Memlord MCP Server

Kişisel kullanım ve ekipler için kendi sunucunuzda barındırılan MCP bellek sunucusu

Hızlı Başlangıç • Nasıl Çalışır • MCP Araçları • Yapılandırma • Gereksinimler • Lisans

---

✨ Özellikler

• 🔍 Hibrit arama — Karşılıklı Sıra Füzyonu ile birleştirilmiş BM25 (tam metin) + vektör KNN (pgvector)
• 📂 Çok kullanıcılı — her kullanıcı yalnızca kendi anılarını görür; paylaşılan ekip bilgisi için çalışma alanları
• 🛠️ 10 MCP aracı — sakla, getir, hatırla, listele, etikete göre ara, al, güncelle, sil, taşı, çalışma alanlarını listele
• 🌐 Web Arayüzü — tarayıcıda anılara göz at, ara, düzenle ve sil; JSON dışa/içe aktar
• 🔒 OAuth 2.1 — tam süreç içi yetkilendirme sunucusu, her zaman etkin
• 🐘 PostgreSQL — gömme vektörleri için pgvector, tam metin araması için tsvector
• 📊 Aşamalı açıklama — arama varsayılan olarak kompakt parçacıklar döndürür; yalnızca ihtiyacınız olanı almak için get_memory(name) çağrısı yapın, böylece token kullanımı azalır
• 🔁 Tekilleştirme — kaydetmeden önce neredeyse aynı anıları otomatik olarak tespit eder, gürültü birikimini önler

---

🆚 Memlord nasıl karşılaştırılır

	Memlord	OpenMemory	mcp-memory-service	basic-memory
Arama	BM25 + vektör + RRF	Yalnızca vektör (Qdrant)	BM25 + vektör + RRF	BM25 + vektör
Gömmeler	Yerel ONNX, sıfır yapılandırma	OpenAI varsayılan; Ollama isteğe bağlı	Yerel ONNX, sıfır yapılandırma	Yerel FastEmbed
Depolama	PostgreSQL + pgvector	PostgreSQL + Qdrant	SQLite-vec / Cloudflare Vectorize	SQLite + Markdown dosyaları
Çok kullanıcılı	✅	❌ pratikte tek kullanıcı	⚠️ ajan kimliği kapsamı, izolasyon yok	❌
Çalışma alanları	✅ paylaşımlı + kişisel, davet bağlantıları	⚠️ "Uygulamalar" ad alanı	⚠️ etiketler + conversation_id	✅ proje başına bayrak
Kimlik doğrulama	✅ OAuth 2.1	❌ yok (kendi sunucunuzda)	✅ OAuth 2.0 + PKCE	❌
Web Arayüzü	✅ göz at, düzenle, dışa aktar	✅ Next.js gösterge paneli	✅ zengin arayüz, grafik görselleştirme, kalite puanları	❌ yerel; yalnızca bulut
MCP araçları	10	5	15+	~20
Kendi sunucunuzda	✅ tek süreç	✅ Docker (3 konteyner)	✅	✅
Bellek girdisi	Manuel (açık saklama)	LLM tarafından otomatik çıkarılır	Manuel	Manuel (Markdown notları)
Bellek türleri	olgu / tercih / talimat / geri bildirim	otomatik çıkarılan olgular	—	gözlemler + wiki bağlantıları
Zaman farkında arama	✅ doğal dil tarihleri	⚠️ yalnızca REST, MCP araçlarında değil	—	✅ recent_activity
Token verimliliği	✅ aşamalı açıklama	❌	—	✅ build_context gezinmesi
İçe / Dışa Aktarma	✅ JSON	✅ ZIP (JSON + JSONL)	—	✅ Markdown (insan tarafından okunabilir)
Lisans	AGPL-3.0 / Ticari	Apache 2.0	Apache 2.0	AGPL-3.0

Rakiplerin gerçek üstünlük sağladığı noktalar:

• OpenMemory — ham konuşma metninden anıları otomatik çıkarır; neyin manuel olarak saklanacağına karar vermeye gerek yoktur; iyi içe/dışa aktarma
• mcp-memory-service — daha zengin web arayüzü (grafik görselleştirme, kalite puanlaması, 8 sekme); daha izin verici lisans (Apache 2.0); birden çok taşıma seçeneği (stdio, SSE, HTTP)
• basic-memory — anılar, herhangi bir sunucu olmadan düzenleyebileceğiniz, sürüm kontrolü yapabileceğiniz ve okuyabileceğiniz, insan tarafından okunabilir Markdown dosyalarıdır; wiki tarzı varlık bağlantıları yerel bir bilgi grafiği oluşturur; ~20 MCP aracı

Memlord ne zaman seçilmeli:

• Sıfır yapılandırmalı yerel gömmeler istiyorsunuz — ONNX modeli sunucuyla birlikte gelir, Ollama veya harici API'ye gerek yoktur
• Uygun OAuth 2.1 kimlik doğrulaması ve davet tabanlı çalışma alanlarına sahip çok kullanıcılı bir ekip sunucusu işletiyorsunuz
• Tek bir makinenin SQLite'ının ötesine ölçeklenebilen üretim sınıfı bir veritabanı (PostgreSQL) istiyorsunuz
• Anıları açıkça yönetiyorsunuz — LLM'nin çıkarmaya karar verdiği her şeyi değil, tam olarak önemli olanı, türü ve etiketi belirlenmiş olarak saklayın
• Bulut aboneliği olmadan tam CRUD ve JSON dışa aktarma özellikli kendi sunucunuzda barındırılan bir Web Arayüzü istiyorsunuz

---

🚀 Hızlı Başlangıç

🐳 Docker

cp .env.example .env
docker compose up

HTTP sunucusu (çok kullanıcılı, Web Arayüzü, OAuth)

# Install dependencies
uv sync --dev

# Download ONNX model (~23 MB)
uv run python scripts/download_model.py

# Run migrations
alembic upgrade head

# Start the server
memlord

Web Arayüzü için http://localhost:8000 adresini açın. MCP uç noktası /mcp adresindedir.

---

🔍 Nasıl Çalışır

Her arama isteği BM25 ve vektör KNN'yi paralel olarak çalıştırır, ardından sonuçları Karşılıklı Sıra Füzyonu ile birleştirir:

flowchart TD
    Q([query]) --> BM25["BM25\nsearch_vector @@ websearch_to_tsquery"]
    Q --> EMB["ONNX embed\nall-MiniLM-L6-v2 · 384d · local"]
    EMB --> KNN["KNN\nembedding <=> query_vector\ncosine distance"]
    BM25 --> RRF["RRF fusion\nscore = 1/(k+rank_bm25) + 1/(k+rank_vec)\nk=60"]
    KNN --> RRF
    RRF --> R([top-N results])

---

⚙️ Yapılandırma

Tüm ayarlar MEMLORD_ önekini kullanır. Tam liste için .env.example sayfasına bakın.

Değişken	Varsayılan	Açıklama
MEMLORD_DB_URL	postgresql+asyncpg://postgres:postgres@localhost/memlord	PostgreSQL bağlantı URL'si
MEMLORD_PORT	8000	Sunucu portu
MEMLORD_BASE_URL	http://localhost:8000	OAuth için genel URL (HTTP modu)
MEMLORD_OAUTH_JWT_SECRET	memlord-dev-secret-please-change	JWT imzalama sırrı (HTTP modu)

Dağıtmadan önce MEMLORD_BASE_URL değerini genel URL'nize ayarlayın ve MEMLORD_OAUTH_JWT_SECRET değerini değiştirin.

---

🛠️ MCP Araçları

Araç	Açıklama
store_memory	Bir anıyı kaydet (içeriğe göre idempotent); yakın kopyalarda uyarır; isteğe bağlı expires_at
retrieve_memory	Hibrit anlamsal + tam metin araması; varsayılan olarak parçacıklar döndürür
recall_memory	Doğal dil zaman ifadesiyle arama; varsayılan olarak parçacıklar döndürür
list_memories	Tür/etiket filtreli sayfalı liste
search_by_tag	VE/VEYA etiket araması
get_memory	Tam içerikle ada göre tek bir anı getir
update_memory	İçeriği, türü, etiketleri, meta verileri veya son kullanma tarihini ada göre güncelle (ve isteğe bağlı olarak yeniden adlandır)
delete_memory	Ada göre sil
move_memory	Bir anıyı farklı bir çalışma alanına taşı
list_workspaces	Üyesi olduğunuz çalışma alanlarını listele (kişisel olanlar dahil)

Çalışma alanı yönetimi (oluşturma, davet etme, katılma, ayrılma) Web Arayüzü üzerinden yapılır.

---

💻 Sistem Gereksinimleri

• Python 3.12
• PostgreSQL ≥ 15, pgvector eklentisi ile
• uv — Python paket yöneticisi

---

👨‍💻 Geliştirme

pyright src/           # type check
ruff format .          # format
pytest                 # run tests
alembic-autogen-check  # verify migrations are up to date

---

📄 Lisans

Memlord çift lisanslıdır:

• AGPL-3.0 — açık kaynak kullanımı için ücretsizdir. Değiştirilmiş bir sürümü bir ağ hizmeti olarak çalıştırırsanız, kaynak kodunuzu yayınlamanız gerekir.
• Ticari Lisans — özel veya kapalı kaynak dağıtımlar için. Satın almak için [email protected] veya [email protected] adresine ulaşın.