🤝 Покажите поддержку — дайте вопрос ⭐️, понравился ли вам контент

---

Память MCP

MCP Memory — это MCP-сервер, который предоставляет MCP-клиентам (Cursor, Claude, Windsurf и другим) способность запоминать информацию о пользователях (предпочтения, поведение) в разговорах. Он использует технологию векторного поиска для поиска релевантных воспоминаний по смыслу, а не только по ключевым словам. Он построен на основе Cloudflare Workers, D1, Vectorize (RAG), Durable Objects, Workers AI и агентов.

📺 Видео

🚀 Попробуй

https://memory.mcpgenerator.com/

🛠️ Как развернуть собственную память MCP

Вариант 1: одним кликом развернуть свою собственную память MCP в Cloudflare

В разделе Create Vectorize выберите следующее:

• Размеры: 1024
• Метрический: косинус

Нажмите кнопку “Создать и развернуть”

В панели управления Cloudflare перейдите в «Workers & Pages» и нажмите Visit

Вариант 2: Используйте этот шаблон

1. Нажмите кнопку «Использовать этот шаблон» в верхней части этого репозитория
2. Клонируйте свой новый репозиторий
3. Следуйте инструкциям по установке ниже

Вариант 3: Создавать с помощью CloudFlare CLI

🔧 Настройка (только варианты 2 и 3)

1. Установка зависимости:

2. Создайте индекс векторизации:

3. Установите Wrangler:

---

MCP Memory

MCP Memory is a MCP Server that gives MCP Clients (Cursor, Claude, Windsurf and more) the ability to remember information about users (preferences, behaviors) across conversations. It uses vector search technology to find relevant memories based on meaning, not just keywords. It’s built with Cloudflare Workers, D1, Vectorize (RAG), Durable Objects, Workers AI and Agents.

📺 Video

🚀 Try It Out

https://memory.mcpgenerator.com/

🛠️ How to Deploy Your Own MCP Memory

Option 1: One-Click Deploy Your Own MCP Memory to Cloudflare

In Create Vectorize section choose:

• Dimensions: 1024
• Metric: cosine

Click button “Create and Deploy”

In Cloudflare dashboard, go to “Workers & Pages” and click on Visit

Option 2: Use this template

1. Click the “Use this template” button at the top of this repository
2. Clone your new repository
3. Follow the setup instructions below

Option 3: Create with CloudFlare CLI

npm create cloudflare@latest --git https://github.com/puliczek/mcp-memory

🔧 Setup (Only Option 2 & 3)

1. Install dependencies:

npm install

2. Create a Vectorize index:

npx wrangler vectorize create mcp-memory-vectorize --dimensions 1024 --metric cosine

3. Install Wrangler:

npm run dev

4. Deploy the worker:

npm run deploy

🧠 How It Works

1. Storing Memories:

   • Your text is processed by Cloudflare Workers AI using the open-source @cf/baai/bge-m3 model to generate embeddings
   • The text and its vector embedding are stored in two places:
     • Cloudflare Vectorize: Stores the vector embeddings for similarity search
     • Cloudflare D1: Stores the original text and metadata for persistence
   • A Durable Object (MyMCP) manages the state and ensures consistency
   • The Agents framework handles the MCP protocol communication

2. Retrieving Memories:

   • Your query is converted to a vector using Workers AI with the same @cf/baai/bge-m3 model
   • Vectorize performs similarity search to find relevant memories
   • Results are ranked by similarity score
   • The D1 database provides the original text for matched vectors
   • The Durable Object coordinates the retrieval process

This architecture enables:

• Fast vector similarity search through Vectorize