MCP Memory
даёт клиентам ИИ возможность запоминать информацию о пользователях (предпочтения, поведение) между разговорами с помощью векторного поиска.
Описание
MCP Memory — сервер на базе Cloudflare, позволяющий ИИ-клиентам (типа Cursor, Claude) сохранять и извлекать пользовательские данные через разговоры. Использует векторный поиск для семантического сопоставления, не завися от ключевых слов. Технологии: Workers, D1 (БД), Vectorize (RAG), Durable Objects, Workers AI (@cf/baai/bge-m3) и Agents. Применения: отслеживание предпочтений, поведения, знаний; база знаний, заметки проектов. Обеспечивает изоляцию данных, rate limiting и бесплатный tier для большинства пользователей.
Возможности
Хранение воспоминаний
Обработка текста с помощью Workers AI для генерации эмбеддингов, хранение в Vectorize и D1 с управлением через Durable Objects.
Извлечение воспоминаний
Семантический поиск по векторам с ранжированием по сходству, координация через Durable Objects для релевантных результатов.
Изоляция данных
Отдельные пространства в Vectorize для каждого пользователя, обеспечивая безопасность и приватность.
Rate limiting и безопасность
Ограничение запросов (100/мин), TLS-шифрование; легко добавить API-ключи или OAuth.
Гибкие применения
Подходит для баз знаний, отслеживания поведения, проектных заметок; работает с любым текстовым контентом.
Установка
Развёртывание:
Опция 1: One-Click Deploy на Cloudflare — кликните кнопку, укажите Vectorize (Dimensions: 1024, Metric: cosine), создайте и разверните.
Опция 2: Используйте шаблон — клонируйте репозиторий, затем:
- Установите зависимости: npm install
- Создайте Vectorize: npx wrangler vectorize create mcp-memory-vectorize –dimensions 1024 –metric cosine
- Разработку: npm run dev
- Развёртывание: npm run deploy
Опция 3: CLI — npm create cloudflare@latest –git https://github.com/puliczek/mcp-memory, затем следуйте шагам выше.
Требуется аккаунт Cloudflare с Workers, Vectorize, D1, Workers AI.