Memphora

Memphora MCP 服务

通过 Model Context Protocol（MCP），为 Claude、Cursor、Windsurf 和其他 AI 助手添加持久记忆。

这是什么？

这个 MCP 服务将你的 AI 助手连接到 Memphora，使其能够：

• 记住不同对话中的信息
• 搜索你的个人知识库
• 自动提取对话中的见解
• 回忆你的偏好、事实和上下文

快速开始

1. 安装

# Using pip
pip install memphora-mcp

# Or using uvx (recommended for Claude Desktop)
uvx memphora-mcp

2. 获取 API 密钥

1. 前往 memphora.ai/dashboard
2. 创建账户或登录
3. 从控制面板复制你的 API 密钥

3. 配置 Claude Desktop

将以下内容添加到你的 Claude Desktop 配置文件中：

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "uvx",
      "args": ["memphora-mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MEMPHORA_USER_ID": "your_unique_user_id"
      }
    }
  }
}

4. 重启 Claude Desktop

关闭并重新打开 Claude Desktop。你应该会看到可用的 Memphora 工具！

使用示例

存储记忆

只需告诉 Claude 一些关于你自己的信息：

You: "I work at Google as a software engineer"
Claude: [stores memory] "Got it! I'll remember that you work at Google as a software engineer."

You: "My favorite programming language is Python"
Claude: [stores memory] "Noted! I'll remember that Python is your favorite programming language."

回忆记忆

向 Claude 询问你之前告诉过它的事情：

You: "Where do I work?"
Claude: [searches memories] "You work at Google as a software engineer."

You: "What programming languages do I like?"
Claude: [searches memories] "Your favorite programming language is Python."

自动获取上下文

在相关情况下，Claude 会自动搜索你的记忆：

You: "Can you help me with some code?"
Claude: [searches memories for context]
        "Sure! Since you prefer Python and work at Google, I'll write this in Python 
         following Google's style guide..."

可用工具

工具	描述
memphora_search	搜索相关记忆信息
memphora_store	存储新信息，供日后回忆
memphora_extract_conversation	从对话中提取记忆
memphora_list_memories	列出所有已存储的记忆
memphora_delete	删除指定记忆

配置选项

环境变量	描述	默认值
MEMPHORA_API_KEY	你的 Memphora API 密钥	必填
MEMPHORA_USER_ID	记忆的唯一标识符	mcp_default_user

与其他 MCP 客户端搭配使用

Cursor

添加到你的 Cursor 设置中：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "memphora": {
        "command": "uvx",
        "args": ["memphora-mcp"],
        "env": {
          "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
  }
}

Windsurf

添加到你的 Windsurf MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "memphora_mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

开发

在本地运行

# Clone the repo
git clone https://github.com/Memphora/memphora-mcp.git
cd memphora-mcp

# Install dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Set your API key
export MEMPHORA_API_KEY="your_key"

# Run the server
python -m memphora_mcp

测试

pytest tests/

隐私与安全

• 你的记忆安全地存储在 Memphora 云端
• 每位用户的记忆存储彼此隔离
• API 密钥存储在你的本地设备上
• 所有通信均通过 HTTPS 加密

支持

• 文档：memphora.ai/docs
• 问题：GitHub 问题
• 电子邮件：[email protected]

许可证

MIT 许可证——详情请参阅 LICENSE。