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MCP Memory - Persistenter Agent-Gedächtnis mit OKF und SQLite

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Ein neues Open-Source-Tool auf GitHub löst eines der ärgsten Probleme von KI-Agenten: das Vergessen zwischen Sessions. MCP-Memory ist ein Model Context Protocol Server, der Claude Desktop, Cursor, Codex und anderen Agenten ein persistentes Langzeit-Gedächtnis verpasst.

Architektur

Die Dual-Layer-Struktur ist clever: Einerseits werden alle Memories als Markdown-Dateien im Open Knowledge Format (OKF v0.2) gespeichert – menschenlesbar, mit YAML-Frontmatter für Metadaten wie Tags, Namespace und Status. Andererseits läuft die Suche über eine SQLite-Datenbank mit FTS5-Volltextsuche, die für Sub-20ms-Lookups sorgt. Automatische Trigger halten beide Ebenen synchron.

Features

  • Vier MCP-Tools: memory_store, memory_retrieve, memory_search, memory_get_last/update_last
  • Namespace-Isolation für verschiedene Projekte oder Kontexte
  • Session-Checkpoints: Beim Start einer neuen Session ruft der Agent automatisch den letzten Stand ab und weiß, wo er stehen geblieben ist
  • OKF-konform: Jedes Memory-Item folgt Googles Open Knowledge Format Standard mit strukturierten Metadaten
  • Quick Setup Wizard: python3 setup.py konfiguriert automatisch Claude, Cursor, Windsurf, Antigravity und Codex

Praxiseinsatz

Das Tool ist projekt-isoliert – jedes Projekt bekommt seinen eigenen Memory-Store im Projektverzeichnis. Wer ein globales Gedächtnis will, kann Umgebungsvariablen setzen. Die Kombination aus OKF-Markdown und SQLite-Index bedeutet, dass man sowohl menschenlesbare Backups als auch schnelle maschinelle Suche bekommt – das Beste aus beiden Welten.

Original: GitHub - fellowgeek/mcp-memory