Mnemo MCP服务器
mcp名称：io.github.n24q02m/mnemo-mcp
具有混合检索（FTS5+sqlite-vec+RRF融合+交叉编码器重新存储+时间衰减）和嵌入式同步的持久内存MCP服务器。开放、免费、无限制。
   ](https://hub.docker.com/r/n24q02m/mnemo-mcp)  
    
Sister projects from n24q02m (click to expand)
| 项目 | 标记线 | 标记 |
|---|---|---|
| 更好的代码审查图 | 用于令牌高效代码审查的知识图——固定搜索，可配置。.. | MCP |
| 更好的电子邮件mcp | 用于AI代理的IMAP/SMTP电子邮件服务器——6个具有多帐户的复合工具。.. | MCP |
| 更好的godot-mcp | Godot引擎的复合MCP服务器——用于AI辅助游戏开发的17大工具 | MCP |
| 更好的概念mcp | Markdown第一个用于人工智能代理的Notion API服务器——10个复合工具replacin。.. | MCP |
| 更好的电报mcp | 用于Telegram的MCP服务器，支持双模：用于快速聊天的Bot API（httpx）… | MCP |
| claude插件 | 完整文档：mcp.n24q02m.com——所有8台服务器+mc的统一文档 | |
| 想象一下mcp | 用于图像和视频理解+生成交流的生产级MCP服务器 | MCP |
| jules任务归档员 | Chrome扩展通过批执行API对Jules任务进行批量操作--a… | 工具 |
| mcp核心 | 统一MCP流式HTTP 2025-11-25传输，OAuth 2.1授权序列。.. | MCP |
| mnemo mcp | 具有混合搜索和嵌入式同步功能的持久AI内存。开放、自由、无趣。.. | MCP |
| qwen3嵌入 | 通过ONNX Runtime和GGUF | 库进行轻量级Qwen3文本嵌入和重新排序 |
| 尖叫 | 没有服务器的秘密。 | CLI |
| 网络核心 | 用于搜索、抓取、HTTP安全和存储的共享web基础架构包 | 库 |
| 湿mcp | 用于网络搜索、内容提取、库文档和多媒体的开源MCP服务器 | MCP |
目录
路线图（当前=第1/v1.x阶段）
| 阶段 | 版本 | 状态 | 亮点 |
|---|---|---|---|
| 第一阶段 | v1.x | 已发货 | 键入 memory(action="capture") （6个context_types+dedup）--RRF（k=60）混合融合+交叉编码器重新排序+时间衰减--重要性x最近性存档策略+恢复--Alembic迁移--多提供者LLM调度--插件三位一体（调用上下文+内存提交技能，SessionStart+opt-in PostToolUse钩子） |
| 第2阶段 | v1.x+1 | 已发货 | LLM驱动的旧内存压缩+Passport同步（用于跨机器引导的加密导入/导出包）--AES-256-GCM+Argon2d、S3/R2/B2/MinIO+GDrive后端，与每行LWW进行增量同步 |
| 第三期 | v2.0.0版本 | 发货（破损） | 时态知识图——双时态 valid_from / valid_to 列——通过嵌入KNN进行实体解析-- entity_search / entity_graph / history 行动——KG感知护照捆绑部分-- KG_AUTO_ENABLED 捕获时选择自动提取 |
特性
- 混合检索 --FTS5+sqlite-vec，通过互易秩融合（k=60）融合，然后由具有时间衰减和重要性提升的交叉编码器链（qwen3-reranker local->Jina->Cohere）重新排序
- 键入捕获 --
memory(action="capture")有6种上下文类型(conversation/fact/preference/skill/task/decision)、基于嵌入的数据消除和多提供商LLM调度器（Gemini>OpenAI>Anthropic>xAI） - 知识图谱 --自动实体提取和关系跟踪；图表接近度提升了最佳结果
- 重要性评分+归档策略 --LLM的重要性得分为0.0-1.0；软存档时
recency_factor * (1 - importance) > 1.0；恢复操作可用 - 自动存档触发器 --每N次捕获一次背景扫描（默认值为100）——不需要cron
- STM到LTM的整合 --LLM对某一类别中相关记忆的总结
- 重复检测 --在添加语义相似的记忆之前发出警告
- 零配置 --内置本地Qwen3 ONNX嵌入+重新排序，不需要API密钥。可选云提供商（Jina AI、Gemini、OpenAI、Cohere）
- 多机同步 --通过Google Drive（捆绑的桌面OAuth公共客户端）进行基于JSONL的合并同步
- 插件三位一体 --船舶
/recall-context+/memory-commit技能和SessionStart+opt-in PostToolUse挂钩（请参阅 docs/ARCHITECTURE.md) - 主动记忆 --工具描述和技能指导人工智能在适当的时候保存偏好、决策和事实
- 第二阶段：LLM压缩 --通过多提供商调度器进行每轮压缩，目标是在>=0.9的事实保留率下减少约3倍的令牌；未配置提供程序时优雅跳过（请参阅 docs/compression.md)
- 第二阶段：加密护照同步 --AES-256-GCM捆绑包+Argon2d KDF、S3（R2/B2/MinIO）和Google Drive后端，与每行最后一次写入胜利的增量同步（请参阅 docs/passport.md).Bootstrap通过新
passport-bootstrap技能。 - 第三阶段：时态知识图（v2.0） --双颞柱(
valid_from/valid_to/superseded_by)在每个内存上+实体解析数据消除（在默认0.85余弦阈值下嵌入KNN）+审计跟踪(memory_audit带有先前/新状态哈希的表）+新操作(entity_search/entity_graph/history)+选择加入KG_AUTO_ENABLED捕获时自动提取。 打破 对于致电的客户memory.get期待历史包容性结果：通过as_of用于时间旅行；默认值现在过滤到当前状态(valid_to IS NULL).
与同行比较
| 功能 | mnemo-mcp | Mem0 | Letta | OpenMemory |
|---|---|---|---|---|
| 混合检索（FTS+vec） | 是（FTS5+sqlite-vec+RRF） | 是 | 部分 | 是 |
| 交叉编码器重排链 | 是（qwen3本地+Jina+Cohere） | 部分（仅Cohere） | 否 | 否 |
| 时间衰变评分 | 是（exp半衰期） | 否 | 否 | |
| 排名重要性提升 | 是（LLM 0.0-1.0） | 否 | 否 | 不 |
| 软存档+恢复策略 | 是（重要性x近期） | 否 | 否 | |
| 可自托管（单个SQLite文件） | 是（零ext-deps） | 部分（云优先） | 是 | |
| 多提供商LLM调度 | 是（Gemini/OpenAI/Anthropic/xAI自动检测） | 部分 | 是 | 部分 |
| 插件三位一体（技能+钩子） | 是（回忆上下文+内存提交） | n/a | n/a | n/a |
| 多机同步 | 是（GDrive捆绑OAuth） | 是（云） | n/a | n/a |
| E2E加密护照同步（第2阶段） | 是（AES-256-GCM+Argon2d，S3+GDrive） | 否 | 否 | |
| 捕获时LLM压缩（第2阶段） | 是（多提供商，>=0.90保留率时约为3倍） | 否 | 否 | 不 |
| 后端可插拔同步架构 | 是（S3/R2/B2/MinIO+GDrive） | 否 | 否 | 不 |
双颞部 valid_from / valid_to 查询（第3阶段） | 是(as_of 时间旅行） | 否 | 部分（仅事件） | 否 |
| 通过嵌入KNN进行实体解析（第3阶段） | 是（余弦阈值可调） | 否 | 否 | 不 |
| 带有状态哈希的审计跟踪（第3阶段） | 是(memory_audit 表） | 否 | 否 |
状态
2026-05-02——架构稳定更新 过去几个月，凭证处理和守护进程桥自动生成模式发生了重大变化。这导致了多进程竞争、浏览器标签垃圾邮件和插件之间不一致的设置用户体验。 截至v，架构稳定：2种干净模式（stdio+HTTP），没有守护进程桥层，没有从stdio自动生成。 为不稳定时期道歉。如果您在以前的版本中遇到问题，请更新到v+追随潮流 安装文档 --不再需要大多数先前的解决方法。 来自同一作者的相关插件: - 湿mcp --网络搜索+内容提取 - 想象一下mcp --图像/视频理解+生成 - 更好的概念mcp --API通知 - 更好的电子邮件mcp --电子邮件管理 - 更好的电报mcp --电报 - 更好的godot-mcp --Godot引擎 - 更好的代码审查图 --代码审查知识图 所有插件共享相同的架构——安装一次，学习模式转换。
文档
完整文档请访问 mcp.n24q02m.com/servers/mnemo-mcp/:
- 设置 --Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、mcp.json的安装方法
- 模式概述 --stdio/本地中继/远程中继/远程oauth
- 多用户设置 --根据JWT子证书模型
使用AI代理进行安装 --将此粘贴到您的AI编码代理：
安装MCP服务器 mnemo-mcp 按照以下步骤 https://raw.githubusercontent.com/n24q02m/claude-plugins/main/plugins/mnemo-mcp/setup-with-agent.md工具
3个MCP工具，13个内存操作：
| 工具 | 操作 | 描述 |
|---|---|---|
memory | add, capture, search, list, update, delete, export, import, stats, restore, archived, archive_now, consolidate | 核心CRUD+类型化捕获（6种context_types）+混合搜索（RRF+重新排序+时间衰减）+导入/导出+软归档+恢复+按需归档扫描+LLM整合 |
config | status, sync, set, warmup, setup_sync, setup_status, setup_start, setup_skip, setup_reset, setup_complete, setup_relay | 服务器状态、触发器同步、更新设置、预下载嵌入模型、验证同步提供程序、管理HTTP设置表单生命周期 |
help | topic="memory" 或 topic="config" | 任何工具的完整文档 |
插件三位一体（Claude Code市场安装）：
| 组件 | 触发器 | 目的 |
|---|---|---|
mnemo:recall-context 技能 | 课程开始，在做出重大决定之前，“我对X了解多少？” | 用 context_type 过滤 |
mnemo:memory-commit 技能 | “记住这个”/“保存这个”/”ghi nho“/”luu lai“ | 键入手动捕捉 context_type 决策树 |
mnemo:knowledge-audit 技能 | 定期/“审计记忆” | 查找重复、矛盾、过时的条目；巩固 |
mnemo:session-handoff 技能 | 课程结束 | 捕捉决策/偏好/更正/惯例/未决问题 |
| SessionStart钩子 | 每个会话初始化 | 要调用的非阻塞轻推 recall-context |
| PostTool使用挂钩（选择加入） | CAPTURE_AUTO_ENABLED=true | 提示 memory-commit 在写入/编辑CLAUDE.md/AGENTS.md/ARCHITECTURE.md/docs/\*.md之后 |
MCP资源
| URI | 描述 |
|---|---|
mnemo://stats | 数据库统计和服务器状态 |
MCP提示
| 提示 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
save_summary | summary | 生成提示以将对话摘要保存为内存 |
recall_context | topic | 生成提示以回忆关于某个主题的相关记忆 |
安全
- 优美的倒退 --云→ 本地嵌入，无跨模式回退
- 同步令牌安全 --OAuth令牌存储在
~/.mnemo-mcp/tokens/拥有600个权限 - 输入验证 --同步提供程序、文件夹、远程已根据分配列表进行验证
- 错误清理 --错误消息中没有凭据
从源代码构建
git clone https://github.com/n24q02m/mnemo-mcp.git
cd mnemo-mcp
uv sync
uv run mnemo-mcp信任模型
此插件实现 TC本地 （机器绑定，单一信任主体）。看 mcp核心/docs/TRUST-MODEL.md 进行全面分类。
| 模式 | 存储 | 加密 | 谁可以读取您的数据？ |
|---|---|---|---|
| stdio（默认） | ~/.mnemo-mcp/config.json | AES-GCM，机器绑定密钥 | 仅限您的操作系统用户（文件perm 0600） |
| HTTP自主机 | 与stdio相同 | 相同 | 只有您（管理员=用户） |
许可证
麻省理工学院——见 许可证.