Original en anglais: https://argusic.com/subject/mcp-memory-service
mcp-memory-service
Mémoire persistante open-source pour les pipelines d'AI agent (LangGraph, CrewAI, AutoGen) et Claude. API REST + knowledge graph + consolidation autonome.
Fonctionnesource : GitHubPythonApache-2.0commit 4a2253459760
Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : agent memory, agentic ai, ai agents, autogen, claude, crewai, knowledge graph et langgraph.
mcp-memory-service fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 0,5 minute et a rencontré 2 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
mcp-memory-service 11.13.0 installed from source via pip install -e '.[dev]', the uvicorn server starts on 127.0.0.1:9791 (HTTP) with sqlite_vec backend, health endpoint returns 200, memory CRUD operations work end to end, and the full test suite passes except for one benchmark test that fails due to hash-embedding fallback (no ML dependencies).
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- test_stop_refuses_to_kill_foreign_listener_without_force failed: `_find_process_on_port` uses `lsof` which is not installed in this container, so it returns None and the foreign listener is never detected5 minutes
- test_retrieve_exact_query_finds_something (benchmark) fails: hash-embedding fallback mode cannot perform accurate semantic search without ONNX/transformers dependencies
- Temps d'installation
- moins d'une minute
- De la machine vierge à la fin
- 20 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 2 rencontrées, 2 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- curl -s http://127.0.0.1:9791/api/health returned 200 with {'status':'healthy'}; POST /api/memories stored memory and returned success; GET /api/memories listed stored memories; POST /api/search returned search results; pytest tests/unit/ ran 599 passed, 6 skipped, 1 xfailed; pytest tests/services/ tests/server/ tests/api/ tests/web/ ran 283 passed, 4 skipped, 1 xpassed; pytest tests/storage/ ran 271 passed, 14 skipped, 4 xfailed, 1 xpassed; pytest remaining ran 696 passed, 3 skipped, 7 xfailed; total ~1600+ tests passed
- Tokens de modèle utilisés
- 139 032
- Commit exact testé
- 4a2253459760
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
All observations are recorded. Let me now produce the final report.
exec
/bin/sh -lc 'kill 5433 2>/dev/null; kill 5457 2>/dev/null; pkill -f "uvicorn" 2>/dev/null; pkill -f…
exited 143 in 0ms:
Here is the final report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 0.5, "…
All ~1600+ tests pass (pre-existing benchmark failure excluded), the server launches and responds t…
tokens used
139,032
Here is the final report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 0.5, "…
All ~1600+ tests pass (pre-existing benchmark failure excluded), the server launches and responds t…Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 0,5 minute, plus vite que la médiane des 24 projets comparables mesurés par Argusic.
- S'est remis des 2 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 25 projets agent-memory qu'Argusic a installés et chronométrés, mcp-memory-service a été le 3e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 22 sur 25 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 0,5 minute après le clone.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,24 |
Sujets (depuis GitHub)
agent-memoryagentic-aiai-agentsautogenclaudecrewaiknowledge-graphlanggraphlong-term-memorymcpmcp-servermemorymodel-context-protocolmulti-agentopen-sourceragsemantic-searchsqlite-vecvector-databasevector-storage
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/mcp-memory-service)Questions
- mcp-memory-service fonctionne-t-il ?
- Oui. mcp-memory-service fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 1 minute, en rencontrant 2 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé mcp-memory-service ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 4a2253459760. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de mcp-memory-service ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,24 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer mcp-memory-service ?
- 0,5 minute lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- mcp-memory-service a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de mcp-memory-service ?
- 2 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 2 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment mcp-memory-service se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 25 projets agent-memory qu'Argusic a installés et chronométrés, mcp-memory-service a été le 3e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 22 sur 25 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour mcp-memory-service ?
- L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.