Altro · Server MCP locale
MindCore Memory MCP
AI long-term memory MCP server with importance scoring and confidence calibration.
Cosa indica il MCP Registry
La voce come pubblicata nel MCP Registry ufficiale (consultazione: 4 ottobre 2026), ultima versione.
- Nome nel registro
io.github.woshilaohei/mindcore-memory- Versione
- 0.1.11
- Stato
- Attivo
- Categoria
- altro
- Trasporto
- stdio (processo locale)
- Pacchetto
- PyPI
- Pubblicato
- 14 giugno 2026
- Aggiornato
- 14 giugno 2026
- Editore
- woshilaohei (GitHub)
- Namespace
- Namespace verificato dal MCP Registry tramite GitHub (github.com/woshilaohei) · come funziona
- Sito web
- github.com/woshilaohei/mindcore-memory-mcp
- Repository
- github.com/woshilaohei/mindcore-memory-mcp
- Fonte
- Voce nell’API del registro
Pacchetti
| Registro | Pacchetto | Versione | Trasporto |
|---|---|---|---|
| PyPI | mindcore-memory | 0.1.11 | stdio |
Come collegare MindCore Memory MCP
MindCore Memory MCP viene eseguito in locale a partire da un pacchetto Python pubblicato su PyPI: mindcore-memory, versione 0.1.11. Comunica via MCP su stdio, quindi il client lo avvia come programma e dialoga con esso tramite standard input e standard output. Richiede Python; i client in genere lo avviano con uvx (di uv) o dopo pip install - il comando abituale è uvx mindcore-memory.
Nel formato JSON mcpServers, letto da molti client MCP desktop e per editor di codice, la voce si presenta così (segnaposto tra parentesi angolari):
{
"mcpServers": {
"mindcore-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"mindcore-memory"
]
}
}
}Ricavato dalla voce del registro, non testato qui. Cosa fa il server, e a quali condizioni, lo stabilisce il suo editore; prima di concedergli l’accesso ai propri account o file conviene consultarne il repository o il sito web. Come aggiungere un server MCP a un assistente · Prima di collegare un server
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