime la versión instalada.
El Tipo se publica como anotaciones MCP (readOnlyHint, destructiveHint): los clientes que las soportan pueden auto-aprobar las lecturas y pedir confirmación antes de modificar o borrar. Al conectarse, el server también envía instructions al agente (cuándo buscar, cuándo guardar, cómo formular queries léxicas).
Schemas + ejemplos de invocación en docs/CLIENTS.md.
MCP Memory es deliberadamente pequeño. Hace una cosa bien: memoria léxica de texto plano. No es un sistema de RAG completo, no es un knowledge base, no es un grafo.
namespace..db), backup = copiar el archivo..db) si quieres mover datos.localhost y con CORS cerrado (en stdio no abre ningún puerto). Si lo expones a internet, pon un proxy con auth. Ver SECURITY.md.Si necesitas algo de la lista NO, abre un issue con caso de uso real (no especulativo) — vamos por demanda, no por especulación.
server-memory oficial?El MCP oficial incluye server-memory (@modelcontextprotocol/server-memory). No compiten por el mismo trabajo: ese es un grafo de conocimiento; este es memoria léxica de texto. Elige según lo que necesites recordar.
En una frase:
No es «mejor que»: es otra herramienta para otro trabajo — y la que no te obliga a cargar el grafo completo en cada consulta.
Configuración lista para copiar en docs/CLIENTS.md (stdio y HTTP):
claude_desktop_config.json con "command": "uvx" (stdio).claude mcp add -s user mcp-memory -- uvx --from "git+https://github.com/GermaniU/mcp-memory#subdirectory=server" mcp-memory --stdio, o por HTTP claude mcp add -s user -t http mcp-memory http://localhost:8765/mcp (las tools aparecen en sesiones nuevas).~/.continue/config.json.~/.config/opencode/config.json.Snippets JSON listos en examples/.
Para validar el stack sin necesidad de un cliente MCP:
SESSION=$(curl -sS -D - -o /dev/null -X POST http://localhost:8765/mcp \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
-H 'MCP-Protocol-Version: 2025-06-18' \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"smoke","version":"0.1"}}}' \
| tr -d '\r' | awk '/^mcp-session-id:/{print $2}')
curl -sS -X POST http://localhost:8765/mcp \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
-H 'MCP-Protocol-Version: 2025-06-18' \
-H "mcp-session-id: $SESSION" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}'
curl -sS -X POST http://localhost:8765/mcp \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
-H 'MCP-Protocol-Version: 2025-06-18' \
-H "mcp-session-id: $SESSION" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"memory_save","arguments":{"content":"funciona end-to-end","namespace":"smoke","tags":["ok"]}}}'
┌─ tu agente (Claude Code / OpenCode / Cursor / …) ─┐
│ │ MCP streamable HTTP │
│ ▼ │
│ localhost:8765/mcp │
└────────────┬───────────────────────────────────────┘
│
┌─────────▼────────┐
│ mcp-memory │
│ (Python+MCP) │
└─────────┬────────┘
│
▼
┌──────────────────────────┐
│ SQLite (archivo local) │ ← memories + memories_fts (FTS5/BM25)
└──────────────────────────┘
Cada tool MCP vive en su propia carpeta (server/src/mcp_memory/tools/<tool>/handler.py). Añadir una tool nueva = añadir una carpeta + un decorator en server.py. Cero acoplamiento.
Detalle técnico en docs/ARCHITECTURE.md.
MCP Memory es un regalo a la comunidad — MIT, sin trampas. PRs, issues y forks bienvenidos.
Reglas (resumen):
feat:, fix:, docs:, refactor:, test:, chore:).Protocol para que el test no necesite servicios externos.Detalle completo + workflow paso a paso en CONTRIBUTING.md.
# Setup local de desarrollo
cd server
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/unit -q # 81 unit tests, ~1s
pytest tests/integration -q # 17 tests E2E reales contra SQLite/FTS5 (incluye stdio), sin servicios externos
ruff check src tests scripts
no such module: fts5 al arrancar
sqlite3 (típico en algunos builds de Linux). Usa el Python de Homebrew/python.org (macOS/Windows) o instala libsqlite3-dev antes de compilar Python (Linux, pyenv/asdf). Verifica con mcp-memory check.Connection reset by peer al hacer curl http://localhost:8765/mcp
Accept: application/json, text/event-stream. Sin él, FastMCP cierra la conexión.memory_search devuelve vacío
default. Recordá que la búsqueda es léxica (BM25): la query necesita compartir términos con el contenido guardado, no solo el significado.mcp-memory no arranca / error de permisos en DB_PATH
DB_PATH no es escribible. mcp-memory check valida esto explícitamente antes de fallar en caliente.Quiero mover mi memoria a otra máquina
DB_PATH (default ~/.agent-memory/memory.db) — es autocontenido, no hay estado adicional que migrar.docs/INSTALL.md — instalación detallada, variables, troubleshooting extendido.docs/CLIENTS.md — config para Claude Code, OpenCode, Cursor, Continue.docs/ARCHITECTURE.md — decisiones técnicas y por qué.SECURITY.md — modelo de amenazas y cómo reportar vulnerabilidades.CONTRIBUTING.md — disciplinas, workflow, cómo añadir una tool.CHANGELOG.md — historial de cambios.MIT — úsalo, fórkalo, regálale a otra gente más memoria local.
Hecho por @GermaniU con disciplinas de software profesional. Si te ha servido, una ⭐ ayuda a que más gente lo encuentre. Si te ha roto algo, abre un issue y lo arreglamos.
Local persistent memory for AI agents: SQLite + FTS5 (BM25) lexical search, zero external infra.
{ "mcpServers": { "io.github.germaniu-mcp-memory": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/germaniu/mcp-memory:0.6.0" ], "env": { "DB_PATH": "<value>" } } }}Araçlar
Henüz araç listesi yok. Uzak sunucular ilk sağlık kontrolünden sonra bir liste alır.
SSS
Bu sayfadan Cursor, Claude Desktop, Claude Code veya VS Code için stdio yapılandırmasını kopyalayın. PlugMCP proxy'sini değil, yayıncının kurulumunu kullanır.
Yayıncı şu ortam değişkenlerini listeliyor: DB_PATH.
MCP Memory yerel olarak stdio üzerinden çalışır.
Son kontrol: 2026-11-09. Local persistent memory for AI agents: SQLite + FTS5 (BM25) lexical search, zero external infra.