MemoCat - Shared AI Memory

MemoCat - Shared AI Memory רץ באופן מקומי מתוך חבילת Python שפורסמה ב-PyPI: memocat-mcp, גרסה 0.4.3. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Python; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם uvx (מתוך uv) או אחרי pip install - הפקודה המקובלת היא uvx memocat-mcp. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: MONTYCAT_URI (סודי) ו-MONTYCAT_TLS; יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.

MemoCat - Shared AI Memory רץ באופן מקומי מתוך אימג' של קונטיינר במרשם OCI כמו Docker Hub או GitHub Container Registry: docker.io/montygovernance/memocat-mcp:0.4.3. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Docker או סביבת ריצה אחרת לקונטיינרים של OCI; ההפעלה היא עם docker run - הפקודה המקובלת היא docker run -i --rm -e MONTYCAT_URI -e MONTYCAT_TLS docker.io/montygovernance/memocat-mcp:0.4.3. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: MONTYCAT_URI (סודי) ו-MONTYCAT_TLS; יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.

בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):

{
  "mcpServers": {
    "memocat-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memocat-mcp"
      ],
      "env": {
        "MONTYCAT_URI": "<סוד>",
        "MONTYCAT_TLS": "<ערך>"
      }
    }
  }
}

נגזר מהרשומה במרשם, ולא נבדק כאן. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים