Engram MCP Server

ทางการ

Engram คือ MCP server ที่โฮสต์ไว้ ซึ่งให้หน่วยความจำที่เชื่อถือได้สำหรับ AI agent

เอกสาร

Engram MCP

มอบความทรงจำที่เชื่อถือได้ให้กับเอเจนต์ AI ของคุณ Engram ช่วยให้ AI ของคุณจดจำบทสนทนา ข้อเท็จจริง และการตัดสินใจในอดีต ทำให้รู้สึกเหมือนเป็นเพื่อนร่วมทีมจริงๆ มากขึ้น

ที่เก็บนี้ประกอบด้วยเทมเพลตการกำหนดค่าสำหรับเชื่อมต่อไคลเอนต์ MCP เข้ากับ Engram ซึ่งเป็นบริการหน่วยความจำแบบโฮสต์สำหรับเอเจนต์ AI

Engram คืออะไร?

Engram คือ เซิร์ฟเวอร์ MCP แบบโฮสต์ ที่มอบหน่วยความจำที่เชื่อถือได้และอธิบายได้สำหรับเอเจนต์ AI:

หน่วยความจำที่เชื่อถือได้: เอเจนต์จดจำบทสนทนา ข้อเท็จจริง และการตัดสินใจ พร้อมการสกัดกราฟความรู้อัตโนมัติ
การค้นคืนที่อธิบายได้: ทุกคำตอบมีการอ้างอิงหน่วยความจำและขอบกราฟที่ใช้เป็นเหตุผล
การค้นคืนสามกลไก: BM25 + การค้นหาเวกเตอร์ + กราฟความรู้ หลอมรวมและจัดอันดับใหม่
ใช้โมเดลของคุณเอง: การเรียก LLM ทั้งหมดส่งผ่านผู้ให้บริการของคุณ — ไม่มีค่ามาร์กอัปการอนุมาน
การควบคุมในตัว: จัดระเบียบหน่วยความจำเป็นบัคเก็ต จัดการการเก็บรักษา และค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ

ระดับฟรี: หน่วยความจำที่เก็บได้ 10,000 รายการและการค้นคืน 50,000 ครั้งต่อเดือน — ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต ดู ราคา สำหรับระดับที่ต้องชำระเงิน

การตั้งค่าด่วน

1. รับคีย์ API ของคุณ

ลงทะเบียนที่ lumetra.io เพื่อสร้างบัญชีและสร้างคีย์ API

ไคลเอนต์บางตัว (Claude.ai เว็บ, ChatGPT) ใช้ OAuth แทนการวางคีย์ — ดูหัวข้อเหล่านั้นด้านล่าง

2. เพิ่ม Engram ลงในไคลเอนต์ MCP ของคุณ

ปลายทาง MCP: 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 เว็บ (OAuth — ไม่ต้องวางคีย์)

ในการตั้งค่า Claude → ตัวเชื่อมต่อ → เพิ่มตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง วาง:

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

คุณจะถูกเปลี่ยนเส้นทางผ่าน Lumetra เพื่ออนุญาตการเชื่อมต่อ ไม่ต้องใช้คีย์ API

ChatGPT เว็บ (OAuth — แผนที่รองรับตัวเชื่อมต่อ)

ในการตั้งค่า ChatGPT → เพิ่มตัวเชื่อมต่อ MCP แบบกำหนดเอง วาง:

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

ขั้นตอน OAuth เช่นเดียวกับ Claude.ai

Cursor

~/.cursor/mcp.json หรือ .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 ยอมรับทั้ง url และ serverUrl สำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกล เราใช้ url ที่นี่เพื่อให้ตรงกับไคลเอนต์อื่นๆ ในหน้านี้

OpenCode

opencode.json:

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

OpenClaw

เมื่อสกิลพร้อมใช้งานบน ClawHub:

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

สำหรับตอนนี้ ติดตั้งด้วยตนเองจาก lumetra-io/engram-openclaw-skill:

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. รีสตาร์ทไคลเอนต์ของคุณ

ไคลเอนต์ MCP ของคุณจะสามารถเข้าถึงเครื่องมือหน่วยความจำของ Engram ได้แล้ว

เครื่องมือที่พร้อมใช้งาน

เมื่อเชื่อมต่อแล้ว เอเจนต์ของคุณจะมีเครื่องมือหน่วยความจำเหล่านี้:

เครื่องมือ	คำอธิบาย
`store_memory(content, bucket?)`	จัดเก็บข้อเท็จจริงหรือข้อมูล (ค่าเริ่มต้นคือบัคเก็ต `"default"`)
`query_memory(question, bucket?)`	ค้นหาหน่วยความจำโดยใช้ภาษาธรรมชาติ พร้อมการสังเคราะห์ของ AI และคำอธิบายต่อหน่วยความจำ
`list_memories(bucket, limit?)`	แสดงรายการหน่วยความจำในบัคเก็ต ใหม่สุดก่อน (`limit` 1–100, ค่าเริ่มต้น 20)
`list_buckets()`	แสดงรายการบัคเก็ตหน่วยความจำที่พร้อมใช้งาน
`delete_memory(memory_id, bucket)`	ลบหน่วยความจำเฉพาะด้วย ID
`clear_memories(bucket)`	ล้างหน่วยความจำทั้งหมดในบัคเก็ต (ทำลายข้อมูล!)

การหลอมรวมการค้นหาหลายบัคเก็ต (ส่งหลายบัคเก็ตในการเรียกครั้งเดียว) มีให้ใช้งานบนปลายทาง REST /v1/query และใน SDK อย่างเป็นทางการ เครื่องมือ MCP query_memory ปัจจุบันยอมรับหนึ่งบัคเก็ตต่อการเรียก

พรอมต์เอเจนต์ที่แนะนำ

เพิ่มสิ่งนี้ลงในพรอมต์ระบบของเอเจนต์ของคุณเพื่อส่งเสริมการใช้หน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพ:

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 ยังมี REST API สำหรับการเข้าถึงเชิงโปรแกรมจากไคลเอนต์ HTTP ใดๆ (Vercel AI SDK, LangChain, LlamaIndex, Mastra, CrewAI, AutoGen, n8n, สคริปต์ของคุณเอง)

URL ฐาน: https://api.lumetra.io

การรับรองความถูกต้อง: รวมคีย์ API ของคุณในส่วนหัว Authorization:

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"}'

ตัวอย่างด่วน:

# 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"]}'

ดู เอกสาร API ฉบับเต็ม สำหรับปลายทางทั้งหมดที่พร้อมใช้งาน

กรณีการใช้งาน

ทีมใช้ Engram สำหรับ:

การสนับสนุนที่มีบริบทก่อนหน้า: ส่งต่อทิกเก็ตล่าสุด สภาพแวดล้อม แผน และการติดตามผลที่สัญญาไว้
การตรวจสอบโค้ดที่มีบริบท: จัดเก็บ ADR, บันทึกของเจ้าของ, พื้นที่เปราะบาง, และการชันสูตรเป็นหน่วยความจำ
คำจำกัดความเมตริกที่ใช้ร่วมกัน: เก็บคำจำกัดความ, การรวมที่อนุมัติ, และตัวอย่าง SQL ไว้ในที่เดียว
เนื้อหาที่ตรงกับแบรนด์ สม่ำเสมอ: รวมศูนย์เสียงและข้อความที่อนุมัติสำหรับนักเขียน

เกี่ยวกับที่เก็บนี้

ที่เก็บนี้ประกอบด้วย:

README นี้พร้อมคำแนะนำการตั้งค่าสำหรับไคลเอนต์ MCP ยอดนิยม
server.json — แมนิเฟสต์เซิร์ฟเวอร์ MCP ตามสกีมาอย่างเป็นทางการ

ไฟล์ server.json ใช้สกีมาเซิร์ฟเวอร์ MCP อย่างเป็นทางการและสามารถใช้โดยไคลเอนต์ MCP ที่รองรับการค้นพบเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล สำหรับการกำหนดค่าด้วยตนเอง ใช้ตัวอย่างเฉพาะไคลเอนต์ด้านบน

บริการ Engram จริงทำงานที่ https://mcp.lumetra.io (MCP) และ https://api.lumetra.io (REST) — ไม่จำเป็นต้องติดตั้งในเครื่อง

การสนับสนุน

เว็บไซต์ผลิตภัณฑ์: lumetra.io
เอกสารประกอบ: lumetra.io/docs
ราคา: lumetra.io/pricing
ติดต่อ: [email protected]