为多智能体流水线提供自托管共享记忆后端,5ms 检取上下文
Agent 框架只需 HTTP 客户端即可接入;X-Agent-ID 实现按身份隔离检索,SSE 提供实时事件
方案简介
mcp-memory-service 是一个面向 AI 智能体流水线的开源自托管记忆后端,通过统一的 REST API(76 个端点)为 LangGraph、CrewAI、AutoGen 以及任意 HTTP 客户端提供持久化共享记忆。传统上每个 agent 运行都从零开始,上下文窗口限制导致“失忆”;而该服务让智能体存储决策、共享因果知识图谱,并以 5ms 速度检索上下文,无需 Redis + Pinecone + 胶水代码的云服务组合,也没有云锁定与 API 费用。Embeddings 通过 ONNX 在本地运行,记忆数据永不离开自有基础设施。适合需要多智能体协作、跨会话保持项目上下文的开发者与团队。
亮点与能力
- 框架无关的 REST API,共 76 个端点,无需 MCP 客户端库
- 知识图谱支持类型化边(causes、fixes、contradicts),共享因果链而不只是事实
X-Agent-ID请求头按智能体身份自动打标签,实现范围化检索conversation_id绕过去重,支持增量对话存储- SSE 事件:任何智能体存储或删除记忆时实时通知
- Embeddings 通过 ONNX 本地运行
- 自主整合机制压缩旧记忆,突破上下文窗口限制
组成与分工
- MCP Memory Service:核心记忆后端,提供存储、检索、知识图谱与整合能力
- REST API:76 个端点的 HTTP 接口,框架接入的统一通道
- LangGraph / CrewAI / AutoGen:智能体编排框架,作为 REST API 的消费方
- httpx:Python 异步 HTTP 客户端,用于在 agent 代码中调用 API
- ONNX:本地运行 embeddings,保证数据不出本地基础设施
- X-Agent-ID / SSE:按智能体打标与实时事件通知机制
前置要求
- Python 环境(pip 可用)
安装:
bash
pip install mcp-memory-service
实施步骤
1. 安装
bash
pip install mcp-memory-service
2. 以 HTTP 模式启动服务
bash
MCP_ALLOW_ANONYMOUS_ACCESS=true memory server --http
REST API running at http://localhost:8000
3. 在智能体代码中接入 REST API
使用 httpx 等任意 HTTP 客户端调用,存储时通过 X-Agent-ID 头自动打上智能体身份标签:
python
import asyncio
import httpx
BASE_URL = "http://localhost:8000"
async def main():
async with httpx.AsyncClient() as client:
Store — auto-tag with X-Agent-ID header
await client.post(f"{BASE_URL}/api/memories", ={
"content": "API rate limit is 100 req/min",
"tags": ["api", "limits"],
}, headers={"X-Agent-ID": "researcher"})
Stored with tags: ["api", "limits", "agent:researcher"]
Search — scope to a specific agent
results = await client.post(f"{BASE_URL}/api/memories/search", ={
"query": "API rate limits",
"tags": ["agent:researcher"],
使用与配置要点
- 存储记忆:
POST /api/memories,携带内容与 tags,X-Agent-ID头会自动追加agent:researcher标签 - 检索记忆:
POST /api/memories/search,通过tags: ["agent:researcher"]限定某个智能体的记忆范围 - 增量对话存储:使用
conversation_id绕过去重 - 实时感知:订阅 SSE 事件,任何智能体存储或删除记忆时收到通知
- 更多框架专属指南见 docs/agents/
注意事项与常见问题
- 示例中使用
MCP_ALLOW_ANONYMOUS_ACCESS=true允许匿名访问,生产环境需注意安全 - 若不需要自托管后端,也可通过 MCP 协议接入 Claude Desktop / Claude Code,属于不同接入方式
优缺点
- ✓ 记忆跨所有 agent 与运行共享
- ✓ Embeddings 本地运行,数据不出
- ✕ 需自行自托管维护服务
- ✕ 匿名访问模式有安全风险
出处
本方案挖掘自开源项目 doobidoo/mcp-memory-service,方案内容与实施命令均来自其 README 原文。
本方案由真实开源项目挖掘整理,实施命令均来自其 README 原文,安装使用请遵循项目开源协议。