Desarrollo · Servidor MCP local
Mem Context
Temporal memory MCP server with LanceDB vector search, weight-decay scoring, and LLM consolidation.
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.turbyho/mem-context- Versión
- 0.1.4
- Estado
- Activo
- Categoría
- desarrollo
- Transporte
- stdio (proceso local)
- Paquete
- PyPI
- Publicado
- 10 de junio de 2026
- Actualizado
- 10 de junio de 2026
- Editor
- turbyho (GitHub) · 2 servidores con página aquí
- Espacio de nombres
- Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/turbyho) · cómo
- Repositorio
- github.com/turbyho/mem-context
- Fuente
- Entrada en la API del registro
Paquetes
| Registro | Paquete | Versión | Transporte |
|---|---|---|---|
| PyPI | mem-context | 0.1.4 | stdio |
Cómo conectar Mem Context
Mem Context se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: mem-context, versión 0.1.4. 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 mem-context.
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": {
"mem-context": {
"command": "uvx",
"args": [
"mem-context"
]
}
}
}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
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