MCP-Mem0项目安装与配置指南

1. 项目基础介绍

MCP-Mem0是一个开源项目，旨在为AI代理提供长期记忆功能。该项目实现了Model Context Protocol (MCP)服务器，并与Mem0内存库集成，使得AI代理能够存储、检索和使用语义搜索来管理记忆。它可以用作创建自己的MCP服务器的模板，也可以作为向AI编码助手展示结构正确性和代码样式的示例。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• Model Context Protocol (MCP)：一种允许AI代理与MCP服务器通信的协议，用于存储和管理上下文信息。
• Mem0：一个为AI提供持久性记忆的库。
• PostgreSQL：用于存储记忆向量的数据库。
• Docker：容器化技术，用于简化部署和运行环境。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您已经满足了以下要求：

• Python 3.12 或更高版本
• Supabase 或其他 PostgreSQL 数据库
• 选择的语言模型提供者的API密钥（例如OpenAI、OpenRouter或Ollama）
• 如果使用容器，需要安装Docker

详细的安装步骤

使用uv安装

1. 安装uv：

   pip install uv
   

2. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/coleam00/mcp-mem0.git
   cd mcp-mem0
   

3. 安装依赖：

   uv pip install -e .
   

4. 创建.env文件，基于.env.example：

   cp .env.example .env
   

5. 在.env文件中配置您的环境变量。

使用Docker安装

1. 构建Docker镜像：

   docker build -t mcp/mem0 --build-arg PORT=8050 .
   

2. 创建.env文件，并配置环境变量。

运行服务器

• 使用uv运行SSE传输：

  set TRANSPORT=sse in .env then:
  uv run src/main.py
  

• 使用Docker运行SSE传输：

  docker run --env-file .env -p:8050:8050 mcp/mem0
  

• 使用Stdio传输：如果使用Stdio，MCP客户端将启动MCP服务器，无需在此点运行任何内容。

完成以上步骤后，您的MCP-Mem0服务器应该已经成功安装并运行。您可以按照项目文档中的指导进行进一步的配置和集成。