OpenMemory MCP Server - 智能记忆存储和检索服务
npm install openmemory-mcp-vista8基于 mem0 的智能记忆系统，为 Raycast AI 提供 MCP (Model Context Protocol) 支持。
本项目将 mem0 的 OpenMemory 系统配置为远程 MCP 服务器，使 Raycast AI 能够：
- 🧠 智能记忆存储: 自动存储用户的偏好、工作信息和个人详情
- 🔍 语义检索: 基于向量相似度的智能记忆检索
- 🔄 上下文感知: 在对话中提供相关的历史记忆
- 🛡️ 数据隔离: 每个用户的记忆数据完全隔离
1. Qdrant 向量数据库 (端口 6333)
- 存储记忆的向量嵌入
- 支持高效的语义搜索
2. OpenMemory MCP 服务器 (端口 8765)
- 提供 MCP 协议接口
- 处理记忆的创建、检索和管理
- 支持 RESTful API 和 SSE
3. OpenMemory UI (端口 3000)
- 可选的 Web 管理界面
- 用于查看和管理存储的记忆
- 后端: FastAPI + Python
- 向量数据库: Qdrant
- 前端: Next.js + React
- 容器化: Docker + Docker Compose
- 协议: MCP (Model Context Protocol)
1. 克隆项目
``bash`
git clone https://github.com/mem0ai/mem0.git
cd mem0/openmemory
2. 配置环境变量
`bash`
cp api/.env.example api/.env
cp ui/.env.example ui/.env
3. 编辑 API 配置 (api/.env)`
env`
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
USER=raycast_user
4. 编辑 UI 配置 (ui/.env)`
env`
NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8765
NEXT_PUBLIC_USER_ID=raycast_user
5. 启动服务
`bash`
make build
make up
6. 验证服务
- API 文档: http://localhost:8765/docs
- UI 界面: http://localhost:3000
- Qdrant 控制台: http://localhost:6333/dashboard
1. 准备服务器
- 安装 Docker 和 Docker Compose
- 确保端口 80, 443 开放
2. 使用部署脚本
`bash`
chmod +x deploy/deploy.sh
./deploy/deploy.sh
3. 配置域名和 SSL
- 修改 deploy/nginx.conf 中的域名
- 配置 SSL 证书（建议使用 Let's Encrypt）
在 Raycast AI 中添加 MCP 服务器：
`json`
{
"name": "OpenMemory",
"description": "智能记忆存储和检索服务",
"url": "https://your-domain.com/mcp/raycast/sse/your_user_id",
"type": "sse",
"headers": {
"Content-Type": "application/json",
"User-Agent": "Raycast-AI/1.0"
},
"timeout": 30000,
"retry": 3
}
配置完成后，您可以在 Raycast AI 中：
`
用户: 请记住我喜欢喝咖啡，特别是拿铁
AI: 好的，我已经记住您喜欢喝咖啡，特别是拿铁。
用户: 我的工作是什么？
AI: 根据我的记忆，您是一名软件工程师。
用户: 推荐一些饮品
AI: 基于您喜欢咖啡的偏好，我推荐一些优质的拿铁...
`
- GET /mcp/{client_name}/sse/{user_id} - SSE 连接端点POST /mcp/messages/
- - MCP 消息处理端点
- GET /api/v1/memories/ - 列出记忆POST /api/v1/memories/
- - 创建记忆GET /api/v1/memories/{memory_id}
- - 获取特定记忆PUT /api/v1/memories/{memory_id}
- - 更新记忆DELETE /api/v1/memories/
- - 删除记忆
- GET /docs - API 文档GET /openapi.json
- - OpenAPI 规范
| 变量名 | 描述 | 默认值 |
|--------|------|--------|
| OPENAI_API_KEY | OpenAI API 密钥 | 必需 |USER
| | 默认用户 ID | raycast_user |QDRANT_URL
| | Qdrant 连接 URL | http://localhost:6333 |DATABASE_URL
| | 数据库连接 URL | sqlite:///./openmemory.db |
- 用户 ID: 可以为不同用户配置不同的 ID
- 客户端名称: 支持多个客户端应用
- 记忆分类: 自动分类和标签管理
- 访问控制: 细粒度的权限管理
1. 连接超时
- 检查服务器状态: docker-compose ps
- 查看日志:
2. 记忆创建失败
- 验证 OpenAI API 密钥
- 检查 Qdrant 连接状态
3. 用户不存在错误
- MCP 端点会自动创建用户
- REST API 需要预先存在的用户
`bash查看所有服务日志
docker-compose logs -f
1. API 密钥安全: 妥善保管 OpenAI API 密钥
2. 网络安全: 使用 HTTPS 和防火墙
3. 数据备份: 定期备份向量数据和数据库
4. 访问控制: 配置适当的用户权限
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
本项目基于 mem0 项目，遵循相应的开源许可证。
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注意: 这是一个基于 mem0 的扩展项目，用于为 Raycast AI 提供 MCP 支持。确保遵循 mem0 项目的使用条款和限制。