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smara

smara

本地服务
github.com/smara-io记忆与知识029 周前更新
代码仓库

关于 smara

smara 是连接 Smara Memory API、为 AI 应用提供持久用户记忆的 MCP 服务。其时间评分会依据新近程度、重要性和访问模式排列记忆，并检测和解决矛盾。

主要功能

  1. 01按重要性评分存储用户事实
  2. 02按时间评分搜索记忆
  3. 03生成格式化的用户上下文
  4. 04删除单条记忆
  5. 05查看用量和记忆数量

适用场景

  1. 01在不同 AI 会话间保留用户事实
  2. 02为大模型提示词检索相关记忆
  3. 03查看记忆用量并删除过时条目

MCP 相关

MCP 服务提供 Smara Memory API 工具，用于存储、搜索和删除记忆、获取上下文及查看用量。连接需要 SMARA_API_KEY，并可通过配置的 API URL 访问服务。

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。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "parallelromb-smara": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smara/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SMARA_API_KEY": "<SMARA_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
启动命令npx -y @smara/mcp-server
需要配置的环境变量
SMARA_API_KEY密钥Your Smara API key from smara.io

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@smara/mcp-server2.0.2

工具

5

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
factstring是要记住的事实或偏好
user_idstring是用户的唯一标识符
namespacestring否用于隔离的记忆命名空间（默认值：来自环境变量或 'default'）
importancenumber否重要性评分（0-1）。数值越高，衰减越慢。

详细介绍

@smara/mcp-server

适用于 Smara Memory API 的 MCP 服务 — 借助 Temporal Memory Scoring™，为任意 AI 应用提供持久记忆。

快速开始

添加到 Claude Desktop 配置文件（~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "smara": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@smara/mcp-server"],
      "env": {
        "SMARA_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

在 smara.io 获取免费 API 密钥（10,000 条记忆，无需信用卡）。

工具

工具描述
store_memory通过重要性评分存储关于用户的事实
search_memories使用 Temporal Memory Scoring™ 进行语义搜索
get_user_context为大模型系统提示词预先格式化的上下文字符串
delete_memory删除特定记忆
get_usage查看套餐限制和记忆数量

工作原理

Smara 使用 Temporal Memory Scoring™ — 一套专有排名系统，让 AI 记忆像人类回忆一样运作。记忆会随时间自然淡化，其变化受重要性和访问模式调节。近期且关键的记忆会优先浮现；陈旧且琐碎的记忆会逐渐淡化。系统会自动检测并解决矛盾。

兼容产品

  • Claude Desktop
  • Claude Code
  • Cursor
  • Windsurf
  • VS Code（GitHub Copilot）
  • 任何兼容 MCP 的客户端

环境变量

变量必需默认值
SMARA_API_KEY是—
SMARA_API_URL否https://api.smara.io

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。