Memwyre

Guia do Servidor MCP Universal

Guia universal para conectar o Memwyre a clientes do Model Context Protocol (MCP) como Claude Desktop, Cursor e VS Code.

Visão Geral

O Model Context Protocol é um padrão aberto que conecta sistemas de IA a ferramentas externas e fontes de dados. Ao executar o Servidor MCP do Memwyre localmente, você dá ao seu IDE ou agente (Claude Desktop, Cursor, VS Code, etc.) acesso direto à sua memória centralizada — sem mais copiar e colar contexto manualmente.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter:

• Python 3.10+ instalado na sua máquina.
• Sua MEMWYRE_API_KEY — gere uma em Configurações → Chaves de API no aplicativo web do Memwyre.
• O script mcp_server.py baixado para um local permanente no seu disco rígido.

Protocolos de Conexão

O Memwyre suporta dois protocolos de conexão para o Model Context Protocol (MCP):

1. Túnel HTTP Remoto (Recomendado): Utiliza o utilitário mcp-remote para criar túneis de comandos até nosso endpoint seguro na nuvem (https://server.memwyre.tech/mcp).
2. Execução Local com Python: Executa o arquivo mcp_server.py localmente na sua máquina usando Python, executando atualizações locais de vetores SQLite.

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Configurações de Setup

1. Claude Desktop (Remoto)

Adicione este bloco de servidor ao seu arquivo de configuração do Claude:

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

{
  "mcpServers": {
    "memwyre": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://server.memwyre.tech/mcp", "--header", "Authorization:Bearer your_token_here"]
    }
  }
}

2. VS Code e Cursor (Remoto)

No painel de configurações do seu IDE, registre o servidor MCP como:

• Comando: npx
• Argumentos: ["-y", "mcp-remote", "https://server.memwyre.tech/mcp", "--header", "Authorization:Bearer your_token_here"]

3. Configuração do Script Python Local

Se estiver executando totalmente auto-hospedado, baixe mcp_server.py e invoque-o diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "memwyre-local": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/mcp_server.py"],
      "env": {
        "MEMWYRE_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

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Ferramentas Disponíveis

Uma vez conectado, seu IDE ou agente terá acesso às seguintes ferramentas:

search_memwyre (Busca Principal)

A ferramenta mais importante para recuperar contexto. Ela realiza uma busca semântica em todo o seu cofre.

• Parâmetros:
  • query (Obrigatório): Seus termos de busca ou pergunta.
  • purpose (Opcional): Dica para formatação de contexto. Opções: general, code ou summary.

save_memory (Capturar Contexto)

Salve novas informações ou anotações diretamente na sua Caixa de Entrada do Memwyre.

• Parâmetros:
  • text (Obrigatório): O conteúdo que você deseja salvar.
  • tags (Opcional): Uma lista de tags para categorizar a memória (ex.: ["project-x", "todo"]).
  • source (Opcional): Origem da memória (padrão: mcp).

approve_memory (Aprovar Ingestão)

Aprove uma memória pendente na Caixa de Entrada e inicie seu processo de ingestão.

• Parâmetros:
  • memory_id (Obrigatório): O ID da memória, começando com mem_ (ex.: mem_123).

discard_memory (Descartar da Caixa de Entrada)

Descarte uma memória pendente da Caixa de Entrada.

• Parâmetros:
  • memory_id (Obrigatório): O ID da memória, começando com mem_ (ex.: mem_123).

generate_prompt (Engenharia de Prompt)

Recupera contexto relevante e o envolve em um prompt pré-formatado para um LLM.

• Parâmetros:
  • query (Obrigatório): O tópico para gerar um prompt.
  • template (Opcional): A estrutura do prompt. Opções: standard, code ou summary.

get_document (Recuperação de Texto Completo)

Recupere o conteúdo completo de um documento específico (PDF, Doc ou Página Web) pelo seu ID.

• Parâmetros:
  • doc_id (Obrigatório): O ID numérico do documento (ex.: 123).

list_memories (Descoberta)

Liste as memórias e documentos mais recentes adicionados ao seu cofre.

• Parâmetros:
  • limit (Opcional): Número de itens a retornar (padrão: 10).
  • offset (Opcional): Deslocamento de paginação.

get_inbox (Revisão Pendente)

Lista todas as memórias atualmente no status "Caixa de Entrada" que aguardam revisão ou confirmação.

update_memory (Editar)

Atualize o conteúdo de um trecho de memória existente.

• Parâmetros:
  • memory_id (Obrigatório): O ID da memória, começando com mem_ (ex.: mem_45).
  • content (Obrigatório): O novo conteúdo de texto.

delete_memory (Limpeza)

Remova permanentemente uma memória ou documento do seu cofre.

• Parâmetros:
  • memory_id (Obrigatório): O ID do item, começando com mem_ ou doc_ (ex.: doc_12).

search_by_date (Busca Cronológica)

Encontre memórias criadas dentro de um período específico.

• Parâmetros:
  • start_date (Obrigatório): Data de início no formato YYYY-MM-DD.
  • end_date (Opcional): Data de término no formato YYYY-MM-DD.

get_all_tags (Taxonomia)

Recupere uma lista abrangente de todas as tags atualmente usadas em todo o seu cofre de memórias.

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Solução de Problemas

O Claude Desktop não mostra as ferramentas do Memwyre.
Verifique se o caminho command resolve corretamente — tente python3 em vez de python no macOS/Linux se estiver implantando scripts locais, ou confirme se seu comando npx executa corretamente no seu shell.

Variável de ambiente MEMWYRE_API_KEY não encontrada.
Para implantações locais do servidor Python, certifique-se de que a chave esteja definida dentro do bloco env do seu arquivo de configuração, não como uma variável de ambiente do sistema. Para instâncias remotas, certifique-se de que seu token Bearer no argumento do cabeçalho seja válido.