DeepMem

Mem0-compatible persistent memory for AI agents: write facts once, recall them semantically.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
100%
스키마 완전성
77%
이름 품질
80%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~410토큰 (도구 정의)
~1.4 KB일반적인 응답 크기
최소한의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.32%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "deepmem": {
      "url": "https://deepmem.dev/mcp"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://deepmem.dev/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (2)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟡deepmem_write(messages, user_id, infer, agent_id, run_id, ...)

Write conversation messages to DeepMemory for fact extraction and persistent storage. Messages are processed by an LLM to extract structured memories, which are then embedded and stored in a vector database for later semantic search. Set infer=True to enable LLM fact extraction (produces richer memories but costs one LLM call). Set infer=False to store raw messages without extraction. Returns a list of memory IDs for successfully stored facts.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "messages": {
      "items": {
        "additionalProperties": true,
        "type": "object"
      },
      "title": "Messages",
      "type": "array"
    },
    "user_id": {
      "default": "default",
      "title": "User Id",
      "type": "string"
    },
    "infer": {
      "default": true,
      "title": "Infer",
      "type": "boolean"
    },
    "agent_id": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Agent Id"
    },
    "run_id": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Run Id"
    },
    "api_key": {
      "default": "",
      "title": "Api Key",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "messages"
  ],
  "title": "deepmem_writeArguments"
}
🟢deepmem_search(query, user_id, top_k, threshold, api_key)

Search memories stored in DeepMemory using semantic search. Returns the most relevant memories for the given query, ranked by hybrid scoring (vector similarity + BM25 keyword match + entity boost + time decay). Use this to retrieve context from past conversations before responding to the user. Memories are scoped to the user_id provided during write.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "title": "Query",
      "type": "string"
    },
    "user_id": {
      "default": "default",
      "title": "User Id",
      "type": "string"
    },
    "top_k": {
      "default": 10,
      "title": "Top K",
      "type": "integer"
    },
    "threshold": {
      "default": 0.3,
      "title": "Threshold",
      "type": "number"
    },
    "api_key": {
      "default": "",
      "title": "Api Key",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ],
  "title": "deepmem_searchArguments"
}

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