mem0-mcp 是一款 MCP 服务器，专为高效管理编码偏好而设计。它提供了一套结构化的方案，用于存储、检索和搜索编码偏好，并通过 MCP 协议对外提供服务。该解决方案的核心功能包括添加编码偏好（add_coding_preference），检索所有已存储的编码偏好（get_all_coding_preferences），以及通过语义搜索查找相关的代码实现、编程解决方案和最佳实践（search_coding_preferences）。

mem0-mcp 通过 SSE 端点与 AI 模型无缝集成，允许 AI 模型访问和利用存储的编码偏好信息。开发者可以通过 Cursor 等工具连接到该 SSE 端点，从而在 AI 助手的支持下，更好地管理和应用个性化的编码风格和习惯。该方案采用客户端-服务器架构，支持服务器和客户端在不同节点上解耦运行，非常适合云原生应用场景。使用 mem0-mcp，开发者可以构建一个持久化的编码偏好系统，随时随地通过 MCP 进行访问和使用。

存储代码偏好及上下文

mem0-mcp的核心功能是允许开发者存储代码片段、实现细节和编码模式，并附带全面的上下文信息。这些上下文信息包括完整的代码及其依赖项、编程语言/框架版本、安装说明、文档、注释、示例用法和最佳实践。该功能通过add_coding_preference实现，确保AI模型能够理解代码的完整环境和意图。这对于AI模型来说至关重要，因为它可以更准确地理解代码的功能和适用场景，从而提供更精确的代码生成、代码补全和代码修复建议。例如，开发者可以将一个经过优化的排序算法的代码片段及其详细的性能分析、适用数据规模等信息存储到mem0-mcp中，供AI模型在需要时参考。

检索所有代码偏好

mem0-mcp提供get_all_coding_preferences功能，允许开发者检索所有已存储的代码偏好。这对于代码审查、知识共享和团队协作至关重要。通过集中管理和访问所有代码偏好，团队可以确保代码风格的一致性，并快速发现和重用已有的解决方案。此外，该功能也方便开发者进行代码分析和优化，例如，可以定期检索所有代码偏好，分析其中的共性问题和潜在的改进点。在技术实现上，该功能直接从mem0数据库中读取所有存储的编码偏好，并将其以结构化的格式返回给客户端。这使得开发者可以轻松地将这些数据集成到各种代码分析工具和工作流程中。

语义搜索代码偏好

mem0-mcp支持通过search_coding_preferences功能进行语义搜索，允许开发者根据代码的含义和功能，而非仅仅是关键词，来查找相关的代码实现、编程解决方案、最佳实践、安装指南和技术文档。这极大地提高了代码检索的效率和准确性。例如，开发者可以使用自然语言描述“如何在Python中实现一个高效的缓存机制”，mem0-mcp就能返回所有相关的代码片段、文档和示例，即使这些代码片段中没有明确包含“缓存”这个关键词。该功能利用mem0的语义搜索能力，将用户的查询转化为向量表示，然后在代码偏好的向量空间中查找最相似的结果。这使得开发者能够快速找到所需的代码和知识，从而提高开发效率。

技术实现：SSE服务端点

mem0-mcp通过Server-Sent Events (SSE) 提供服务，客户端可以通过连接到/sse端点来访问代码偏好管理工具。SSE是一种单向的、基于HTTP的协议，允许服务器向客户端推送数据更新。这种架构的优势在于简单、高效，并且易于集成到各种客户端应用中。开发者可以使用任何支持SSE的客户端库来连接到mem0-mcp服务器，并实时接收代码偏好的更新。例如，Cursor编辑器可以通过连接到/sse端点，实时获取最新的代码偏好，并将其应用到代码补全和代码生成功能中。服务器默认运行在0.0.0.0:8080，可以通过命令行参数进行配置，实现灵活的部署。