Mem0 MCP mit ChatGPT verbinden

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Mem0 klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen, fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

Mem0 + ChatGPT

Ein Langzeitgedächtnis für deine KI mit der Mem0 Platform: Fakten aus Gesprächen pro Nutzer, Agent, App oder Sitzung speichern, nach Bedeutung durchsuchen, Erinnerungen auflisten, lesen und korrigieren und ihren Verlauf nachvollziehen sowie Nutzer, Agenten, Profile, Verarbeitungs-Events und Nutzung einsehen.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

MEM0_API_KEY

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

Die Einrichtung dauert etwa 2 Minuten. Du brauchst ein Konto bei der Mem0 Platform; der kostenlose Plan hat monatliche Limits für gespeicherte Erinnerungen und Suchen.

1. Melde dich bei https://app.mem0.ai an und öffne API Keys (https://app.mem0.ai/dashboard/api-keys).
2. Lege einen Key an und kopiere ihn. Er gehört zu einer Organisation und einem Projekt: Alle Erinnerungen werden dort gelesen und geschrieben.
3. Füge ihn in MEM0_API_KEY ein, ohne das Wort Token. Der Connector sendet ihn als Authorization: Token <key>.
4. Installiere den Connector und führe mem0_ping aus: Es zeigt Organisation, Projekt und Konto-E-Mail, mit denen der Key arbeitet.

Kosten: Kein Tool wird pro Aufruf berechnet, aber der Plan zählt die Nutzung. mem0_add_memories zählt gegen das Limit gespeicherter Erinnerungen, mem0_search_memories zählt als Retrieval-Aufruf (Suche). mem0_get_stats zeigt die Summen und das Retrieval-Limit des Plans.

Zuordnung: Jede Erinnerung gehört zu mindestens einer Entitäts-ID: user_id, agent_id, app_id oder run_id (eine Sitzung). Nutze stabile IDs aus deinem eigenen System, etwa eine Kundennummer. Suchen und Auflisten brauchen ein filters-Objekt mit mindestens einer davon, zum Beispiel {"user_id": "alice"}, oder kombiniert: {"AND": [{"user_id": "alice"}, {"agent_id": "support-bot"}]}. Filter kennen außerdem OR, NOT und die Operatoren in, gte, lte, gt, lt, ne, contains und icontains, etwa {"created_at": {"gte": "2026-01-01"}}.

Merken: mem0_add_memories nimmt messages (Beiträge von Nutzer und Assistent) und eine Entitäts-ID. Mem0 zieht daraus die dauerhaften Fakten, etwa „isst lieber vegetarisch“. Die Extraktion läuft im Hintergrund: Die Antwort ist status PENDING mit einer event_id, und mem0_get_event zeigt, wann sie SUCCEEDED ist und welche Erinnerungen dazugekommen oder geändert worden sind. Mit infer: false wird jede Nachricht wörtlich gespeichert, und die Antwort kommt sofort. metadata, expiration_date, includes, excludes und custom_instructions steuern, was behalten wird. Bevor sie etwas Persönliches speichert, sagt dir die KI, was sie ablegen will.

Abrufen: mem0_search_memories nimmt eine Frage in natürlicher Sprache als query und filters und liefert memory, score (Relevanz), categories, metadata und Datumsangaben. top_k (Standard 10, höchstens 100) bringt mehr Treffer, rerank: true eine bessere Reihenfolge, threshold einen Mindest-Score.

Durchsehen und korrigieren: mem0_list_memories listet alle Erinnerungen, die zu filters passen, die neuesten zuerst, optional mit Zeitraum, Kategorien und Stichwörtern; mem0_get_memory liest eine; mem0_get_memory_history zeigt, wie sie sich verändert hat (alter und neuer Text, Event ADD, UPDATE oder DELETE und die auslösende Eingabe). mem0_update_memory ersetzt text, metadata oder expiration_date einer Erinnerung; die KI bestätigt vorher Erinnerung und neuen Text mit dir.

Entitäten, Profile und Aktivität: mem0_list_entities listet Nutzer, Agenten, Apps und Runs mit der Zahl ihrer Erinnerungen; mem0_get_entity liest eine Entität; mem0_create_user registriert eine Nutzer-ID mit Metadaten, bevor es Erinnerungen dazu gibt. mem0_get_user_profile liefert das Profil, das Mem0 im Hintergrund für einen Nutzer aufbaut; eine 200-Antwort mit status und ohne Profil heißt, dass es noch nicht fertig ist. mem0_list_events und mem0_get_event zeigen Add- und Such-Vorgänge mit Status (PENDING, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED), Latenz und Fehlern.

Bei der Installation deaktiviert: mem0_delete_memory und mem0_delete_entity. Beides lässt sich nicht rückgängig machen, und das Löschen einer Entität entfernt alle ihre Erinnerungen, deshalb schaltet ein Workspace-Admin sie ein, wenn das Team sie braucht.

Datenformate: IDs sind UUIDs. Datumsangaben sind ISO 8601 in UTC; Datumsfilter bei Add und List nehmen YYYY-MM-DD. categories sind Mem0s eigene Tags wie food, travel oder professional_details.

Blättern: mem0_list_memories nimmt page (ab 1) und page_size (Standard 50, höchstens 100); mem0_list_entities blättert genauso. Listen-Antworten enthalten count, next und previous; ein leeres next (null) bedeutet die letzte Seite. Um eine Frage zu beantworten, nutzt die KI lieber mem0_search_memories, statt durch alles zu blättern.

Limits: Die Pläne begrenzen gespeicherte Erinnerungen und Suchaufrufe pro Monat; mem0_get_stats zeigt total_retrieval_events_limit.

Häufige Fehler: 400 bedeutet fehlende oder ungültige Filter (Suche und Liste lehnen ein user_id auf oberster Ebene ab; es gehört in filters), keine Entitäts-ID beim Add oder ein falsches Datumsformat; 401 einen falschen oder widerrufenen Key; 404 eine unbekannte Erinnerung, Entität oder ein unbekanntes Event; 429 ein erreichtes Rate- oder Plan-Limit (die KI wartet, statt in einer Schleife zu wiederholen).

Der Connector löscht keine Erinnerungen in großen Mengen und nutzt nicht die Open-Source-Bibliothek von Mem0; er arbeitet nur mit der gehosteten Mem0 Platform.

Schritt 2 — Adapter installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in ChatGPT hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

ChatGPT fügt MCP-Server als Plugins auf seiner Seite Plugins hinzu, im Web und in den kostenpflichtigen Tarifen. Den Entwicklermodus brauchst du dafür nicht mehr. In einem Business-Workspace dürfen das nur Admins und Owner; in Enterprise und Edu kann ein Admin die Berechtigung Create plugins with MCPs vergeben.

1. Geh zu chatgpt.com/plugins, klicke auf Add und dann auf Add custom MCP server.
2. Gib einen Namen ein, z. B. Name: Mem0.
3. Trag unter Connection als Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID ein und lass Authentication auf OAuth.
4. Wähle I understand and want to continue und dann Create as a plugin. Wenn ChatGPT danach fragt, meldest du dich bei AnythingMCP an und erlaubst den Zugriff.
5. Installiere das neue Plugin unter deinen persönlichen Plugins, tippe dann in einem Chat @ und wähle es aus.

Verfügbare Tools

Beispiel-Prompts

• „Merk dir für den Nutzer alice, dass sie Vegetarierin ist und eine Nussallergie hat.“
• „Was wissen wir über die Essensvorlieben des Nutzers alice? Durchsuche ihre Erinnerungen.“
• „Hat die Extraktion aus meinem letzten Add geklappt, und welche Erinnerungen hat sie angelegt?“
• „Die Erinnerung, dass alice in Lyon wohnt, ist veraltet: Sie ist nach Turin gezogen. Korrigier sie und zeig mir den Verlauf.“
• „Welche Nutzer haben die meisten Erinnerungen, und wie nah sind wir am Suchlimit des Plans?“

FAQ

Funktioniert der kostenlose ChatGPT-Tarif mit eigenen MCP-Servern? OpenAI dokumentiert eigene MCP-Server nur für kostenpflichtige Tarife; den Free-Tarif führt OpenAI nicht auf.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit Cursor verbinden
• Mit Gemini verbinden
• Mit Meta Muse verbinden
• Mit Microsoft Copilot verbinden