MemoMate

一个不断扩展的 MCP 服务器集合 + 便携、可导出的记忆库 —— 全部在一个 Python 仓库里。

简体中文 | English

MemoMate 是一个项目里的两件事：

servers/ —— 一组小而专注的 MCP 服务器，专为中文工具生态打造（arXiv、B 站、知乎、微信公众号……）。一个文件夹 = 一个服务器。这是主角。
core/ —— 一个轻量、便携的记忆 MCP 服务器，基于 SQLite + FTS5。单文件存储、跨工具共享、可结构化查询。当 Claude Code 内置 memory 不够用时再用。

两者合起来展示了 MCP 端到端开发：广度（多个实用工具）+ 深度（一个有状态、可导出的存储）。

🌐 项目主页（单文件静态落地页）：docs/index.html —— 本地双击即可打开；或在仓库 Settings → Pages → Source: main / /docs 一键发布为公网站点。

servers/ —— 主要看点

服务器	状态	功能
`arxiv_search`	可用	通过公开 Atom API 搜 arXiv 论文（零依赖）
`bilibili_search`	可用	搜 B 站视频 + 视频详情 + 取字幕转写（零依赖）
`zhihu_search`	可用	搜知乎问题与答案 + 取答案正文（零依赖）
`weather_cn`	可用	中文城市天气 + 3 天预报，wttr.in 免 key（零依赖）
`github_trending`	可用	GitHub 热门仓库 daily/weekly/monthly + 语言过滤（零依赖）
`hackernews`	可用	Hacker News 榜单（top/new/best/ask/show/job）+ 全文检索（官方 API + Algolia，零依赖）
`wechat_mp`	可用	解析公开微信公众号文章：标题/公众号/作者/时间/正文（零依赖）
`stackoverflow`	可用	搜 Stack Overflow 问题 + 取答案正文，官方 Stack Exchange API 免 key（零依赖）

每个 server 是一个独立的目录。新 server 按每日迭代节奏陆续上线。一页速查（每个 server 一句话 + 3 个示例 prompt）见 SERVERS.md。

针对各 IDE（Cursor、Claude Code、Trae、CodeBuddy、通义灵码 IDE……）的接入方式，参见下面的 接入你的 AI IDE。

为什么中国 AI IDE 用户需要 MemoMate？

国际 AI 编程工具（Cursor、Claude Code、Cline）擅长生成代码，但它们的 MCP 生态高度偏向西方栈 —— arXiv、GitHub、npm、Stack Overflow。中国开发者经常需要的东西，那些工具覆盖不到：

搜 B 站 / 知乎 / 微信公众号上的技术文章和教程
查 12306 火车班次、高德地图路线、豆瓣评分
接入国内 SaaS，比如 Notion 国内、飞书、钉钉
读国内 arXiv 镜像 / 中国知网，而不是慢吞吞的国际 arXiv

MemoMate 的 servers/ 集合恰好填补这个空白。 每个服务器都是一个聚焦于某个中文生态工具的小 MCP 服务器。任何 MCP 兼容的 IDE 都用同样的方式接入。

你常用的场景	对应的 MemoMate server	状态
找 B 站视频教程	`bilibili_search`	✅ 可用
查 arXiv 论文	`arxiv_search`	✅ 可用
搜知乎技术回答	`zhihu_search`	✅ 可用
查城市天气 / 出行参考	`weather_cn`	✅ 可用
读公众号长文	`wechat_mp`	✅ 可用
查火车票 / 排班	`12306`	🚧 计划中
看 GitHub 热门	`github_trending`	✅ 可用
刷 Hacker News / 搜 HN 帖	`hackernews`	✅ 可用
查 Stack Overflow 问答	`stackoverflow`	✅ 可用
查豆瓣电影 / 书评	`douban`	🚧 计划中
总结 arXiv 论文（本地 LLM）	`arxiv_summary`	🚧 计划中（W09）
查 Notion workspace	`notion_query`	🚧 计划中

如果你正在用 Trae / CodeBuddy / 通义灵码 IDE / Cursor / Claude Code，并且想让 AI 帮你 "找一下 B 站讲 LangGraph 的视频" 或者 "搜知乎上关于 RAG 评测的回答" —— MemoMate 就是为你做的。

接入你的 AI IDE

MCP 的 JSON 结构在所有客户端中完全一致（这是协议标准），不同的只是文件位置和编辑界面。

通用配置（任何接受 mcpServers 字段的地方都能塞进去）：

{
  "mcpServers": {
    "memomate-bilibili": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "D:/project/MemoMate", "memomate-bilibili"]
    },
    "memomate-arxiv": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "D:/project/MemoMate", "memomate-arxiv"]
    },
    "memomate": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "D:/project/MemoMate", "memomate-core"]
    }
  }
}

各 IDE 的配置位置

IDE	配置位置	备注
Cursor	`~/.cursor/mcp.json`（或项目级 `.cursor/mcp.json`）	直接编辑文件，然后重启 Cursor
Claude Code	`~/.claude.json`（或用 `claude mcp add` 命令）	推荐用 CLI，见下方
Trae（字节跳动）	设置 → AI 模型 / MCP Servers（菜单随版本变化）	把上方 `mcpServers` 的条目粘进去；或参考 Trae 官方文档
CodeBuddy（腾讯）	设置 → Extensions → MCP Servers	添加 stdio 类型，把命令与参数照 JSON 转写到 UI
通义灵码 IDE（阿里）	设置 → AI 增强 → MCP 服务器	新增 → stdio → 同上
Cline / Continue / Zed（VSCode/JetBrains 系扩展）	各自的 `settings.json` 里的 `mcpServers` 字段	格式相同

Claude Code CLI（推荐）：

claude mcp add memomate-bilibili --scope user \
  -- uv run --directory D:/project/MemoMate memomate-bilibili

这就是 MemoMate 的核心价值 —— 同一个 server，所有 IDE 通用。在 Cursor 里搜的 B 站视频，用 save_memory 记下来，下次切到通义灵码 IDE 直接用 recall_memory 就能取出来。

HTTP 传输：多客户端共享一个进程

默认情况下，每个 server 都跑在 stdio 上 —— 由 IDE 拉起一个本地子进程，零网络面、零配置（上面所有接入示例都是这种方式）。每个 IDE 各起一个 server 子进程。

从这一版起，同一个 server 也可以跑在 HTTP 上，让本机的多个客户端（Claude Code + Cursor + 通义灵码 + 自己写的 Agent……）共享同一个 server 进程、同一份内存与缓存，而不是各起一份。传输层在启动时按 CLI flag / 环境变量选择，stdio 仍是默认 —— 已有的 stdio 配置无需任何改动。

实现采用 Streamable HTTP（MCP 2025 规范的标准 HTTP 传输；旧的 HTTP+SSE 已被规范弃用，但仍作为 --transport sse 保留）。

# 把 core 记忆 server 跑在 Streamable HTTP 上（默认绑 127.0.0.1:8000，路径 /mcp）
uv run memomate-core --transport streamable-http

# 自定义端口 / 路径（仍只对本机暴露）
uv run memomate-core --transport streamable-http --port 9000 --path /memory

# 任何工具 server 同理
uv run memomate-stackoverflow --transport streamable-http --port 8001

也可以用环境变量（CLI flag 优先级更高）：

变量	作用	默认
`MEMOMATE_TRANSPORT`	`stdio` / `streamable-http` / `sse`	`stdio`
`MEMOMATE_HOST`	HTTP 监听地址	`127.0.0.1`
`MEMOMATE_PORT`	HTTP 监听端口	`8000`
`MEMOMATE_HTTP_PATH`	HTTP 挂载路径	`/mcp`（SSE 为 `/sse`）

客户端接入 HTTP server（以 Claude Code 为例）：

claude mcp add --transport http memomate-core http://127.0.0.1:8000/mcp

或在接受 mcpServers 的客户端里用 URL 形式（字段名各客户端略有差异）：

{
  "mcpServers": {
    "memomate-core": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

⚠️ 设计上只面向本机：HTTP 传输用于本机多客户端共享同一个 server 进程（替代 stdio 每个 client 各起一个子进程），不为跨机直连暴露而设。core 记忆 server 没有认证；底层 MCP SDK 也默认开启 DNS-rebinding 保护、只放行 127.0.0.1 / localhost / [::1] 的 Host 头。如果确有跨机访问需要，请套反向代理 + 鉴权，反代后端仍跑在 127.0.0.1。

core/ —— 可选的便携记忆服务器

一个长期记忆 MCP 服务器，存储后端是 SQLite + FTS5。数据保存在单个文件 ~/.memomate/memories.db 里，你可以：

用任意 SQLite 工具直接查看（DB Browser、DataGrip）
复制一个文件完成备份
通过 Syncthing / Dropbox / Git 在多设备同步
在不同 AI 客户端共享（Claude Code / Cursor / Continue / 任何 MCP 兼容客户端 —— 都用同一份记忆）
用标签或全文搜索结构化查询

Claude Code 已经有内置 memory，为什么还要 MemoMate？

Claude Code v2.1+ 已经内置了优秀的 memory 功能 —— 你说"记住..."或"remember that..."时它会自动把内容写到 ~/.claude/projects/<project>/memory/*.md。对大多数工作流，这就够了 —— 内置 memory 才是你应该用的。

MemoMate 的 memory 服务器填补的是内置无法解决的场景：

需求	内置 memory	MemoMate `core/`
日常"记住这个偏好"	✅ 最佳	大材小用
项目级笔记	✅ 最佳	不够自然
跨工具记忆（Claude Code + Cursor + Continue + 自定义 Agent）	❌ 仅 Claude Code	✅ 任何 MCP 客户端
结构化查询（标签 + FTS5）	❌ 纯 markdown	✅ SQLite FTS5 + tag 字段
可编程导出 / 备份 / 检查	⚠️ 散落的 markdown 文件	✅ 单个便携 `.db` 文件
用户级（跨项目）事实	⚠️ 单项目作用域	✅ 存在 `~/.memomate/`
在你自己的脚本里编程访问	❌ 需要解析 markdown	✅ 标准 SQL

下面四行中有任意一个对你重要，就装 core/。如果都不需要，跳过 core/，只用上面的 servers 就够了。

如何明确触发 MemoMate 的 memory

由于 Claude Code 内置 memory 在通用的"记住 / remember"提示下有系统级优先级，想用 MemoMate 时要明确点名：

"save to MemoMate: ..."
"用 MemoMate 记一下：..."
"recall from memomate: ..."
"列出 memomate 里的记忆"

这个"显式路由"是有意的设计选择 —— 详见下方 与内置 memory 共存的设计思路。

快速开始

需要 Python 3.11+。本项目用 uv 做依赖管理。

# clone 并 install
git clone https://github.com/Mrduan-cloud/MemoMate.git
cd MemoMate
uv sync

# 跑 memory server（可选）
uv run memomate-core

# 跑一个工具 server
uv run memomate-arxiv

在 AI IDE 里注册

参见上方 接入你的 AI IDE 的完整说明，覆盖 Cursor、Claude Code、Trae、CodeBuddy、通义灵码 IDE、Cline、Continue、Zed。

架构

MemoMate/
├── core/                       # 记忆 MCP 服务器（可选）
│   ├── server.py               # FastMCP 入口，5 个工具
│   └── store.py                # SQLite + FTS5 存储（WAL + 线程安全，支持多客户端 / 多线程并发）
├── runtime/                    # 共享传输层：所有 server 经 run_server() 选 stdio / Streamable HTTP / SSE
└── servers/                    # 工具 MCP 服务器（主角）
    ├── arxiv_search/           # 可用
    ├── bilibili_search/        # 可用
    ├── zhihu_search/           # 可用
    ├── weather_cn/             # 可用
    ├── github_trending/        # 可用
    ├── hackernews/             # 可用
    ├── wechat_mp/              # 可用
    └── stackoverflow/          # 可用

Memory 工具（`core/`）

工具	作用
`save_memory(content, tags?, source?)`	把一条事实持久化到 SQLite
`recall_memory(query, limit=5)`	在已保存的记忆里做 FTS5 全文搜索
`list_recent_memories(limit=10)`	按反时间序列列出最近的记忆
`forget_memory(memory_id)`	按 id 硬删除
`memory_stats()`	返回总条数和 db 路径

加一个新的工具 server

在 servers/<name>/ 下建 __init__.py、__main__.py、server.py、README.md。
在 server.py 里暴露 mcp = FastMCP("memomate-<name>") 和 main() 入口。
在 pyproject.toml 的 [project.scripts] 注册为 memomate-<name>。

可以参考 servers/arxiv_search/ 的实现作为模板。

与内置 memory 共存的设计思路

开发过程中，我尝试通过强化工具 docstring 让 MemoMate 的 save_memory 成为"记住 X"提示的默认目的地。试了几轮 —— 强化描述、加显式路由提示 —— 都没能盖过 Claude Code 的内置 memory。它的优先级高于用户安装的 MCP 工具。

经验不是"Claude Code 内置赢了我的项目"，而是：

当你的 MCP 服务器和宿主的官方功能重叠时，不要在同一个触发词上竞争。在能力维度差异化（可移植性、查询模型、导出格式），并要求显式路由。

这也是为什么 MemoMate 的主要定位从"你的记忆层"切换到了"你的便携记忆层 + 一组实用 MCP 服务器集合"。可移植性和 servers 集合才是内置 memory 给不了的价值。

License

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
core		core
docs		docs
examples		examples
runtime		runtime
servers		servers
tests		tests
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.en.md		README.en.md
README.md		README.md
SERVERS.md		SERVERS.md
WEEKLY_LOG.md		WEEKLY_LOG.md
pyproject.toml		pyproject.toml

Navigation Menu

Repository files navigation

MemoMate

简体中文 | English

servers/ —— 主要看点

为什么中国 AI IDE 用户需要 MemoMate？

接入你的 AI IDE

各 IDE 的配置位置

HTTP 传输：多客户端共享一个进程

core/ —— 可选的便携记忆服务器

Claude Code 已经有内置 memory，为什么还要 MemoMate？

如何明确触发 MemoMate 的 memory

快速开始

在 AI IDE 里注册

架构

Memory 工具（`core/`）

加一个新的工具 server

与内置 memory 共存的设计思路

License

About

Releases

Packages

Contributors

Languages

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

MemoMate

简体中文 | English

servers/ —— 主要看点

为什么中国 AI IDE 用户需要 MemoMate？

接入你的 AI IDE

各 IDE 的配置位置

HTTP 传输：多客户端共享一个进程

core/ —— 可选的便携记忆服务器

Claude Code 已经有内置 memory，为什么还要 MemoMate？

如何明确触发 MemoMate 的 memory

快速开始

在 AI IDE 里注册

架构

Memory 工具（core/）

加一个新的工具 server

与内置 memory 共存的设计思路

License

About

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages

Memory 工具（`core/`）