mem0 MCP Server

Cosa fa il server “mem0” MCP?

Il mem0 MCP (Model Context Protocol) Server è progettato per gestire in modo efficiente le preferenze di codifica collegando gli assistenti AI a un sistema strutturato per l’archiviazione, il recupero e la ricerca di snippet di codice e relativo contesto di sviluppo. Agendo come middleware, consente ai client AI di interagire con dati esterni—come implementazioni di codice, istruzioni di setup, documentazione e best practice—tramite strumenti ed endpoint standardizzati. Il suo ruolo principale è semplificare i flussi di lavoro di sviluppo abilitando funzionalità come ricerca semantica, archiviazione persistente di linee guida di codifica e recupero di pattern di programmazione completi, che possono essere integrati in IDE o agenti di codifica AI-powered. Questo migliora la produttività sia individuale che di team rendendo best practice e codice riutilizzabile facilmente accessibili.

Elenco dei Prompt

Nessun modello di prompt è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è elencata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• add_coding_preference: Archivia snippet di codice, dettagli di implementazione e pattern di codifica, insieme a contesto come dipendenze, versioni, istruzioni di setup ed esempi d’uso.
• get_all_coding_preferences: Recupera tutte le preferenze di codifica archiviate per analisi, revisione e verifica di completezza.
• search_coding_preferences: Esegue una ricerca semantica sulle preferenze di codifica archiviate per trovare implementazioni rilevanti, soluzioni, best practice e documentazione tecnica.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Archiviazione Persistente delle Preferenze di Codifica: Gli sviluppatori possono salvare preferenze di codifica dettagliate, incluse dipendenze, versioni dei linguaggi e istruzioni di setup, garantendo la conservazione della conoscenza nel tempo.
• Ricerca Semantica di Codice e Pattern: Gli utenti possono effettuare ricerche avanzate per individuare rapidamente snippet di codice, guide di setup e best practice, migliorando onboarding e coerenza di team.
• Revisione e Analisi delle Implementazioni di Codice: I team possono recuperare tutti i pattern di codifica salvati per code review, analisi dei pattern o per assicurarsi che le best practice vengano seguite.
• Integrazione con IDE AI-powered: Il server può essere collegato a strumenti come Cursor, permettendo agli agenti AI di suggerire, recuperare o aggiornare preferenze di codifica direttamente nell’ambiente di sviluppo.
• Riferimento Documentale e Supporto Tecnico: Permette a LLM o agenti di codifica di ottenere documentazione dettagliata ed esempi d’uso, semplificando il supporto agli sviluppatori e riducendo le ricerche manuali.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Python e uv installati sul tuo sistema.
2. Clona il repository mem0-mcp e installa le dipendenze come indicato nella sezione Installation.
3. Aggiorna il tuo file .env con la tua chiave API MEM0.
4. Aggiungi la configurazione del server mem0 MCP alla tua configurazione Windsurf:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

5. Salva la configurazione, riavvia Windsurf e verifica che il server sia attivo.

Nota: Proteggi la tua chiave API utilizzando variabili d’ambiente, come mostrato nella sezione env sopra.

Claude

1. Segui le istruzioni di installazione del repository per configurare il server in locale.
2. Trova il file di configurazione MCP server di Claude.
3. Aggiungi il server mem0 MCP con uno snippet JSON come:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

4. Salva e riavvia Claude per caricare il server MCP.
5. Conferma la connettività e la disponibilità degli strumenti.

Nota: Usa variabili d’ambiente per i dati sensibili.

Cursor

1. Clona e installa mem0-mcp come indicato nel README.
2. Imposta la tua chiave API MEM0 nel file .env.
3. Avvia il server con uv run main.py.
4. In Cursor, connetti all’endpoint SSE (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Apri il Composer in Cursor e passa alla modalità Agente.

Esempio di Configurazione JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Nota: Archivia la tua chiave API in modo sicuro usando variabili d’ambiente.

Cline

1. Installa Python e le dipendenze come descritto nella sezione di installazione.
2. Inserisci la tua chiave API MEM0 nel file .env.
3. Aggiungi la configurazione del server MCP all’oggetto mcpServers di Cline:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

4. Salva e riavvia Cline.
5. Verifica che il mem0 MCP server sia accessibile e funzionante.

Nota: Usa variabili d’ambiente per la gestione della chiave API.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzare MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione del sistema MCP, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "mem0-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “mem0-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

In base alle informazioni disponibili, mem0-mcp fornisce definizioni degli strumenti chiare e istruzioni di configurazione, ma manca di modelli di prompt espliciti e definizioni di risorse, e non documenta funzionalità MCP avanzate come root o sampling. Di conseguenza, è funzionale ma basilare in termini di completezza del protocollo.

Valutazione MCP