Engram MCP Server

आधिकारिक

Engram एक होस्टेड MCP सर्वर है जो AI एजेंटों के लिए विश्वसनीय मेमोरी प्रदान करता है।

दस्तावेज़

Engram MCP

अपने AI एजेंटों को एक ऐसी स्मृति दें जिस पर वे भरोसा कर सकें। Engram आपके AI को पिछली बातचीत, तथ्य और निर्णय याद रखने देता है, जिससे वह एक वास्तविक सहयोगी की तरह अधिक महसूस होता है।

इस रिपॉजिटरी में MCP क्लाइंट्स को Engram से जोड़ने के लिए कॉन्फ़िगरेशन टेम्पलेट्स शामिल हैं, जो AI एजेंटों के लिए एक होस्टेड मेमोरी सेवा है।

Engram क्या है?

Engram एक होस्टेड MCP सर्वर है जो AI एजेंटों के लिए विश्वसनीय, व्याख्या योग्य स्मृति प्रदान करता है:

विश्वसनीय स्मृति: एजेंट स्वचालित ज्ञान ग्राफ निष्कर्षण के साथ बातचीत, तथ्य और निर्णय याद रखते हैं
व्याख्या योग्य पुनर्प्राप्ति: हर उत्तर उन स्मृतियों और ग्राफ किनारों का हवाला देता है जिन्होंने इसे उचित ठहराया
तीन-इंजन पुनर्प्राप्ति: BM25 + वेक्टर खोज + ज्ञान ग्राफ, फ्यूज और पुनः रैंक किया गया
अपना मॉडल लाएं: सभी LLM कॉल आपके प्रदाता के माध्यम से रूट होती हैं — कोई अनुमान मार्कअप नहीं
अंतर्निहित नियंत्रण: स्मृतियों को बकेट में व्यवस्थित करें, अवधारण प्रबंधित करें, और प्राकृतिक भाषा के साथ क्वेरी करें

मुफ्त स्तर: प्रति माह 10K संग्रहीत स्मृतियाँ और 50K पुनर्प्राप्तियाँ — कोई क्रेडिट कार्ड आवश्यक नहीं। भुगतान स्तरों के लिए मूल्य निर्धारण देखें।

त्वरित सेटअप

1. अपनी API कुंजी प्राप्त करें

एक खाता बनाने और API कुंजी उत्पन्न करने के लिए lumetra.io पर साइन अप करें।

कुछ क्लाइंट (Claude.ai वेब, ChatGPT) पेस्ट की गई कुंजी के बजाय OAuth का उपयोग करते हैं — नीचे उन अनुभागों को देखें।

2. अपने MCP क्लाइंट में Engram जोड़ें

MCP एंडपॉइंट: https://mcp.lumetra.io/mcp/sse

Claude Code

claude mcp add-json engram '{"type":"sse","url":"https://mcp.lumetra.io/mcp/sse","headers":{"Authorization":"Bearer <your-api-key>"}}'

Claude.ai वेब (OAuth — कोई कुंजी पेस्ट नहीं)

Claude सेटिंग्स → कनेक्टर्स → कस्टम कनेक्टर जोड़ें में, पेस्ट करें:

https://mcp.lumetra.io/mcp/sse

कनेक्शन को अधिकृत करने के लिए आपको Lumetra के माध्यम से पुनर्निर्देशित किया जाएगा। कोई API कुंजी आवश्यक नहीं।

ChatGPT वेब (OAuth — कनेक्टर-सक्षम योजनाएं)

ChatGPT सेटिंग्स → कस्टम MCP कनेक्टर जोड़ें में, पेस्ट करें:

https://mcp.lumetra.io/mcp/sse

Claude.ai के समान OAuth प्रवाह।

Cursor

~/.cursor/mcp.json या .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "url": "https://mcp.lumetra.io/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "url": "https://mcp.lumetra.io/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Windsurf दूरस्थ MCP सर्वरों के लिए url और serverUrl दोनों को स्वीकार करता है। हम इस पृष्ठ पर अन्य क्लाइंट्स से मेल खाने के लिए यहां url का उपयोग करते हैं।

OpenCode

opencode.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "url": "https://mcp.lumetra.io/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      }
    }
  }
}

OpenClaw

एक बार स्किल ClawHub पर लाइव हो जाए:

openclaw skill add lumetra-engram
# or
clawhub install lumetra-engram

अभी के लिए, lumetra-io/engram-openclaw-skill से मैन्युअल रूप से इंस्टॉल करें:

mkdir -p .openclaw/skills
curl -fsSL https://codeload.github.com/lumetra-io/engram-openclaw-skill/tar.gz/refs/heads/main \
  | tar -xz --strip-components=2 -C .openclaw/skills engram-openclaw-skill-main/skills/engram
export ENGRAM_API_KEY="eng_live_..."

3. अपने क्लाइंट को पुनरारंभ करें

आपके MCP क्लाइंट के पास अब Engram मेमोरी टूल्स तक पहुंच होगी।

उपलब्ध टूल्स

एक बार कनेक्ट होने पर, आपके एजेंट के पास ये मेमोरी टूल्स हैं:

टूल	विवरण
`store_memory(content, bucket?)`	एक तथ्य या जानकारी का टुकड़ा संग्रहीत करें (डिफ़ॉल्ट रूप से बकेट `"default"`)
`query_memory(question, bucket?)`	प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके स्मृतियों को खोजें, AI संश्लेषण और प्रति-स्मृति स्पष्टीकरण के साथ
`list_memories(bucket, limit?)`	एक बकेट में स्मृतियों को सूचीबद्ध करें, सबसे नई पहले (`limit` 1–100, डिफ़ॉल्ट 20)
`list_buckets()`	उपलब्ध मेमोरी बकेट्स को सूचीबद्ध करें
`delete_memory(memory_id, bucket)`	ID द्वारा एक विशिष्ट स्मृति हटाएं
`clear_memories(bucket)`	एक बकेट में सभी स्मृतियों को साफ करें (विनाशकारी!)

मल्टी-बकेट क्वेरी फ्यूजन (एक कॉल में कई बकेट पास करना) REST /v1/query एंडपॉइंट और आधिकारिक SDKs में उपलब्ध है। MCP query_memory टूल वर्तमान में प्रति कॉल एकल बकेट स्वीकार करता है।

अनुशंसित एजेंट प्रॉम्प्ट

प्रभावी मेमोरी उपयोग को प्रोत्साहित करने के लिए इसे अपने एजेंट के सिस्टम प्रॉम्प्ट में जोड़ें:

You have Engram Memory. Use it proactively to improve continuity and personalization.

Tools:
- store_memory(content, bucket?) - Store a fact or piece of information
- query_memory(question, bucket?) - Search memories using natural language
- list_memories(bucket, limit?) - List memories in a bucket, newest first
- list_buckets() - List available memory buckets
- delete_memory(memory_id, bucket) - Delete a specific memory
- clear_memories(bucket) - Clear all memories in a bucket (destructive!)

Policy:
- Query-first: before answering anything that may rely on prior context, call query_memory. Ground your answers in the results.
- Proactive storing: capture stable preferences, profile facts, project details, decisions, and outcomes. Keep each fact concise (1-2 sentences).
- Use buckets: organize memories by project or context (e.g., "work", "personal", "project-alpha").

Style for stored content: short, declarative, atomic facts.
Examples:
- "User prefers dark mode."
- "User timezone is US/Eastern."
- "Project Alpha deadline is 2026-10-15."

REST API

Engram किसी भी HTTP क्लाइंट (Vercel AI SDK, LangChain, LlamaIndex, Mastra, CrewAI, AutoGen, n8n, आपकी अपनी स्क्रिप्ट) से प्रोग्रामेटिक एक्सेस के लिए एक REST API भी प्रदान करता है।

आधार URL: https://api.lumetra.io

प्रमाणीकरण: प्राधिकरण हेडर में अपनी API कुंजी शामिल करें:

curl -X POST https://api.lumetra.io/v1/buckets/default/memories \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "Alice works at TechCorp"}'

त्वरित उदाहरण:

# Store a memory
curl -X POST https://api.lumetra.io/v1/buckets/work/memories \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "Bob is the CEO of Acme Inc"}'

# Query your memories
curl -X POST https://api.lumetra.io/v1/query \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "Who is the CEO of Acme?", "buckets": ["work"]}'

सभी उपलब्ध एंडपॉइंट्स के लिए पूर्ण API दस्तावेज़ीकरण देखें।

उपयोग के मामले

टीमें Engram का उपयोग इसके लिए करती हैं:

पूर्व संदर्भ के साथ समर्थन: अंतिम टिकट, वातावरण, योजना और वादा किए गए अनुवर्ती को आगे बढ़ाएं
संदर्भ के साथ कोड समीक्षा: ADR, मालिक नोट्स, भंगुर क्षेत्र और पोस्ट-मॉर्टम को स्मृतियों के रूप में संग्रहीत करें
साझा मीट्रिक परिभाषाएं: परिभाषाओं, अनुमोदित जॉइन और SQL स्निपेट्स को एक स्थान पर रखें
ब्रांड-अनुरूप सामग्री, लगातार: लेखकों के लिए आवाज और अनुमोदित दावों को केंद्रीकृत करें

इस रिपॉजिटरी के बारे में

इस रिपॉजिटरी में शामिल हैं:

लोकप्रिय MCP क्लाइंट्स के लिए सेटअप निर्देशों के साथ यह README
server.json — आधिकारिक स्कीमा का पालन करने वाला MCP सर्वर मैनिफेस्ट

server.json फ़ाइल आधिकारिक MCP सर्वर स्कीमा का उपयोग करती है और इसका उपयोग उन MCP क्लाइंट्स द्वारा किया जा सकता है जो दूरस्थ सर्वर खोज का समर्थन करते हैं। मैन्युअल कॉन्फ़िगरेशन के लिए, ऊपर दिए गए क्लाइंट-विशिष्ट उदाहरणों का उपयोग करें।

वास्तविक Engram सेवा https://mcp.lumetra.io (MCP) और https://api.lumetra.io (REST) पर चलती है — किसी स्थानीय इंस्टॉलेशन की आवश्यकता नहीं है।

समर्थन

उत्पाद साइट: lumetra.io
दस्तावेज़ीकरण: lumetra.io/docs
मूल्य निर्धारण: lumetra.io/pricing
संपर्क: [email protected]