Memora v0.2.25 MCP-Server: 5× schnellere Schreibvorgänge auf D1-Datenbank
Leistungsverbesserungen in Memora v0.2.25
Memora v0.2.25 ist ein schlanker MCP-Server (Model Context Protocol), der Claude persistente Gedächtnisfunktionen bietet, darunter semantische Suche, Wissensgraphen-Funktionalität und sitzungsübergreifende Erinnerung. Der Server unterstützt SQLite für lokale Speicherung oder Cloudflare D1, S3 und R2 für Remote-Speicherung.
Das neueste Release konzentriert sich auf erhebliche Leistungsverbesserungen für D1-Datenbankoperationen. Die wichtigste Änderung ist, dass memory_create- und memory_update-Operationen auf D1 von über 10 Sekunden auf etwa 2 Sekunden pro Aufruf reduziert wurden.
Was langsam war
ensure_schema()führte bei jedem Tool-Aufruf 7-9 D1-Roundtrips durch und verschwendete dabei jeweils ~4-8s- Der Crossref-Scan verwendete ein zweistufiges
list + get_embeddings-Muster, das bei einem 500-Memory-Store etwa 10 Roundtrips erforderte - Das D1-Session-Token wurde auf Klassenebene gespeichert und konnte von Hintergrund-Threads überschrieben werden
Was sich geändert hat
- Das Schema wird jetzt pro Backend-Instanz zwischengespeichert und nur einmal bei der Verbindungsherstellung bezahlt
- Der Crossref-Scan wurde als einzelne paginierte
LEFT JOIN-Operation neu geschrieben - Das Session-Token wurde in eine pro-Instanz-Speicherung mit Backend-Level-Keep-Max-Bookmark-Mirroring verschoben
Gemessene Leistung auf Live D1
memory_create: über 10s → ~1,8smemory_update: über 10s → ~1,1sconnect()ab dem 2. Aufruf: ~4-8s → ~0ms (Cache-Treffer)
Zusätzliche Verbesserungen umfassen reduzierte Durable Object-Anfragen (was die Cloudflare-Kosten senkt), eine XSS-Korrektur in der Graph-UI und eine Korrektur der Schema-Cache-Korrektheit für CloudSQLiteBackend-Dateiwechsel. Das Release erfordert keine Schema-Migration und bewahrt die Abwärtskompatibilität ohne API-Änderungen. Alle 39 Tests bestehen.
Diese Art von MCP-Server ist nützlich für Entwickler, die ihren KI-Coding-Agenten persistentes Gedächtnis über Sitzungen hinweg geben möchten, um kontextuellere und konsistentere Interaktionen zu ermöglichen.
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