Memstate AI MCP Server

Memstate AI - MCP

AI एजेंटों के लिए संस्करणबद्ध स्मृति। तथ्य संग्रहीत करें, विरोधाभासों का पता लगाएं, और समय के साथ निर्णय कैसे बदलते हैं, इस पर नज़र रखें — एक होस्टेड MCP सर्वर के रूप में उपलब्ध।

डैशबोर्ड · दस्तावेज़ · मूल्य निर्धारण

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Memstate क्यों?

	RAG (अधिकांश अन्य स्मृति प्रणालियाँ)	Memstate AI
प्रति वार्तालाप टोकन उपयोग	~7,500	~1,500
एजेंट दृश्यता	ब्लैक बॉक्स	पूर्ण पारदर्शिता
स्मृति संस्करणीकरण	कोई नहीं	पूर्ण इतिहास
स्मृतियों के पैमाने पर टोकन वृद्धि	O(n)	O(1)
आवश्यक अवसंरचना	हाँ	कोई नहीं — होस्टेड SaaS

अन्य स्मृति प्रणालियाँ आपके संदर्भ विंडो में सब कुछ डाल देती हैं और सर्वोत्तम की आशा करती हैं। Memstate आपके एजेंट को एक संरचित, संस्करणबद्ध ज्ञान आधार देता है जिसे वह सटीकता से नेविगेट करता है — केवल वही लोड करें जो आपको चाहिए, जानें कि क्या बदला, जानें कि तथ्य कब विरोधाभासी होते हैं।

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बेंचमार्क

हमने एक ओपन-सोर्स बेंचमार्क सूट बनाया है जो एजेंट स्मृति के लिए वास्तव में मायने रखने वाली चीज़ों का परीक्षण करता है: क्या आपका सिस्टम तथ्यों को संग्रहीत कर सकता है, सत्रों के पार उन्हें सटीकता से याद कर सकता है, चीज़ें बदलने पर विरोधाभासों का पता लगा सकता है, और किसी परियोजना के विकसित होने पर संदर्भ बनाए रख सकता है?

आमने-सामने: Memstate AI बनाम Mem0

दोनों प्रणालियों का परीक्षण समान एजेंट (Claude Sonnet 4.6, तापमान 0), समान परिदृश्यों और समान स्कोरिंग रूब्रिक का उपयोग करके समान परिस्थितियों में किया गया।

मीट्रिक	Memstate AI	Mem0	विजेता
कुल स्कोर	69.1	15.4	Memstate
सटीकता (तथ्य स्मरण)	74.1	12.6	Memstate
विरोधाभास पहचान	85.5	19.0	Memstate
संदर्भ निरंतरता	63.7	10.1	Memstate
टोकन दक्षता	22.3	30.6	Mem0

स्कोरिंग भार: सटीकता 40%, विरोधाभास पहचान 25%, संदर्भ निरंतरता 25%, टोकन दक्षता 10%।

प्रति-परिदृश्य विश्लेषण

बेंचमार्क पाँच वास्तविक-दुनिया परिदृश्य चलाता है जो बहु-सत्र एजेंट वर्कफ़्लो का अनुकरण करते हैं:

परिदृश्य	Memstate AI	Mem0
वेब ऐप आर्किटेक्चर विकास	43.2	55.6
प्रमाणीकरण प्रणाली माइग्रेशन	66.2	10.2
डेटाबेस स्कीमा विकास	72.7	7.0
API संस्करणीकरण विरोधाभास	86.5	0.9
टीम निर्णय उलटफेर	77.2	3.3

Mem0 ने पहला परिदृश्य (सरल आर्किटेक्चर ट्रैकिंग) जीता, लेकिन विरोधाभास प्रबंधन, क्रॉस-सत्र संदर्भ और निर्णय उलटफेर ट्रैकिंग की आवश्यकता वाले परिदृश्यों पर गंभीर रूप से संघर्ष किया — पाँच में से तीन परिदृश्यों पर लगभग शून्य स्कोर किया।

Memstate क्यों जीतता है

बेंचमार्क एक मौलिक आर्किटेक्चरल अंतर प्रकट करता है:

Mem0 एम्बेडिंग-आधारित सिमेंटिक खोज का उपयोग करता है। तथ्यों को खंडित किया जाता है, एम्बेड किया जाता है, और समानता द्वारा पुनर्प्राप्त किया जाता है। यह सरल लुकअप के लिए काम करता है लेकिन तब विफल हो जाता है जब:

• तथ्य पहले के तथ्यों का खंडन करते हैं (सिस्टम वर्तमान बनाम पुराने में अंतर नहीं कर सकता)
• सटीक स्मरण की आवश्यकता होती है (एम्बेडिंग सटीक के बजाय "समान" परिणाम लौटाते हैं)
• लेखन-से-पठन विलंबता मायने रखती है (नई स्मृतियों को खोजने योग्य बनने में सेकंड लगते हैं)

Memstate संरचित, संस्करणबद्ध की-वैल्यू स्टोरेज का उपयोग करता है। प्रत्येक तथ्य एक स्पष्ट कीपथ पर पूर्ण संस्करण इतिहास के साथ रहता है। इसका मतलब है:

• विरोधाभास पहचान अंतर्निहित है — जब कोई नया तथ्य पुराने का खंडन करता है, तो सिस्टम जानता है और दोनों संस्करणों को संरक्षित करता है
• स्मरण नियतात्मक है — आपको वही वापस मिलता है जो संग्रहीत किया गया था, अनुमानित मिलान नहीं
• क्रॉस-सत्र निरंतरता विश्वसनीय है — एजेंट एक संरचित ट्री को नेविगेट करता है, बजाय इस उम्मीद के कि सिमेंटिक खोज सही संदर्भ सामने लाएगी
• टोकन लागत O(1) रहती है — एजेंट पहले सारांश लोड करता है और केवल ज़रूरत पड़ने पर विस्तार में जाता है, बजाय सभी संभावित-प्रासंगिक एम्बेडिंग को संदर्भ विंडो में डालने के

निष्पक्षता नोट्स

• दोनों प्रणालियों ने समान एजेंट मॉडल, तापमान और मूल्यांकन रूब्रिक का उपयोग किया
• Mem0 को उसकी एसिंक्रोनस एम्बेडिंग पाइपलाइन को ध्यान में रखते हुए लेखन और पठन के बीच 10-सेकंड का अंतर्ग्रहण विलंब दिया गया
• Mem0 टोकन दक्षता पर उच्च स्कोर करता है, लेकिन इस मीट्रिक को संदर्भ में पढ़ा जाना चाहिए — कम टोकन उपयोग केवल कम जानकारी लौटाए जाने को दर्शा सकता है। एक सिस्टम जो अधूरे या गलत तथ्य पुनर्प्राप्त करता है, प्रति प्रतिक्रिया कम टोकन का उपयोग करता है लेकिन अधिक अनुवर्ती कॉल की आवश्यकता हो सकती है, अंततः समान उत्तर तक पहुँचने के लिए अधिक टोकन खर्च होते हैं
• पूर्ण पुनरुत्पादकता के लिए बेंचमार्क स्रोत कोड इस रिपॉजिटरी में शामिल है
• Mem0 कस्टम कॉन्फ़िगरेशन या भिन्न एम्बेडिंग मॉडल के साथ अलग प्रदर्शन कर सकता है

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त्वरित शुरुआत

memstate.ai/dashboard पर अपनी API कुंजी प्राप्त करें, फिर अपने MCP क्लाइंट कॉन्फ़िग में जोड़ें:

{
  "mcpServers": {
    "memstate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@memstate/mcp"],
      "env": {
        "MEMSTATE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

कोई Docker नहीं। कोई डेटाबेस नहीं। कोई अवसंरचना नहीं। 60 सेकंड में चालू।

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क्लाइंट सेटअप

Claude Desktop

कॉन्फ़िग स्थान:

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

{
  "mcpServers": {
    "memstate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@memstate/mcp"],
      "env": { "MEMSTATE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add memstate npx @memstate/mcp -e MEMSTATE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE

Cursor

Cursor सेटिंग्स → MCP → सर्वर जोड़ें में — ऊपर Claude Desktop जैसा ही JSON प्रारूप।

Cline / Windsurf / Kilo Code / Roo Code

सभी समान stdio MCP कॉन्फ़िग प्रारूप का समर्थन करते हैं। अपने क्लाइंट की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में जोड़ें।

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मुख्य उपकरण

उपकरण	कब उपयोग करें
memstate_remember	मार्कडाउन, कार्य सारांश, निर्णय संग्रहीत करें। सर्वर स्वचालित रूप से कीपथ निकालता है और विरोधाभासों का पता लगाता है। अधिकांश लेखन के लिए उपयोग करें।
memstate_set	एक एकल कीपथ को एक छोटे मान पर सेट करें (जैसे config.port = 8080)। गद्य के लिए नहीं।
memstate_get	किसी परियोजना या उप-वृक्ष के लिए सभी स्मृतियाँ ब्राउज़ करें। प्रत्येक कार्य की शुरुआत में उपयोग करें।
memstate_search	जब आप सटीक कीपथ नहीं जानते तो अर्थ के आधार पर सिमेंटिक खोज।
memstate_history	देखें कि ज्ञान का एक टुकड़ा समय के साथ कैसे बदला — पूर्ण संस्करण श्रृंखला।
memstate_delete	किसी कीपथ को सॉफ्ट-डिलीट करें। एक टॉम्बस्टोन बनाता है; पूर्ण इतिहास संरक्षित रहता है।
memstate_delete_project	एक संपूर्ण परियोजना और उसकी सभी स्मृतियों को सॉफ्ट-डिलीट करें।

कीपथ कैसे काम करते हैं

स्मृतियाँ पदानुक्रमित डॉट-नोटेशन में व्यवस्थित होती हैं:

project.my_app.database.schema
project.my_app.auth.provider
project.my_app.deploy.environment

कीपथ स्वतः-उपसर्गित होते हैं: keypath="database" के साथ project_id="my_app" → project.my_app.database। आपका एजेंट ठीक वही खोद सकता है जो उसे चाहिए — कोई पूर्ण-संदर्भ डंप नहीं।

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यह कैसे काम करता है

Agent: memstate_remember(project_id="my_app", content="## Auth\nUsing SuperTokens...")
         ↓
Server extracts keypaths:  [project.my_app.auth.provider, ...]
         ↓
Conflict detection:  compare against existing memories at those keypaths
         ↓
New version stored — old version preserved in history chain
         ↓
Next session: memstate_get(project_id="my_app") → structured summaries only
         ↓
Agent drills into project.my_app.auth only when it needs auth details

टोकन लागत स्थिर रहती है चाहे कुल कितनी भी स्मृतियाँ मौजूद हों।

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अपने एजेंट निर्देशों में जोड़ें

अपने AGENTS.md या सिस्टम प्रॉम्प्ट में कॉपी करें:

## Memory (Memstate MCP)

### Before each task
- memstate_get(project_id="my_project") — browse existing knowledge
- memstate_search(query="topic", project_id="my_project") — find by meaning

### After each task
- memstate_remember(project_id="my_project", content="## Summary\n- ...", source="agent")

### Tool guide
- memstate_remember — markdown summaries, decisions, task results (preferred)
- memstate_set — single short values only (config flags, status)
- memstate_get — browse/retrieve before tasks
- memstate_search — semantic lookup when keypath unknown
- memstate_history — audit how knowledge evolved
- memstate_delete — remove outdated memories (history preserved)

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पर्यावरण चर

चर	डिफ़ॉल्ट	विवरण
MEMSTATE_API_KEY	(आवश्यक)	memstate.ai/dashboard से API कुंजी
MEMSTATE_MCP_URL	https://mcp.memstate.ai	स्व-होस्टेड परिनियोजन के लिए ओवरराइड

अपना कनेक्शन सत्यापित करें

MEMSTATE_API_KEY=your_key npx @memstate/mcp --test

सभी उपलब्ध उपकरणों को प्रिंट करता है और पुष्टि करता है कि आपकी API कुंजी काम करती है।

AI एजेंटों के लिए बनाया गया जो जानने योग्य हैं कि वे क्या जानते हैं।