Selti — MCP Memory Server

Selti — это сервер постоянной памяти для AI-агентов, работающих через протокол MCP (Model Context Protocol). Сервер хранит диалоги, документы (база знаний), состояния агентов и универсальные записи, обеспечивая семантический поиск по ним.

Основные возможности

• Семантическая память — сохранение и поиск записей по смыслу через векторные эмбеддинги

• Управление диалогами — создание, просмотр и архивация бесед с историей сообщений

• База знаний — хранение документов с семантическим поиском

• Состояния агентов — сохранение конфигурации и состояния MCP-агентов

• MCP-протокол — полная поддержка tools, resources и prompts спецификации MCP

• Мониторинг — Prometheus-метрики, health/readiness probes, структурированное логирование

Related MCP server: local-memory-mcp

Стек технологий

Быстрый старт

1. Клонирование

git clone https://github.com/Dek1m/selti.git
cd selti

2. Настройка окружения

cp .env.example .env
# Отредактируйте .env под своё окружение

3. Запуск через Docker Compose

docker compose up -d

Сервер будет доступен на http://localhost:8081.

4. Запуск вручную (для разработки)

# Установка зависимостей
pip install -e ".[dev]"

# Запуск сервера
python -m mcp_server.app

Конфигурация

Все настройки задаются через переменные окружения или файл .env:

Модели данных

Размерность эмбеддингов — 4096 (превышает лимит pgvector для индексов в 2000), поэтому поиск выполняется точным перебором (brute-force) через оператор косинусного расстояния <=>.

MCP-протокол

Tools (инструменты)

Resources (ресурсы)

• memory://{id} — запись памяти

• conversation://{id} — диалог

• document://{id} — документ

Prompts (промпты)

• memory-retrieve — поиск + форматирование результатов

• memory-summarize — суммаризация записи

• context-build — сборка контекста из диалога и семантических находок

API endpoints

Мониторинг

Prometheus-метрики (/metrics)

• mcp_requests_total{method} — количество вызовов каждого MCP-метода

• mcp_request_duration_seconds{method} — гистограмма времени выполнения

• memory_store_total — количество сохранённых записей

• memory_search_total — количество поисковых запросов

• embedding_api_duration_seconds — время ответа embedding-сервиса

• db_pool_connections{state} — соединения в пуле БД

Логирование

• Структурированные JSON-логи при LOG_FORMAT=json

• Логирование каждого MCP-запроса (метод, параметры, длительность, статус)

• Логи SQL-запросов при LOG_LEVEL=DEBUG

Разработка

Запуск тестов

pytest tests/ -v

Миграции БД

alembic upgrade head
alembic revision --autogenerate -m "description"

Форматирование кода

ruff check mcp_server/

Лицензия

MIT