Desarrollo · Servidor MCP local

Mnemo

Self-correcting agent memory + MCP server: recall, supersede/revert/review corrections, erasure.

Visitar el sitio web de Mnemo

Lo que indica el MCP Registry

La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.

Nombre en el registro
io.github.DanceNitra/mnemo
Versión
1.24.2
Estado
Activo
Categoría
desarrollo
Transporte
stdio (proceso local)
Paquete
PyPI
Publicado
20 de julio de 2026
Actualizado
20 de julio de 2026
Editor
DanceNitra (GitHub) · 2 servidores con página aquí
Espacio de nombres
Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/DanceNitra) · cómo
Sitio web
pypi.org/project/agora-mnemo/
Repositorio
github.com/DanceNitra/mnemo
Fuente
Entrada en la API del registro

Paquetes

RegistroPaqueteVersiónTransporteVariables de entorno
PyPIagora-mnemo1.24.2stdioMNEMO_PATH, MNEMO_ECHO_GUARD, MNEMO_EMBED_URL y MNEMO_EMBED_MODEL

Cómo conectar Mnemo

Mnemo se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: agora-mnemo, versión 1.24.2. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx agora-mnemo. Lee estas variables de entorno: MNEMO_PATH, MNEMO_ECHO_GUARD, MNEMO_EMBED_URL y MNEMO_EMBED_MODEL; hay que definirlas en la configuración del cliente para este servidor.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

{
  "mcpServers": {
    "mnemo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agora-mnemo"
      ],
      "env": {
        "MNEMO_PATH": "<valor>",
        "MNEMO_ECHO_GUARD": "<valor>",
        "MNEMO_EMBED_URL": "<valor>",
        "MNEMO_EMBED_MODEL": "<valor>"
      }
    }
  }
}

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar

Más de DanceNitra (GitHub)

Ver los 2 →
ServidorEjecuciónEndpoint o paquete
inspeximus: agent memory with provenance, GDPR erasure and a tamper-evident audit trailSelf-correcting agent memory: recall, supersede, revert, forget, GDPR erasure, audit receipts.Local · stdioPyPI: inspeximus

Más servidores de desarrollo

Ver los 5152 →
ServidorEjecuciónEndpoint o paquete
MNE-MCPMNE-Python neurophysiology analysis (EEG, MEG, sEEG, ECoG, fNIRS) via the Model Context Protocol.Local · stdioPyPI: mne-mcp
MnemeMemory layer for AI coding assistants. Indexes git history + code, exposes via MCP.Local · stdionpm: mneme-ai
Mneme MemoryCross-session memory for AI coding agents via six tools; local-first SQLite store.Local · stdionpm: mneme-memory
mneme RecordVault-native, accountable memory for Claude Code and MCP clients. Markdown is ground truth.Local · stdionpm: mneme-mcp-server
MnemodbPersistent agent memory as plain Markdown in your repo - readable, diffable, with provenance.Local · stdionpm: @mnemodb/mcp
MnemographEvent-sourced knowledge graph memory for AI coding agents with semantic search.Local · stdioPyPI: mnemograph
Mnemom - Trust Ratings for AI AgentsTrust infrastructure for AI agents: read a verifiable Trust Rating, claim an identity, earn a badge.Remoto · HTTPComprobación en directo: ✓ negociación inicialapi.mnemom.ai
Mnemon MCPPersistent layered memory for AI agents. SQLite FTS5, fact versioning, zero-cloud.Local · stdionpm: mnemon-mcp