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agent MCP memory

MCP Server

该项目展示了如何构建一个支持网页搜索、持久化内存和可观察性的AI代理,完全基于开源的MCP工具。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
Jupyter NotebookPython开源工具

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

TarunBevara10

提供方

TarunBevara10

最后核验

2026/5/17 20:23

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python server.py

详细介绍

🚀 将MCP内存集成到AI代理中

该项目演示了如何构建一个支持 网络搜索, 持久存储器,以及 可观测性,完全由开源MCP(模型上下文协议)工具提供支持。

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🧰 技术栈

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🧠 系统概述

该系统通过以下管道运行:

  1. 用户提交查询
  2. 代理执行基于MCP的网络搜索
  3. 查询+搜索结果发送到内存管理器
  4. 内存管理器将相关上下文存储在内部 格拉菲蒂
  5. 响应代理使用内存+搜索结果生成最终答案

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⚙️ 安装指南

1.安装和配置Olama

安装Ollama

macOS:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Linux:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

窗户: 从以下位置下载安装程序:

拉取所需模型

ollama pull llama3.2

在继续之前,确保Ollama正在运行。

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2.添加环境变量

创建您的 .env 从提供的模板中选择文件:

cp .env.example .env

打开 .env 并填写您的API密钥(Linkup、Opik、Graphiti等)。

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3.安装依赖项

使用安装所有必需的依赖项 紫外线:

uv sync

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▶️ 正在运行MCP服务器

1.启动链接MCP服务器

  1. 获取Linkup API密钥: https://www.linkup.so/
  2. 启动服务器:
python server.py

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2.启动Graphiti MCP服务器 *(可选,但推荐)*

Graphiti支持长期记忆。

目录标签

目录标签

Jupyter NotebookPython开源工具本地部署AI代理网页搜索持久化内存可观察性

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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