El servidor Memory MCP ofrece una solución robusta para la gestión de memoria a largo plazo para Modelos de Lenguaje Grande, permitiéndoles retener y acceder al contexto a lo largo de interacciones prolongadas. Admite el almacenamiento y la recuperación de datos de memoria a través de puntos finales API, mejorando la relevancia y continuidad de las aplicaciones de IA, especialmente en chatbots y asistentes virtuales.
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Conocimiento y memoria
Chatbot de IA
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#almacenamiento vectorial
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El servidor Memory MCP ofrece una solución robusta para la gestión de memoria a largo plazo para Modelos de Lenguaje Grande, permitiéndoles retener y acceder al contexto a lo largo de interacciones prolongadas. Admite el almacenamiento y la recuperación de datos de memoria a través de puntos finales API, mejorando la relevancia y continuidad de las aplicaciones de IA, especialmente en chatbots y asistentes virtuales.
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Apr 28 2025
Raffaello Ligustro William-2023.22.1584-11 IPA 1
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¿Qué es Memory MCP Server?
Este servidor MCP implementa el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para ofrecer funcionalidades de memoria a largo plazo adaptadas a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Permite a los desarrolladores almacenar información contextual asociada con modelos específicos y recuperarla más tarde, asegurando interacciones sostenidas y coherentes. El servidor maneja múltiples solicitudes, mantiene la consistencia de los datos y se adhiere a los estándares MCP para una integración sin problemas con diversas arquitecturas LLM. Su arquitectura escalable admite el crecimiento de datos y volúmenes de interacción, lo que lo hace ideal para sistemas de IA que requieren capacidades de memoria persistente a través de sesiones.
¿Quién usará Memory MCP Server?
- Desarrolladores de IA
- Integradores de LLM
- Desarrolladores de chatbots
- Investigadores de IA
¿Cómo usar Memory MCP Server?
- Paso 1: Clona el repositorio de GitHub.
- Paso 2: Navega al directorio del proyecto.
- Paso 3: Instala las dependencias con pip.
- Paso 4: Ejecuta el servidor usando python app.py.
- Paso 5: Usa los puntos finales API proporcionados para almacenar y recuperar datos de memoria.
Características y Beneficios Clave de Memory MCP Server
Las características principales
- Almacenar memoria a través de POST /store
- Recuperar memoria a través de GET /retrieve
- Soporta almacenamiento de contexto a largo plazo
- Sigue estándares MCP
- Integración API fácil
Los beneficios
- Mejora la retención del contexto para LLMs
- Mejora la relevancia de las respuestas
- Escalable y confiable
- Soporta integración sin problemas con sistemas existentes
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Memory MCP Server
- Gestión de memoria de chatbots a largo plazo
- Almacenamiento de contexto persistente para asistentes de IA
- Proyectos de IA conversacional de larga duración
FAQs sobre Memory MCP Server
Desarrollador
- Sinhan88
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