mcpField
R
r3

r3

本地服务
r3.n3wth.com记忆与知识25 周前更新

关于 r3

r3 是面向 MCP 客户端的本地持久记忆 MCP 服务,使用嵌入式 Redis 和本地向量索引,无需账号或 API 密钥即可运行。也可选配 Mem0 云同步,并提供实体与关系图工具。

主要功能

  1. 01本地持久化记忆
  2. 02语义与关键词搜索
  3. 03记忆导入、更新与去重
  4. 04缓存统计与维护
  5. 05实体提取和关系图查询

适用场景

  1. 01在不同对话间保存和查找偏好
  2. 02批量导入并整理现有记忆
  3. 03探索记忆中的实体关联

MCP 相关

通过 stdio 向 MCP 客户端提供记忆管理、搜索、缓存和实体关系工具;可选同步到 Mem0 云端。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"n3wth-r3": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@n3wth/r3"
],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "<MEM0_API_KEY>",
"REDIS_URL": "<REDIS_URL>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @n3wth/r3
需要配置的环境变量
MEM0_API_KEY密钥Optional Mem0 API key for cloud backup (get free at mem0.ai).
REDIS_URLRedis connection URL. Uses embedded Redis if unset.

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@n3wth/r31.3.2

工具

14

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
asyncboolean否启用后台处理。true:立即返回,异步建立索引。false:阻塞直至完成。默认值:true。
contentstring否要存储的纯文本内容。简单事实请使用此参数,而非 messages。content 和 messages 必须且只能提供一个。
user_idstring否用于隔离记忆的用户命名空间。默认值:"oliver"。请使用一致的 ID,以便检索相关记忆。
messagesarray否要存储的对话消息。多轮上下文请使用此参数,而非 content。每条消息都需要 role 和 content 字段。
metadataobject否用于分类的键值对(例如,{category: 'preferences', source: 'onboarding'})。可通过 search_memory 搜索。
priorityenum否缓存优先级。high:立即写入 L1 缓存(24h TTL)。medium:标准处理。low:L2 缓存(7d TTL)。默认值:medium。high | medium | low
skip_duplicate_checkboolean否绕过重复项检测。仅在有意存储相似内容时使用。默认值:false。

详细介绍

r3

npm version npm downloads License: MIT

为 MCP 客户端(Claude Desktop、Claude Code、Cursor)提供持久化记忆,完全在你的机器上运行,无需账户、API 密钥,也无需云服务即可启动。

记忆在两个独立的服务进程间持续保留

快速开始

npx @n3wth/r3

这条命令会启动一个 MCP 服务,由内嵌 Redis 实例和本地向量索引提供支持。无需单独安装数据库,也无需注册。

工作原理

MCP client (Claude Desktop / Claude Code / Cursor)
        |
        v
   r3 MCP server (stdio)
        |
   +----+-----------------------+
   |                            |
embedded Redis            vectra local index
(redis-memory-server,      (on-disk vector store
 auto-downloaded binary,    for semantic search,
 no external service)       no external service)
   |
   +--- optional ---> Mem0 cloud API (MEM0_API_KEY)
                       cross-device sync, off by default
  • 内嵌 Redis — redis-memory-server 会为你下载并管理本地 Redis 二进制文件,用于存储记忆内容和元数据。如果无法启动,r3 会回退到进程内存储。
  • vectra — 本地、基于文件的向量索引,用于语义搜索。不会进行网络调用,也无需外部向量数据库。
  • Mem0(可选) — 如果设置了 MEM0_API_KEY,r3 还会同步到 Mem0 云 API,让记忆能在不同机器间跟随你。未设置密钥时,数据不会离开你的机器。

MCP 客户端配置

Claude Desktop

编辑 claude_desktop_config.json(macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "r3": {
      "command": "npx",
      "args": ["@n3wth/r3"]
    }
  }
}
Claude Code
claude mcp add r3 "npx @n3wth/r3"
Cursor

将其添加到项目中的 .cursor/mcp.json(或 Cursor 全局 MCP 配置):

{
  "mcpServers": {
    "r3": {
      "command": "npx",
      "args": ["@n3wth/r3"]
    }
  }
}

编辑配置后重启客户端。在新的对话中:

You: Remember that I prefer TypeScript and dark mode.
AI: I'll remember that.

[new conversation]

You: What are my preferences?
AI: You prefer TypeScript and dark mode.

工具

工具说明
add_memory存储内容,可选附加元数据和优先级
search_memory使用语义搜索或关键词搜索查询记忆
get_all_memories分页列出已存储的记忆
get_memory按 ID 获取指定记忆
update_memory修改现有记忆的内容或元数据
delete_memory删除一条记忆
deduplicate_memories查找并合并重复记忆
cache_stats报告缓存命中率和存储统计信息
sync_status报告 Mem0 云同步状态
optimize_cache执行缓存维护
import_memories批量导入记忆

增强模式(默认,INTELLIGENCE_MODE=enhanced)会增加以下工具:

工具说明
extract_entities从文本中提取命名实体
get_knowledge_graph返回实体/关系图
find_connections查找与给定实体相连的实体

配置

环境变量均为可选项:

变量说明默认值
REDIS_URL使用外部 Redis 替代内嵌 Redis内嵌服务
MEM0_API_KEY启用 Mem0 云同步未设置(仅本地)
MEM0_USER_ID记忆的命名空间default
INTELLIGENCE_MODEenhanced 或 basicenhanced

启用云同步的示例:

{
  "mcpServers": {
    "r3": {
      "command": "npx",
      "args": ["@n3wth/r3"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "mem0_..."
      }
    }
  }
}

对比

r3mem0 (OSS)zep
无需配置即可完全在本地运行是(内嵌 Redis + vectra)需要自行配置 Postgres/向量数据库需要自行配置 Postgres 实例
试用时是否需要 API 密钥否否(可自托管)/ 是(云端)是(云端),或自行设置可自托管版本
可选云端同步是,通过 Mem0不适用(本身就是云端选项)是

此表仅反映各项目自身文档中提到的设置要求,不涉及基准测试性能或功能完整性。依赖这些信息前,请对照上游当前文档进行确认。

已知问题

请参阅 LAUNCH_AUDIT.md,了解当前限制,包括某些 macOS 配置下原生模块构建失败的问题。

文档

完整文档请访问 r3.n3wth.com。

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。