aiproxy/mcp-servers/local/openmemory

OpenMemory

https://github.com/mem0ai/mem0/tree/main/openmemory

OpenMemory 是您的个人化 LLM 记忆层 - 私有、便携且开源。您的记忆数据存储在本地，让您完全控制自己的数据。在保持数据安全的同时，构建具有个性化记忆的 AI 应用程序。

简易安装

前置要求

• Docker
• OpenAI API 密钥

您可以通过运行以下命令快速运行 OpenMemory：

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/mem0ai/mem0/main/openmemory/run.sh | bash

您应该将 OPENAI_API_KEY 设置为全局环境变量：

export OPENAI_API_KEY=your_api_key

您也可以将 OPENAI_API_KEY 作为脚本参数设置：

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/mem0ai/mem0/main/openmemory/run.sh | OPENAI_API_KEY=your_api_key bash

前置要求

• Docker 和 Docker Compose
• Python 3.9+（用于后端开发）
• Node.js（用于前端开发）
• OpenAI API 密钥（LLM 交互必需，运行 cp api/.env.example api/.env 然后将 OPENAI_API_KEY 改为您的密钥）

快速开始

1. 设置环境变量

在运行项目之前，您需要为 API 和 UI 配置环境变量。

您可以通过以下方式之一完成：

• 手动方式：
  在以下目录中分别创建 .env 文件：

  • /api/.env
  • /ui/.env

• 使用 .env.example 文件：
  复制并重命名示例文件：

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

• 使用 Makefile（如果支持）：
  运行：

  make env
  

• /api/.env 示例

  OPENAI_API_KEY=sk-xxx
  USER=<user-id> # 您想要关联记忆的用户 ID
  

• /ui/.env 示例

  NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8765
  NEXT_PUBLIC_USER_ID=<user-id> # 与 api 环境变量中的用户 ID 相同
  

2. 构建并运行项目

您可以使用以下两个命令运行项目：

make build # 构建 mcp 服务器和 ui
make up    # 运行 openmemory mcp 服务器和 ui

运行这些命令后，您将拥有：

• OpenMemory MCP 服务器运行在：http://localhost:8765（API 文档可在 http://localhost:8765/docs 查看）
• OpenMemory UI 运行在：http://localhost:3000

UI 在 localhost:3000 无法正常工作？

如果 UI 在 http://localhost:3000 无法正常启动，请尝试手动运行：

cd ui
pnpm install
pnpm dev

项目结构

• api/ - 后端 API + MCP 服务器
• ui/ - 前端 React 应用程序

贡献

我们是一个对 AI 和开源软件未来充满热情的开发者团队。凭借在这两个领域多年的经验，我们相信社区驱动开发的力量，并致力于构建让 AI 更加易用和个性化的工具。

我们欢迎各种形式的贡献：

• 错误报告和功能请求
• 文档改进
• 代码贡献
• 测试和反馈
• 社区支持

如何贡献：

1. Fork 仓库
2. 创建您的功能分支（git checkout -b openmemory/feature/amazing-feature）
3. 提交您的更改（git commit -m 'Add some amazing feature'）
4. 推送到分支（git push origin openmemory/feature/amazing-feature）
5. 开启 Pull Request

加入我们，共同构建 AI 记忆管理的未来！您的贡献将帮助 OpenMemory 为每个人变得更好。