
Smara
io.github.parallelromb由 GitHub 帳號 parallelromb 發布v2.0.2更新於 Oct 24, 2026
Persistent cross-platform memory for AI agents with Ebbinghaus decay scoring.
概覽
透過 Smara Memory API 儲存、搜尋與刪除使用者事實,讓助理擁有跨平台的持久記憶。
- 可以做什麼
- 此伺服器將 MCP 用戶端連接到 Smara Memory API,讓助理能長期記住使用者資訊。工具包括:store_memory 依重要度評分儲存事實;search_memories 使用廠商的 Temporal Memory Scoring 進行語意搜尋;get_user_context 產生可直接放入系統提示的上下文文字;delete_memory 刪除指定記憶;get_usage 查看方案上限與記憶數量。廠商表示記憶會隨時間與存取情況衰減,並會自動偵測與解決矛盾。
- 適用情境
- 當你希望助理在不同工作階段、不同支援 MCP 的用戶端之間記住使用者資訊,而不是每次都遺失上下文時,適合加入。它適合重視召回品質,且願意把這些事實存放在第三方記憶服務的情境。
- 執行需求
- 以 stdio 在本機執行,通常透過 npx 啟動,因此需要 Node.js 與網路存取。必須以環境變數提供 SMARA_API_KEY;選用的 SMARA_API_URL 預設指向廠商的 API 位址。免費 API 金鑰需向廠商網站取得。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 Smara,將其新增到工作區。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。
其他 MCP 客戶端
參照 儲存庫 中的啟動說明。
README
@smara/mcp-server
MCP server for the Smara Memory API — give any AI app persistent memory with Temporal Memory Scoring™.
Quick Start
Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
Get a free API key at smara.io (10,000 memories, no credit card).
Tools
How It Works
Smara uses Temporal Memory Scoring™ — a proprietary ranking system that makes AI memory work like human recall. Memories naturally fade over time, modulated by importance and access patterns. Recent, critical memories surface first. Stale, trivial ones fade. Contradictions are auto-detected and resolved.
Works With
- Claude Desktop
- Claude Code
- Cursor
- Windsurf
- VS Code (GitHub Copilot)
- Any MCP-compatible client
Environment Variables
License
MIT
來源:README.md,提交 40f450b
工具
0版本歷史
1- v2.0.2最新Sep 16, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 40%
該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通25 分
請保持端點能夠回應 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探測一次。
- 已宣告認證方式10 分
請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭,或保持端點能夠回應探測,以便判定其認證方式。
- 已列出工具15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
- 授權條款10 分
請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。