LLMが情報を保存し、取得できるように設計されたシンプルなメモリシステム。 これは、モデルコンテキストプロトコルを介してLLMに焦点を絞ったツールを提供しています。

API の

MCP ツールと REST API エンドポイントとしてすべてのメソッドが公開されます。

開発

ローカルでサーバーをクローニングして実行します。

ビル

npm i を実行して、依存関係をインストールしてプロジェクトをビルドします。 npm run watch を使用して変更を再構築します。

.env.sampleファイルに基づいて[.env]ファイルを作成します。

##テスト

MCPインスペクタは非常に便利です。

| フィールド | バリュー | | ---- | ----- | ----- | | 輸送タイプ | [[T4] | | コマンド | [[T5] | | 引数 | [[T6] |

###Claudeデスクトップのテスト

ファイル[~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json]を作成/編集して、以下のようなエントリを追加し、ローカル[[tiger-memory-mcp-server]]プロジェクトと実際のデータベースの資格情報への絶対パスを使用することを確認します。

展開

Helm チャートを使用して Kubernetes にデプロイします。 詳細は[chart/ディレクトリを参照してください。

本サービスは、DNS名[tiger-memory-mcp-server.savannah-system.svc.cluster.localを介してクラスター内の他のサービスにアクセスできます。

データベースのセットアップ

データベースユーザの作成:

Tiger Memory MCP Server

A simple memory system designed to allow LLMs to store and retrieve information. This provides some focused tools to LLMs via the Model Context Protocol.

API

All methods are exposed as MCP tools and REST API endpoints.

Development

Cloning and running the server locally.

git clone [email protected]:timescale/tiger-memory-mcp-server.git

Building

Run npm i to install dependencies and build the project. Use npm run watch to rebuild on changes.

Create a .env file based on the .env.sample file.

cp .env.sample .env

Testing

The MCP Inspector is very handy.

npm run inspector

Testing in Claude Desktop

Create/edit the file ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json to add an entry like the following, making sure to use the absolute path to your local tiger-memory-mcp-server project, and real database credentials.

{
  "mcpServers": {
    "tiger-memory": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/tiger-memory-mcp-server/dist/index.js",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "PGHOST": "x.y.tsdb.cloud.timescale.com",
        "PGDATABASE": "tsdb",
        "PGPORT": "32467",
        "PGUSER": "readonly_mcp_user",
        "PGPASSWORD": "abc123"
      }
    }
  }
}

Deployment

We use a Helm chart to deploy to Kubernetes. See the chart/ directory for details.

The service is accessible to other services in the cluster via the DNS name tiger-memory-mcp-server.savannah-system.svc.cluster.local.

Database setup

Creating the database user:

CREATE USER tiger_memory WITH PASSWORD 'secret';
GRANT CREATE ON DATABASE tsdb TO tiger_memory;

Secrets

Run the following to create the necessary sealed secrets. Be sure to fill in the correct values.

kubectl -n savannah-system create secret generic tiger-memory-mcp-server-database \
  --dry-run=client \
  --from-literal=user="tiger_memory" \
  --from-literal=password="secret" \
  --from-literal=database="tsdb" \
  --from-literal=host="x.y.tsdb.cloud.timescale.com" \
  --from-literal=port="32467" \
  -o yaml | kubeseal -o yaml

# https://logfire-us.pydantic.dev/tigerdata/tigerdata/settings/write-tokens
kubectl -n savannah-system create secret generic tiger-memory-mcp-server-logfire \
  --dry-run=client \
  --from-literal=token="pylf_v1_us_" \
  -o yaml | kubeseal -o yaml

# https://login.tailscale.com/admin/settings/keys
kubectl -n savannah-system create secret generic tiger-memory-mcp-server-tailscale \
  --dry-run=client \
  --from-literal=authkey="tskey-auth-" \
  -o yaml | kubeseal -o yaml

Update ./chart/values/dev.yaml with the output.