MCP Memory Server
A memory server that manages a knowledge graph with entities and relations, supports internet search via DuckDuckGo, and stores dialogue history, enabling persistent memory and web interaction for AI assistants.
README
🧠 MCP Memory Server

MCP сервер для управления долговременной памятью (Knowledge Graph) и поиска в интернете. Поддерживает SQLite (встроенное хранилище) и PostgreSQL (удалённая БД).
⚡ Используйте MCP инструменты прямо из VS Code: сохраняйте заметки, стройте граф знаний, ищите в интернете — всё без выхода из редактора.
✨ Возможности
🧠 Knowledge Graph (Граф знаний)
- Сохранение сущностей — люди, концепции, заметки, проекты, статьи
- Связи между сущностями — граф отношений (
A --[related_to]--> B) - Полнотекстовый поиск — по имени, свойствам, тегам (FTS5 / PostgreSQL tsvector)
- Семантический поиск — векторные эмбеддинги через
sentence-transformers - Пространства имён — изолированные области знаний (проекты, темы)
- Теги и категории — гибкая классификация
- Экспорт графа — JSON/Markdown дамп всей базы знаний
- TTL для сущностей — автоматическое "забывание" устаревших данных
🌐 Web Browser (Поиск в интернете)
- Поиск через DuckDuckGo — без API-ключа, бесплатно
- Скрейпинг страниц — извлечение основного контента по URL
- Сохранение страниц как знаний — с эмбеддингами для поиска
- Кэширование в Redis — повторные запросы без задержек
💬 Dialogue Memory (Память диалогов)
- Хранение истории — каждая сессия диалога сохраняется
- Извлечение контекста — восстановление предыдущих разговоров
- Очистка сессии — управление памятью
⚙️ Системное
- Health Check — мониторинг БД, Redis, эмбеддингов
- Статистика — количество сущностей, связей, размер БД
- Резервное копирование — SQLite backup / PostgreSQL dump
🖥️ Web UI
- Dashboard — статистика, графики, граф знаний (D3.js)
- Entity Browser — поиск и просмотр сущностей
- Timeline — временная шкала изменений
- Graph Visualization — force-directed граф с зумом
🏗️ Архитектура
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP Client (Claude) │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────┘
│ MCP Protocol (stdio / SSE)
┌──────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│ server.py (FastMCP) │
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌───────────────────┐ │
│ │ Knowledge │ │ Browser │ │ Dialogue Memory │ │
│ │ Graph Tools │ │ Tools │ │ Tools │ │
│ └──────┬──────┘ └──────┬─────┘ └───────┬───────────┘ │
│ │ │ │ │
│ ┌──────▼────────────────▼─────────────────▼──────────┐ │
│ │ KnowledgeGraph (core logic) │ │
│ └──────┬──────────────────────┬──────────────────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐ │
│ │ SQLite3 / │ │ Redis │ │
│ │ PostgreSQL │ │ (cache) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ EmbeddingsEngine (sentence-transformers) │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Технологии
| Компонент | Технология | Назначение |
|---|---|---|
| MCP Server | mcp[cli] (FastMCP) |
Протокол взаимодействия |
| Хранилище | SQLite3 / PostgreSQL (asyncpg) | Персистентность данных |
| Кэш | Redis (async) | Кэш запросов, сессии, TTL |
| Эмбеддинги | sentence-transformers / fastembed |
Семантический поиск |
| Поиск | duckduckgo-search |
Бесплатный веб-поиск |
| Скрейпинг | httpx + beautifulsoup4 |
Извлечение контента |
| Web UI | Starlette + D3.js | Визуализация графа |
🚀 Быстрый старт
Установка
# Клонировать репозиторий
cd mcp-server
# Установить зависимости (рекомендуется использовать uv)
uv sync
# Или через pip
pip install -e .
Настройка
cp .env.example .env
# Отредактировать .env при необходимости
Запуск сервера (локальная сеть)
Сервер работает по SSE (Server-Sent Events) и доступен в локальной сети.
Через Python (SQLite)
# Установить зависимости
pip install -e .
# Запустить MCP сервер (SSE транспорт, порт 8000)
python -m server
Сервер будет доступен по адресу: http://127.0.0.1:8000/sse
Через Python (PostgreSQL)
# Настроить .env
DB_TYPE=postgres
PG_HOST=your-postgres-host
PG_USER=postgres
PG_PASSWORD=your-password
PG_DATABASE=mcp_memory
# Запустить
python -m server
Через Docker Compose (SQLite + Redis)
docker compose up -d
# Сервер: http://SERVER_IP:8000/sse
# Redis: порт 6379
Через Docker Compose (PostgreSQL + Redis — production)
cp .env.example .env
# Отредактировать PG_PASSWORD и EMBEDDINGS_MODE
docker compose -f docker-compose.remote.yml up -d
# PostgreSQL: порт 5432 (только localhost)
# Redis: порт 6379 (только localhost)
# Сервер: http://SERVER_IP:8000/sse
Вариант 1: Автоматически (конфигурация в проекте)
В файле .vscode/mcp.json уже прописано подключение по URL:
{
"servers": {
"memory-server": {
"type": "url",
"url": "http://localhost:8000/sse"
}
}
}
Замените localhost на IP-адрес сервера в локальной сети, если VS Code запущен на другом компьютере.
Вариант 2: Через settings.json пользователя
Добавьте в глобальный settings.json VS Code (Ctrl+Shift+P → "Preferences: Open User Settings (JSON)"):
{
"mcp": {
"servers": {
"memory-server": {
"type": "url",
"url": "http://192.168.1.100:8000/sse"
}
}
}
}
Замените IP на фактический адрес сервера.
Вариант 3: Локальный запуск сервера на том же компьютере
Если VS Code запущен на том же компьютере, что и сервер:
{
"mcp": {
"servers": {
"memory-server": {
"type": "url",
"url": "http://localhost:8000/sse"
}
}
}
}
Проверка подключения
- Убедитесь, что сервер запущен (команда
python -m serverилиdocker-compose up -d) - Откройте VS Code
- Если настроено через
.vscode/mcp.json— откройте папку проекта - Используйте
Ctrl+Shift+P→ "MCP: List Tools" чтобы увидеть все доступные инструменты - При успешном подключении вы увидите список из 18 инструментов
Подключение из Kilo Code
Kilo Code поддерживает MCP серверы по протоколу SSE. Добавьте в kilo.json (глобальный ~/.config/kilo/kilo.json или проектный ./kilo.json):
Без авторизации
{
"mcp": {
"memory-server": {
"type": "remote",
"url": "http://192.168.1.100:8000/sse",
"enabled": true
}
}
}
С авторизацией (SSE_API_KEY)
{
"mcp": {
"memory-server": {
"type": "remote",
"url": "http://192.168.1.100:8000/sse",
"headers": {
"Authorization": "Bearer your-secret-api-key"
},
"enabled": true
}
}
}
Замените IP и ключ на фактические значения сервера.
Подключение из Roo Code
Roo Code также поддерживает SSE MCP серверы. Добавьте в mcp_settings.json (или в настройках расширения → MCP → Edit Settings):
{
"mcpServers": {
"memory-server": {
"type": "sse",
"url": "http://192.168.1.100:8000/sse",
"headers": {
"Authorization": "Bearer your-secret-api-key"
}
}
}
}
Если авторизация не включена — поле headers можно опустить.
🛠️ MCP Инструменты
Knowledge Graph
| Инструмент | Описание | Параметры |
|---|---|---|
store_entity |
Сохранить сущность | name, entity_type, properties(JSON), namespace, tags, ttl_seconds |
get_entity |
Получить сущность | entity_id или name + namespace |
search_knowledge |
Поиск по базе знаний | query, namespace, entity_type, tags, use_semantic, limit |
list_entities |
Список сущностей | namespace, entity_type, limit, offset |
delete_entity |
Удалить сущность | entity_id |
add_relation |
Создать связь | source_id, target_id, relation_type, properties |
get_relations |
Связи сущности | entity_id, relation_type |
export_graph |
Экспорт графа | namespace |
Browser
| Инструмент | Описание | Параметры |
|---|---|---|
web_search |
Поиск в интернете | query, max_results |
scrape_page |
Извлечь текст страницы | url |
save_webpage_to_knowledge |
Сохранить страницу как знание | url, namespace, tags |
Dialogue Memory
| Инструмент | Описание | Параметры |
|---|---|---|
store_dialogue |
Сохранить реплику | session_id, role, content, namespace |
get_dialogue_history |
История сессии | session_id, limit |
clear_dialogue_history |
Очистить историю | session_id |
System
| Инструмент | Описание | Параметры |
|---|---|---|
health_check |
Проверка сервисов | — |
get_stats |
Статистика | namespace |
list_namespaces |
Список пространств | — |
📝 Примеры использования
Сохранение знаний
🔧 store_entity(
name="Python asyncio",
entity_type="concept",
properties='{"category": "programming", "difficulty": "intermediate"}',
tags="python,async,programming"
)
Поиск с семантикой
🔍 search_knowledge(
query="асинхронное программирование",
use_semantic=true,
limit=5
)
Связывание сущностей
🔗 add_relation(
source_id="<entity_id_1>",
target_id="<entity_id_2>",
relation_type="depends_on"
)
Поиск в интернете и сохранение
🌐 web_search(query="последние новости AI", max_results=5)
📄 scrape_page(url="https://example.com/article")
💾 save_webpage_to_knowledge(
url="https://example.com/article",
tags="AI,research"
)
🐳 Docker
Локальная разработка (SQLite + Redis)
docker compose up -d
Production (PostgreSQL + Redis)
# Полный стек (PostgreSQL, Redis, MCP Server)
docker compose -f docker-compose.remote.yml up -d
# Или с внешней PostgreSQL (без локального контейнера PG)
docker compose -f docker-compose.remote.yml --profile external-db up -d
Сборка образа вручную
docker build -t mcp-memory-server .
# Запуск с пробросом .env
docker run -it --rm --env-file .env -v mcp-data:/app/data mcp-memory-server
🧪 Тестирование
# Установить dev-зависимости
pip install -e ".[dev]"
# Запустить тесты
pytest -v
# С覆盖率
pytest --cov=. --cov-report=term-missing
📦 Переменные окружения
| Переменная | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|
DB_TYPE |
sqlite |
Тип БД: sqlite или postgres |
SQLITE_DB_PATH |
data/memory.db |
Путь к SQLite (при DB_TYPE=sqlite) |
PG_HOST |
localhost |
Хост PostgreSQL (при DB_TYPE=postgres) |
PG_PORT |
5432 |
Порт PostgreSQL |
PG_USER |
postgres |
Пользователь PostgreSQL |
PG_PASSWORD |
— | Пароль PostgreSQL |
PG_DATABASE |
mcp_memory |
Имя БД PostgreSQL |
PG_POOL_SIZE |
10 |
Размер пула соединений asyncpg |
REDIS_HOST |
localhost |
Хост Redis |
REDIS_PORT |
6379 |
Порт Redis |
REDIS_DB |
0 |
Номер БД Redis |
REDIS_PASSWORD |
— | Пароль Redis |
MCP_HOST |
127.0.0.1 |
Интерфейс для SSE сервера |
MCP_PORT |
8010 |
Порт для SSE сервера |
MCP_TRANSPORT |
sse |
Транспорт: sse (сеть) или stdio (локально) |
EMBEDDINGS_MODE |
local |
Режим эмбеддингов: none, local или fastembed |
EMBEDDINGS_MODEL_NAME |
all-MiniLM-L6-v2 |
Модель эмбеддингов |
DEFAULT_NAMESPACE |
default |
Пространство имён по умолчанию |
ENTITY_TTL_SECONDS |
0 |
TTL для сущностей (0 = без TTL) |
SSE_AUTH_ENABLED |
false |
Включить Bearer token аутентификацию для SSE |
SSE_API_KEY |
— | API-ключ для SSE эндпоинтов |
🤝 Предлагаемые улучшения
- [x] Авторизация — Bearer token аутентификация для SSE-эндпоинтов (SSE_AUTH_ENABLED + SSE_API_KEY)
- [ ] Мониторинг URL — периодическая проверка страниц на изменения
- [ ] OpenTelemetry — метрики и трейсинг
- [ ] Партиционирование — шардирование PostgreSQL по namespace
- [ ] Бэкап PostgreSQL — автоматический pg_dump по расписанию
📋 Changelog
v0.2.0 — PostgreSQL, async, Web UI
- PostgreSQL: новый async-клиент (
storage/postgres_client.py) на asyncpg:- Пул соединений, JSONB, GIN-индексы, FTS через tsvector
- 16 индексов: GIN на JSONB/TEXT[]/tsvector, композитные, покрывающие
- Каскадные внешние ключи (
ON DELETE CASCADE) - Переключение между SQLite/PostgreSQL через
DB_TYPEв .env
- Async dispatch: KnowledgeGraph автоматически определяет sync/async хранилище
- Web UI: Dashboard с D3.js графом, Entity Browser, Timeline, Stats
- Favicon: иконка сервера (
mcp.png) на всех страницах Web UI - Docker Compose:
docker-compose.remote.ymlдля production-развёртывания - Тесты: 176/176, 0 warnings
v0.1.1 (предыдущий релиз)
- Исправлен критический баг:
__version__теперь определён вserver.py, сервер не падает при запуске - Исправлены импорты: относительные импорты (
from ..storage) заменены на абсолютные (from storage) - Починены тесты: 73% тестов (143 из 197) теперь выполняются (раньше падали с ImportError)
- Оптимизация производительности:
- N+1 запросы в
GraphVisualizerзаменены на batch-запросget_relations_for_entities list_namespaces()теперь используетSELECT DISTINCTвместо загрузки всех сущностейexport_graph()использует batch-запрос вместо цикла
- N+1 запросы в
- Безопасность:
- Добавлен
html.escape()для всех пользовательских данных в Web UI (XSS) - Добавлена защита path traversal в
MarkdownImporter MCP_HOSTпо умолчанию изменён на127.0.0.1
- Добавлен
- Улучшения кода:
- Убран мёртвый вызов
search_knowledge()вurl_monitor.py _parse_json()теперь принимаетstr | Nonecosine_similarity()—@staticmethod- Суждены блоки
except Exceptionдо конкретных исключений - Убраны поздние импорты в
server.py - Добавлен
fastembedв optional-dependencies - Устранён дубликат тестового класса
TestSearchEngineWithMockRedis - Модельные тесты вынесены в
test_models.py
- Убран мёртвый вызов
📄 Лицензия
MIT
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.