memv MCP Сервер: Постоянная память для AI-агентов

memv (открытый исходный код, Python) выпустил MCP-сервер, что делает его постоянный структурированный слой памяти доступным из любого MCP-клиента — включая Claude Desktop, Code, Cursor или пользовательские хосты.

Быстрая настройка

Установите через pip и запустите сервер одной командой:

pip install "memvee[mcp]"
memv-mcp --db-url memory.db --llm-model openai:gpt-4o-mini

Вы также можете встроить сервер в свой собственный Python-процесс:

from memv.mcp.server import create_server

server = create_server(
    db_url="memory.db",
    default_user_id="alice",
    embedding_client=my_embedder,
    llm_client=my_llm,
)
server.run(transport="streamable-http")

Пять MCP-инструментов

search_memory — гибридный поиск (векторный + BM25 + RRF)
add_memory — прямое добавление структурированной памяти
add_conversation — извлечение и сохранение воспоминаний из разговора (требуется LLM)
list_memories — список сохраненных воспоминаний для пользователя
delete_memory — удаление с проверкой владельца

Ключевые особенности

LLM необязателен: поиск и прямое add_memory работают без LLM; только add_conversation для извлечения требует его.
Изоляция по пользователям: каждый инструмент соблюдает границы пользователей, включая проверку владельца при delete_memory.
Конкурентное объединение: несколько извлечений для одного пользователя объединяются в одну задачу.
Извлечение с калибровкой предсказаний: вдохновлено Nemori, позволяет избежать сохранения всего подряд.
Битемпоральная модель: противоречия устаревают, а не перезаписываются.
Гибридный поиск: объединяет векторный поиск, BM25 и реципрокное ранжирование (RRF).

Документация: https://vstorm-co.github.io/memv/advanced/mcp-server/

GitHub: https://github.com/vstorm-co/memv

📖 Source: r/ClaudeAI