Memory MCP

Yapay zekânın "uzun süreli hafızası". Varsayılan olarak bir JSON dosyasında knowledge graph yapısında bilgi saklar: entity'ler (kişi, proje, araç), relation'lar (X çalışır Y'de, A bağımlıdır B'ye), observation'lar (her entity hakkında notlar).

AI sohbetler arasında unutmaz — "kullanıcının adı ne, hangi projede çalışıyor, geçen hafta neyi bitirdi" gibi şeyler burada.

Ne işe yarar?

• Kullanıcı profili hafızası: isim, rol, tercih, projeleri
• Proje bağlamı: bir proje hakkında biriken notlar; sonraki oturumlarda AI zaten biliyor
• İlişki haritası: "X kişisi Y takımında, Y takımı Z ürününü yapıyor" — AI sorgulayabiliyor
• Karar geçmişi: önceki kararları kaydet, tekrar karşılaşınca hatırla
• İş akışı durumu: yarım kalan projeler için "nerede kalmıştık"

Not: Claude Code'un kendi hafıza sistemi (~/.claude/memory/) zaten var. Bu MCP, hafızayı Claude Code dışındaki araçlarla (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT + MCP) paylaşmak için faydalı.

Yetenekler

Tool	Açıklama
create_entities	Yeni entity(ler) oluştur (kişi, proje, nesne)
create_relations	Entity'ler arası ilişki (active voice: "works_at")
add_observations	Entity'ye gözlem/not ekle
delete_entities	Entity sil (cascade relation + observation)
delete_observations	Belirli observation'ları sil
delete_relations	İlişki kaldır
read_graph	Tüm graph'ı oku
search_nodes	Entity/observation içinde metin ara
open_nodes	İsme göre entity getir (detayları ile)

Knowledge graph modeli

Entity:
  name: "Altay"
  type: "person"
  observations: [
    "frontend geliştirmede deneyimli",
    "mcp.altay.social'ı yapıyor"
  ]

Entity:
  name: "mcp.altay.social"
  type: "project"
  observations: ["Next.js + Dokploy ile deploy ediliyor"]

Relation:
  from: "Altay"
  to: "mcp.altay.social"
  relationType: "works_on"

Kurulum

Claude Code

claude mcp add memory -- npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

Varsayılan olarak hafıza dosyası ~/memory.json. Değiştirmek için:

claude mcp add memory \
  --env MEMORY_FILE_PATH=/Users/me/.mcp-memory.json \
  -- npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

Claude Desktop / Cursor

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/Users/me/.mcp-memory.json"
      }
    }
  }
}

Takım halinde paylaşılan hafıza

Dosyayı bir cloud drive (iCloud Drive, Dropbox) içinde tut → farklı bilgisayarlardan aynı hafızaya eriş. Dikkat: concurrent write yok, eş zamanlı kullanmayın.

Güvenlik

• Hafıza dosyası = düz JSON. Herhangi bir dosya browser'ı ile okunur. Hassas veri koyma.
• PII, secret, parola: asla hafızaya yazma. Token'lar, anahtar çiftleri, kredi kartı, sağlık verisi — hiçbir zaman.
• Paylaşılan bilgisayarlarda: dosya izinlerini sıkılaştır (chmod 600).
• Backup: önemli ise dosyayı git'te tut (hassas veri yoksa) veya normal backup'a dahil et.
• Büyüme: knowledge graph zamanla şişer — ayda bir "search_nodes'la" eski / kullanılmayanları temizle.

Örnek kullanımlar

İlk kullanım: Profil oluşturma

"Ben Altay, frontend + AI alanında çalışıyorum. Benim için hafızada bir profile oluştur."

AI:

create_entities: [{name: "Altay", entityType: "person", observations: [
  "Frontend + AI alanında çalışıyor",
  "mcp.altay.social projesini yönetiyor"
]}]

Takım haritası

"Takımımı kaydet: Mehmet backend lead, Ayşe designer, Kerem data engineer. Hepsi BIXCOD şirketinde."

AI entity'ler oluşturur + relation'lar (works_at BIXCOD) kurar.

Proje ilerlemesi

"mcp.altay.social'da bugün MCP server endpoint'ini tamamladım. Sonraki adım içerik ekleme."

AI: add_observations → entity'ye bu ilerlemeyi ekler. Yarın:

"Dün nerede kalmıştım?"

AI open_nodes → son observation'ı okur.

Karar kayıtları

"Dokploy'u deploy için seçtik çünkü Vercel'den ucuz ve self-hosted. Kaydet."

Sınırlar

• Dosya tabanlı: concurrent write yok, büyük hacimde yavaş (binlerce entity üstü için başka sistem düşün)
• Query dil yok: graph query language değil, sadece search_nodes basit arama
• Vector search yok — semantik benzerlik ile eşleşme değil, exact/substring match
• Multi-user desteği yok — tek kullanıcılı knowledge graph
• Schema evolution yok — observation'lar string array, tip güvenliği yok

Daha ağır ihtiyaç için: vector DB + embedding tabanlı hafıza MCP'leri (topluluk server'ları, henüz olgun değil).

Sorun giderme

Belirti	Sebep	Çözüm
Dosya bulunamadı	İlk çalıştırmada normal	Yazma ile otomatik oluşur
JSON parse error	Manuel düzenleme bozdu	Backup'tan restore veya [] ile sıfırla
Aynı entity iki kez	İsim ufak farkla	search_nodes ile bul, birini delete
Graph şişti, yavaş	Çok fazla entity	Büyük temizlik: kullanılmayanları delete

Doğrulama

/mcp

memory yeşilse AI'a:

"Bir test entity'si oluştur: isim 'test', tip 'sample', observation 'bu bir test'."

Sonra:

"Graph'ı oku."

Oluşturduğun entity görünmeli.

Alternatif: Claude Code native hafıza

Claude Code kullanıyorsan zaten ~/.claude/projects/.../memory/ altında bir Markdown tabanlı hafıza sistemi var. Memory MCP'yi sadece Claude Code dışı araçlarda ya da paylaşılan hafıza gerektiğinde kullan.

---

Resmi repo: github.com/modelcontextprotocol/servers · Anthropic maintained