Name: MCP AI Memory
Availability: InStock
Author: scanadi

Ce qu'il fait

MCP AI Memory connecte votre assistant IA à une base de données PostgreSQL avec le support de pgvector, lui permettant de stocker, récupérer et gérer des connaissances contextuelles entre les sessions. Il fournit une recherche sémantique sur les souvenirs stockés utilisant des embeddings locaux (Transformers.js), afin que votre agent puisse se rappeler des informations pertinentes sans envoyer de données à des API externes.

Outils

memory_search — Recherche dans les souvenirs stockés à l'aide de requêtes en langage naturel avec similitude vectorielle (limite par défaut : 10)
memory_store — Enregistre de nouvelles informations après avoir vérifié les doublons
memory_list — Liste tous les souvenirs chronologiquement comme solution de secours lorsque la recherche échoue
memory_update — Modifie les métadonnées d'un souvenir existant
memory_delete — Supprime des souvenirs spécifiques
memory_batch — Importation massive de plusieurs souvenirs efficacement
memory_relate — Crée des relations entre les souvenirs (référence, contredit, supporte, étend, cause, précède)
memory_traverse — Parcourt le graphe de mémoire en utilisant des algorithmes BFS/DFS avec des limites de profondeur
memory_consolidate — Regroupe et fusionne les souvenirs similaires
memory_decay_status — Vérifie le statut du cycle de vie d'un souvenir (actif, dormant, archivé, expiré)
memory_preserve — Protège les souvenirs importants contre la dégradation automatique
memory_stats — Affiche les statistiques de la base de données et la santé de la file d'attente

Installation

Ajoutez à votre claude_desktop_config.json :

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-ai-memory"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://utilisateur:motdepasse@localhost:5432/memory_db"
      }
    }
  }
}

Pour la mise en cache Redis optionnelle :

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-ai-memory"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://utilisateur:motdepasse@localhost:5432/memory_db",
        "REDIS_URL": "redis://localhost:6379",
        "EMBEDDING_MODEL": "Xenova/all-MiniLM-L6-v2"
      }
    }
  }
}