mem0 MCP Server

Do czego służy serwer “mem0” MCP?

mem0 MCP (Model Context Protocol) Server jest zaprojektowany do efektywnego zarządzania preferencjami kodowania poprzez połączenie asystentów AI ze strukturalnym systemem przechowywania, pobierania i wyszukiwania fragmentów kodu oraz kontekstu deweloperskiego. Działając jako warstwa pośrednia, umożliwia klientom AI interakcję z zewnętrznymi danymi—takimi jak implementacje kodu, instrukcje konfiguracji, dokumentacja czy dobre praktyki—za pomocą standaryzowanych narzędzi i endpointów. Główna rola serwera to usprawnienie procesów programistycznych poprzez funkcjonalności takie jak semantyczne wyszukiwanie, trwałe przechowywanie wytycznych kodowania czy pobieranie wzorców programistycznych, które można zintegrować z IDE lub agentami kodującymi wspieranymi przez AI. Zwiększa to produktywność zarówno pojedynczego programisty, jak i zespołu, ułatwiając dostęp do dobrych praktyk oraz wielokrotnego wykorzystania kodu.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono jawnie zasobów MCP.

Lista narzędzi

• add_coding_preference: Przechowuje fragmenty kodu, szczegóły implementacji i wzorce kodowania wraz z kontekstem, takim jak zależności, wersje, instrukcje konfiguracji i przykłady użycia.
• get_all_coding_preferences: Pobiera wszystkie zapisane preferencje kodowania do analizy, przeglądu i weryfikacji kompletności.
• search_coding_preferences: Przeprowadza semantyczne wyszukiwanie w zgromadzonych preferencjach kodowania, umożliwiając odnalezienie odpowiednich implementacji, rozwiązań, dobrych praktyk i dokumentacji technicznej.

Przykłady zastosowania tego serwera MCP

• Trwałe przechowywanie preferencji kodowania: Programiści mogą zapisywać złożone preferencje kodowania, w tym zależności, wersje języka oraz instrukcje konfiguracji, co zapewnia długoterminowe zachowanie wiedzy.
• Semantyczne wyszukiwanie kodu i wzorców: Użytkownicy mogą szybko wyszukać odpowiednie fragmenty kodu, instrukcje konfiguracji czy dobre praktyki, co usprawnia onboarding i spójność zespołu.
• Przegląd i analiza implementacji kodu: Zespoły mogą pobierać wszystkie zapisane wzorce kodowania do code review, analizy lub weryfikacji zgodności z dobrymi praktykami.
• Integracja z IDE wspieranymi przez AI: Serwer można połączyć z narzędziami typu Cursor, umożliwiając agentom AI sugerowanie, pobieranie lub aktualizację preferencji kodowania bezpośrednio w środowisku developerskim.
• Dokumentacja i wsparcie techniczne: Umożliwia LLM lub agentom kodującym pobieranie szczegółowej dokumentacji i przykładów użycia, co usprawnia wsparcie developerów i ogranicza konieczność ręcznego wyszukiwania.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Python oraz uv na swoim systemie.
2. Sklonuj repozytorium mem0-mcp i zainstaluj zależności według sekcji Installation.
3. Ustaw swój klucz API MEM0 w pliku .env.
4. Dodaj konfigurację serwera mem0 MCP do ustawień Windsurf:

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

5. Zapisz konfigurację, zrestartuj Windsurf i upewnij się, że serwer działa.

Uwaga: Zabezpiecz swój klucz API używając zmiennych środowiskowych, jak pokazano w sekcji env powyżej.

Claude

1. Wykonaj instrukcje instalacyjne z repozytorium, aby skonfigurować serwer lokalnie.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP serwera Claude.
3. Dodaj serwer mem0 MCP, korzystając z poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude, aby załadować serwer MCP.
5. Sprawdź połączenie i dostępność narzędzi.

Uwaga: Wrażliwe dane przechowuj w zmiennych środowiskowych.

Cursor

1. Sklonuj i zainstaluj mem0-mcp według README.
2. Ustaw swój klucz API MEM0 w pliku .env.
3. Uruchom serwer poleceniem uv run main.py.
4. W Cursor połącz się z endpointem SSE (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Otwórz Composer w Cursor i przełącz na tryb Agent.

Przykład konfiguracji JSON:

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

Uwaga: Przechowuj klucz API bezpiecznie w zmiennych środowiskowych.

Cline

1. Skonfiguruj Python i zależności zgodnie z sekcją instalacji.
2. Umieść swój klucz API MEM0 w pliku .env.
3. Dodaj konfigurację serwera MCP do obiektu mcpServers w Cline:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Upewnij się, że serwer mem0 MCP jest dostępny i działa prawidłowo.

Uwaga: Do zarządzania kluczem API używaj zmiennych środowiskowych.

Jak używać tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji MCP systemu wstaw szczegóły serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI otrzyma dostęp do wszystkich funkcji i możliwości tego MCP jako narzędzia. Pamiętaj, by zamienić “mem0-mcp” na aktualną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera.

Przegląd

Na podstawie dostępnych informacji, mem0-mcp oferuje czytelną definicję narzędzi i instrukcje instalacji, lecz brakuje mu jawnych szablonów promptów i zasobów oraz nie dokumentuje zaawansowanych funkcji MCP takich jak roots czy sampling. W efekcie jest funkcjonalny, lecz podstawowy pod względem kompletności protokołu.

Ocena MCP