mcp-memory-service MCP — Casos de uso, Instalar & Demo ao vivo

Por que usar

Principais recursos

Busca semântica com filtragem por tags sobre memórias duráveis
Backends: SQLite-vec (local), ChromaDB, Cloudflare, híbrido
Recuperação local em 5ms; consolidação em background com decay
API REST (15 endpoints) para uso fora de clientes MCP
OAuth 2.0 + PKCE para integração baseada em navegador com claude.ai

Demo ao vivo

Como fica na prática

memory-service.replay ▶ pronto

0/0

Instalar

Escolha seu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abra Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicie após salvar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa o mesmo esquema mcpServers que o Claude Desktop. Config de projeto vence a global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Clique no ícone MCP Servers na barra lateral do Cline, depois "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mesmo formato do Claude Desktop. Reinicie o Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "memory-service",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  ]
}

O Continue usa um array de objetos de servidor em vez de um map.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "memory-service": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp-memory-service"
        ]
      }
    }
  }
}

Adicione em context_servers. Zed recarrega automaticamente ao salvar.

claude mcp add memory-service -- uvx mcp-memory-service

Uma linha só. Verifique com claude mcp list. Remova com claude mcp remove.

Casos de uso

Usos do mundo real: mcp-memory-service

Como dar a Claude memória estável de suas preferências e contexto

👤 Usuários avançados diários cansados de se explicarem repetidamente ⏱ ~10 min beginner

Quando usar: Cada novo chat começa do zero e você quer continuidade.

Pré-requisitos

uvx instalado — brew install uv

Fluxo

Semear preferências

memory_store: 'Trabalho com projetos iOS + Swift. Prefiro MVVM com @Observable. Sempre comento em inglês.' com tags [preference, coding].✓ Copiado

→ Confirmação armazenada
Em uma sessão futura, recuperar

memory_search: 'minhas preferências de estilo de codificação'.✓ Copiado

→ Preferências retornadas, agente as aplica
Limpeza de decay

Mostre-me memórias com mais de 90 dias sem acessos recentes — ofereça para limpar.✓ Copiado

→ Lista desatualizada para revisão

Resultado: Claude se comporta como se se lembrasse de você.

Armadilhas

Armazenar PII sensível que se torna recuperável para sempre — Não faça — trate a memória como um caderno público. Use tags para compartimentalizar.

Como compartilhar um pool de memória em toda uma equipe via backend Cloudflare

👤 Equipes executando fluxos de trabalho com IA compartilhados ⏱ ~30 min advanced

Quando usar: Você quer que o chat de cada engenheiro se lembre das mesmas decisões arquiteturais.

Pré-requisitos

Conta Cloudflare com Workers KV ou D1 — cloudflare.com, configure conforme a documentação do backend Cloudflare

Fluxo

Trocar backend

Configure MCP_MEMORY_BACKEND=cloudflare com credenciais CF em env.✓ Copiado

→ Os endpoints de memória apontam para CF
Semear memória compartilhada da equipe

memory_store: 'Nossa autenticação fica em services/auth. Sempre rotacione chaves JWT via o alvo Make rotate-keys.' com tag 'team-arch'.✓ Copiado

→ Armazenado
Verificar de uma segunda máquina

memory_search 'auth service' — deve retornar a mesma entrada.✓ Copiado

→ Acerto entre dispositivos

Resultado: Memória institucional compartilhada que sobrevive à rotatividade da equipe.

Armadilhas

Dados sensíveis em memória compartilhada vazam entre equipes — Execute backends separados por equipe; não armazene segredos

Como colher automaticamente aprendizados ao final de uma sessão de codificação

👤 Desenvolvedores solo usando agentes intensamente ⏱ ~5 min beginner

Quando usar: Ao final de um chat de pair-programming, antes de fechar.

Fluxo

Executar o colhedor

memory_harvest nesta conversa — extrair fatos duráveis (padrões de chaves API, decisões de projeto, armadilhas conhecidas). Ignore conversas intrascendentes.✓ Copiado

→ Lista estruturada de memórias candidatas
Aprovar + salvar

Salve os itens 1, 3, 5 como memórias com tag 'project-x'. Descarte o resto.✓ Copiado

→ Contagem salva

Resultado: Captura de baixa fricção do que você aprendeu, nada mais.

Combinações

Combine com outros MCPs para 10× de alavancagem

memory-service + contextplus

Use Context+ para estado de repositório em tempo real, memory-service para fatos duráveis entre sessões

Salve esta decisão arquitetural no memory-service e vinculá-la aos arquivos relevantes através do gráfico de memória Context+.✓ Copiado

memory-service + github

Após cada PR mesclado, colha aprendizados na memória

Resuma os últimos 10 PRs mesclados em org/repo, extraia erros repetidos e os armazene como memórias com tag 'code-review-lessons'.✓ Copiado

Ferramentas

O que este MCP expõe

Ferramenta	Entradas	Quando chamar	Custo
memory_store	content: str, tags?: str[]	Salvar um fato durável	1 embedding
memory_search	query: str, tags?: str[], limit?: int	Recuperar memórias relevantes	1 busca vetorial (local)
memory_harvest	transcript: str	Captura ao final da sessão	1 chamada LLM
memory_store_session	session_id, messages	Ingerir um chat inteiro	N embeddings

Custo e limites

O que custa rodar

Cota de API: SQLite-vec: ilimitado localmente. ChromaDB: local. Cloudflare: o free tier de Workers/KV/D1 é generoso.
Tokens por chamada: Armazenar: ~100 tokens para conteúdo. Buscar: ~50 tokens por resultado.
Monetário: Gratuito (código aberto). Backend Cloudflare: free tier geralmente é suficiente.
Dica: Comece com SQLite-vec. Mude para híbrido apenas quando você precisar de sincronização entre dispositivos.

Segurança

Permissões, segredos, alcance

Escopos mínimos: Sistema de arquivos local para modo SQLite Token API Cloudflare para modo CF

Armazenamento de credenciais: Credenciais CF via variáveis de env

Saída de dados: Local (SQLite) ou sua conta Cloudflare (CF)

Nunca conceda: Não permita que prompts não confiáveis chamem memory_store — ataques de envenenamento

A memória é de longa duração por padrão — excluir uma memória não a apaga do contexto LLM que já a viu.
O modo remoto OAuth 2.0 + PKCE expõe uma superfície HTTP; mantenha-a atrás de autenticação.

Solução de problemas

Erros comuns e correções

ModuleNotFoundError: sqlite_vec

pip/uv instalar com o extra sqlite-vec: uvx 'mcp-memory-service[sqlite]'

Verificar: python -c 'import sqlite_vec'

Backend Cloudflare 403

Token não tem permissões Workers/KV. Crie um novo token API CF com os escopos específicos.

Memórias retornadas não são relevantes

Re-incorpore com um modelo melhor — padrão para MiniLM local; atualize para nomic-embed via variável de env.

memory_harvest gera duplicatas

Ative a configuração dedup; o colhedor pulará itens com similaridade cosseno > 0.95 em relação aos existentes.

Alternativas

mcp-memory-service vs. outros

Alternativa	Quando usar	Troca
mem0	Você quer um SaaS de memória hospedado	Pago além do free tier; bloqueado ao fornecedor
gráfico de memória contextplus	Você quer memória fortemente integrada com entendimento de código	Escopo limitado a um repositório, não é genérico

Mais

Recursos

📖 Leia o README oficial no GitHub

🐙 Ver issues abertas

🔍 Ver todos os 400+ servidores MCP e Skills