OpenMemory MCP for Raycast AI

基于 mem0 的智能记忆系统，为 Raycast AI 提供 MCP (Model Context Protocol) 支持。

项目概述

本项目将 mem0 的 OpenMemory 系统配置为远程 MCP 服务器，使 Raycast AI 能够：

• 🧠 智能记忆存储: 自动存储用户的偏好、工作信息和个人详情
• 🔍 语义检索: 基于向量相似度的智能记忆检索
• 🔄 上下文感知: 在对话中提供相关的历史记忆
• 🛡️ 数据隔离: 每个用户的记忆数据完全隔离

架构组件

核心服务

1. Qdrant 向量数据库 (端口 6333)

   • 存储记忆的向量嵌入
   • 支持高效的语义搜索

2. OpenMemory MCP 服务器 (端口 8765)

   • 提供 MCP 协议接口
   • 处理记忆的创建、检索和管理
   • 支持 RESTful API 和 SSE

3. OpenMemory UI (端口 3000)

   • 可选的 Web 管理界面
   • 用于查看和管理存储的记忆

技术栈

• 后端: FastAPI + Python
• 向量数据库: Qdrant
• 前端: Next.js + React
• 容器化: Docker + Docker Compose
• 协议: MCP (Model Context Protocol)

快速开始

本地开发

1. 克隆项目

   git clone https://github.com/mem0ai/mem0.git
   cd mem0/openmemory

2. 配置环境变量

   cp api/.env.example api/.env
   cp ui/.env.example ui/.env

3. 编辑 API 配置 (api/.env)

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
   USER=raycast_user

4. 编辑 UI 配置 (ui/.env)

   NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8765
   NEXT_PUBLIC_USER_ID=raycast_user

5. 启动服务

   make build
   make up

6. 验证服务

   • API 文档: http://localhost:8765/docs
   • UI 界面: http://localhost:3000
   • Qdrant 控制台: http://localhost:6333/dashboard

生产部署

1. 准备服务器

   • 安装 Docker 和 Docker Compose
   • 确保端口 80, 443 开放

2. 使用部署脚本

   chmod +x deploy/deploy.sh
   ./deploy/deploy.sh

3. 配置域名和 SSL

   • 修改 deploy/nginx.conf 中的域名
   • 配置 SSL 证书（建议使用 Let's Encrypt）

Raycast AI 配置

MCP 服务器配置

在 Raycast AI 中添加 MCP 服务器：

{
  "name": "OpenMemory",
  "description": "智能记忆存储和检索服务",
  "url": "https://your-domain.com/mcp/raycast/sse/your_user_id",
  "type": "sse",
  "headers": {
    "Content-Type": "application/json",
    "User-Agent": "Raycast-AI/1.0"
  },
  "timeout": 30000,
  "retry": 3
}

使用示例

配置完成后，您可以在 Raycast AI 中：

用户: 请记住我喜欢喝咖啡，特别是拿铁
AI: 好的，我已经记住您喜欢喝咖啡，特别是拿铁。

用户: 我的工作是什么？
AI: 根据我的记忆，您是一名软件工程师。

用户: 推荐一些饮品
AI: 基于您喜欢咖啡的偏好，我推荐一些优质的拿铁...

API 端点

MCP 端点

• GET /mcp/{client_name}/sse/{user_id} - SSE 连接端点
• POST /mcp/messages/ - MCP 消息处理端点

REST API 端点

• GET /api/v1/memories/ - 列出记忆
• POST /api/v1/memories/ - 创建记忆
• GET /api/v1/memories/{memory_id} - 获取特定记忆
• PUT /api/v1/memories/{memory_id} - 更新记忆
• DELETE /api/v1/memories/ - 删除记忆

管理端点

• GET /docs - API 文档
• GET /openapi.json - OpenAPI 规范

配置选项

环境变量

| 变量名 | 描述 | 默认值 | |--------|------|--------| | OPENAI_API_KEY | OpenAI API 密钥 | 必需 | | USER | 默认用户 ID | raycast_user | | QDRANT_URL | Qdrant 连接 URL | http://localhost:6333 | | DATABASE_URL | 数据库连接 URL | sqlite:///./openmemory.db |

自定义配置

• 用户 ID: 可以为不同用户配置不同的 ID
• 客户端名称: 支持多个客户端应用
• 记忆分类: 自动分类和标签管理
• 访问控制: 细粒度的权限管理

故障排除

常见问题

1. 连接超时

   • 检查服务器状态: docker-compose ps
   • 查看日志: docker-compose logs -f

2. 记忆创建失败

   • 验证 OpenAI API 密钥
   • 检查 Qdrant 连接状态

3. 用户不存在错误

   • MCP 端点会自动创建用户
   • REST API 需要预先存在的用户

日志查看

# 查看所有服务日志
docker-compose logs -f

# 查看特定服务日志
docker-compose logs -f openmemory-mcp
docker-compose logs -f mem0_store

安全注意事项

1. API 密钥安全: 妥善保管 OpenAI API 密钥
2. 网络安全: 使用 HTTPS 和防火墙
3. 数据备份: 定期备份向量数据和数据库
4. 访问控制: 配置适当的用户权限

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

许可证

本项目基于 mem0 项目，遵循相应的开源许可证。

注意: 这是一个基于 mem0 的扩展项目，用于为 Raycast AI 提供 MCP 支持。确保遵循 mem0 项目的使用条款和限制。