BigChatHub
← Все MCP и навыки

MCP-сервер · Файлы и данные

Memory MCP Server

Эталонный MCP-сервер из репозитория modelcontextprotocol/servers, который хранит память агента в виде локального графа знаний: сущности, связи и наблюдения. Позволяет Claude помнить факты о пользователе между разными чатами.

Сверено 21 октября 2026 г.

Что умеет сервер

Knowledge Graph Memory Server опубликован в npm как @modelcontextprotocol/server-memory и входит в набор эталонных серверов репозитория modelcontextprotocol/servers. Память устроена как граф из трёх элементов. Сущность имеет уникальное имя, тип (например, «человек», «организация», «событие») и список наблюдений. Связь направленная и записывается в активном залоге, например «работает в». Наблюдение — отдельный факт строкой, по принципу «один факт на запись».

Инструменты покрывают весь цикл работы с графом: создание сущностей и связей, добавление наблюдений, удаление сущностей, связей и отдельных наблюдений, чтение графа целиком, поиск узлов по запросу (по именам, типам и тексту наблюдений) и открытие конкретных узлов по имени. Весь граф доступен ещё и как ресурс memory://knowledge-graph в формате JSON, а подписанные клиенты получают уведомления об изменениях.

Когда использовать

Подключайте сервер, когда ассистент должен помнить пользователя от чата к чату: предпочтения, контекст проектов, людей и организации, с которыми вы работаете. В README есть пример системного промпта для персонализации: его предлагают вставить в поле Custom Instructions проекта Claude.ai. Промпт определяет, как часто и какие воспоминания создаёт модель, поэтому его стоит подстроить под свою задачу.

Для небольшой личной памяти этого достаточно. Если нужна память, которую вы сами читаете и правите как заметки, посмотрите серверы на основе Markdown-файлов.

Ограничения и безопасность

Авторы репозитория прямо пишут, что их серверы задуманы как эталонные реализации для обучения и демонстрации возможностей протокола, а не как готовые решения для продакшена: требования к безопасности нужно оценивать самостоятельно. Память хранится в локальном файле JSONL. По умолчанию это memory.jsonl в каталоге сервера, а путь меняется переменной окружения MEMORY_FILE_PATH.

Если с одним файлом работают несколько клиентов, каждый запускает собственный процесс сервера. Запись идёт через lock-файл рядом с файлом памяти, и по README записи из разных процессов выстраиваются в очередь. Если блокировку не удалось получить за 60 секунд, операция завершится ошибкой, а не перезапишет файл. Сетевая файловая система без поддержки исключительного создания файла для такого совместного использования не подходит.

Учтите, что delete_entities каскадно удаляет и связи сущности, а create_entities пропускает уже существующие имена и не добавляет к ним наблюдения. Для запуска через npx нужен Node.js 24 или новее.

Установка

Claude Desktop

Добавьте блок в claude_desktop_config.json. Вариант с Docker:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "-v", "claude-memory:/app/dist", "--rm", "mcp/memory"]
    }
  }
}

Вариант с NPX:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ]
    }
  }
}

В Windows запускайте npx через cmd /c:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ]
    }
  }
}

Чтобы задать свой файл памяти, добавьте переменную окружения:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/custom/memory.jsonl"
      }
    }
  }
}

VS Code

Откройте палитру команд (Ctrl + Shift + P) и выполните MCP: Open User Configuration либо создайте файл .vscode/mcp.json в рабочей папке. Конфигурация для NPX:

{
  "servers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ]
    }
  }
}

Конфигурация для Docker:

{
  "servers": {
    "memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "-v",
        "claude-memory:/app/dist",
        "--rm",
        "mcp/memory"
      ]
    }
  }
}

Сборка образа Docker

docker build -t mcp/memory -f src/memory/Dockerfile .

Совместимые клиенты

  • Claude Desktop
  • VS Code
  • Claude.ai

Связанные инструменты

РепозиторийСайт