关于 MCP Server Memos 📝
MCP Server Memos 是一个 Python 包，使 LLM 能通过 MCP 接口与 Memos 服务交互，完成备忘录的搜索、创建、读取和标签管理。适合希望在 AI 助手中使用 Memos 的用户，支持使用访问令牌进行身份验证。
主要功能
- 01按关键词搜索备忘录
- 02创建可设置可见性的备忘录
- 03按 ID 获取备忘录内容
- 04列出和管理备忘录标签
- 05使用访问令牌进行身份验证
适用场景
- 01在 AI 助手对话中检索已保存的备忘录
- 02让 LLM 直接将新内容记录为 Memos 备忘录
- 03按标签整理和查看备忘录
MCP 相关
该项目是一个 MCP 服务，向 MCP 客户端暴露 list_memo_tags、search_memo、create_memo 和 get_memo 四个工具，用于访问 Memos 服务。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
MCP Server Memos 📝
一个 Python 包，可让大模型通过 MCP（Model Context Protocol） 接口与 Memos 服务交互。
🚀 功能
- 🔍 使用关键词搜索备忘录
- ✨ 创建可自定义可见性的备忘录
- 📖 按 ID 获取备忘录内容
- 🏷️ 列出并管理备忘录标签
- 🔐 使用访问令牌进行安全认证
🛠️ 使用方法
你可以像使用其他 Python MCP 插件一样，将此包添加到配置文件中，如下所示。
{
...,
"mcpServers": {
"fetch": { // other mcp servers
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-fetch"]
},
"memos": { // add this to your config
"command": "uvx",
"args": [
"--prerelease=allow",
"mcp-server-memos",
"--host",
"localhost",
"--port",
"5230",
"--token",
"your-access-token-here"
]
}
}
}
使用此包的其他方式
📦 安装
通过 Smithery 安装
通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 mcp-server-memos-py：
npx -y @smithery/cli install @RyoJerryYu/mcp-server-memos-py --client claude
手动安装
pip install mcp-server-memos
命令行
mcp-server-memos --host localhost --port 8080 --token YOUR_ACCESS_TOKEN
作为库使用
from mcp_server_memos import Config, serve_stdio
config = Config(
host="localhost",
port=8080,
token="YOUR_ACCESS_TOKEN"
)
await serve_stdio(config=config)
🔧 配置
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
host | Memos 服务主机名 | localhost |
port | Memos 服务端口 | 8080 |
token | 用于认证的访问令牌 | "" |
🤝 可用工具
此 MCP 服务提供以下工具，用于与 Memos 交互：
| 工具名称 | 说明 | 参数 |
|---|---|---|
list_memo_tags | 列出所有现有备忘录标签 | - parent：拥有这些标签的父级对象（格式：memos/{id}，默认值："memos/-"）- visibility：标签可见性（PUBLIC/PROTECTED/PRIVATE，默认值：PRIVATE） |
search_memo | 使用关键词搜索备忘录 | - key_word：要在备忘录内容中搜索的关键词 |
create_memo | 创建新备忘录 | - content：备忘录内容- visibility：备忘录可见性（PUBLIC/PROTECTED/PRIVATE，默认值：PRIVATE） |
get_memo | 按 ID 获取指定备忘录 | - name：备忘录名称/ID（格式：memos/{id}） |
🤝 参与贡献
欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。
📄 许可证
此项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。
🙏 致谢
- Memos - 轻量级、可自托管的备忘录中心
- MCP（Model Context Protocol） - 面向大模型应用的协议
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。