Resumen
Una memoria a largo plazo para tu IA con Mem0 Platform: guarda hechos de las conversaciones por usuario, agente, app o sesión, búscalos por significado, lista, lee y corrige recuerdos y sigue cómo han cambiado, y consulta usuarios, agentes, perfiles, eventos de procesamiento y uso.
Configuración guiada
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git clone, sin servidor local.
Mem0 + Microsoft Copilot
Una memoria a largo plazo para tu IA con Mem0 Platform: guarda hechos de las conversaciones por usuario, agente, app o sesión, búscalos por significado, lista, lee y corrige recuerdos y sigue cómo han cambiado, y consulta usuarios, agentes, perfiles, eventos de procesamiento y uso.
Requisitos previos
Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:
MEM0_API_KEY
Paso 1 — Obtener credenciales
La configuración lleva unos 2 minutos. Necesitas una cuenta de Mem0 Platform; el plan gratuito tiene límites mensuales de recuerdos guardados y de búsquedas.
- Inicia sesión en https://app.mem0.ai y abre API Keys (https://app.mem0.ai/dashboard/api-keys).
- Crea una clave y cópiala. Pertenece a una organización y un proyecto: todos los recuerdos se leen y escriben allí.
- Pégala en
MEM0_API_KEY, sin la palabraToken. El conector la envía comoAuthorization: Token <key>. - Instala el conector y ejecuta
mem0_ping: muestra la organización, el proyecto y el email de la cuenta con los que trabaja la clave.
Costes: ninguna herramienta se factura por llamada, pero el plan cuenta el uso. mem0_add_memories cuenta para el límite de recuerdos guardados y mem0_search_memories cuenta como llamada de recuperación (búsqueda). mem0_get_stats muestra los totales y el límite de recuperación del plan.
Ámbito: cada recuerdo pertenece al menos a un id de entidad: user_id, agent_id, app_id o run_id (una sesión). Usa ids estables de tu propio sistema, como un número de cliente. Buscar y listar requieren un objeto filters con al menos uno de ellos, por ejemplo {"user_id": "alice"}, o combinados: {"AND": [{"user_id": "alice"}, {"agent_id": "support-bot"}]}. Los filtros aceptan también OR, NOT y los operadores in, gte, lte, gt, lt, ne, contains e icontains, por ejemplo {"created_at": {"gte": "2026-01-01"}}.
Recordar: mem0_add_memories recibe messages (turnos de usuario y asistente) y un id de entidad. Mem0 extrae los hechos duraderos, como "prefiere comida vegetariana". La extracción se ejecuta en segundo plano: la respuesta es status PENDING con un event_id, y mem0_get_event muestra cuándo pasa a SUCCEEDED y qué recuerdos se añadieron o cambiaron. Con infer: false cada mensaje se guarda tal cual y la respuesta llega enseguida. metadata, expiration_date, includes, excludes y custom_instructions deciden qué se conserva. Antes de guardar algo personal, la IA te dice qué va a almacenar.
Recuperar: mem0_search_memories recibe una pregunta en lenguaje natural en query y filters, y devuelve memory, score (relevancia), categories, metadata y fechas. top_k (por defecto 10, como máximo 100) da más resultados, rerank: true un orden mejor y threshold una puntuación mínima.
Consultar y corregir: mem0_list_memories lista todos los recuerdos que coinciden con filters, del más reciente al más antiguo, con rango de fechas, categorías y palabras clave opcionales; mem0_get_memory lee uno; mem0_get_memory_history muestra cómo cambió (texto antiguo y nuevo, evento ADD, UPDATE o DELETE y la entrada que lo causó). mem0_update_memory sustituye text, metadata o expiration_date de un recuerdo; la IA confirma antes contigo el recuerdo y el texto nuevo.
Entidades, perfiles y actividad: mem0_list_entities lista usuarios, agentes, apps y runs con el número de sus recuerdos; mem0_get_entity lee una; mem0_create_user registra un id de usuario con metadatos antes de que exista ningún recuerdo. mem0_get_user_profile devuelve el perfil que Mem0 construye en segundo plano para un usuario; una respuesta 200 con un status y sin perfil significa que aún no está listo. mem0_list_events y mem0_get_event muestran las operaciones de añadir y buscar con estado (PENDING, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED), latencia y errores.
Desactivadas al instalar: mem0_delete_memory y mem0_delete_entity. Ninguna se puede deshacer, y borrar una entidad elimina todos sus recuerdos, así que un administrador del workspace las activa cuando el equipo las necesita.
Formatos de datos: los ids son UUID. Las fechas son ISO 8601, en UTC; los filtros de fecha al añadir y listar usan YYYY-MM-DD. categories son etiquetas propias de Mem0, como food, travel o professional_details.
Paginación: mem0_list_memories acepta page (desde 1) y page_size (por defecto 50, como máximo 100); mem0_list_entities pagina igual. Las respuestas de listado traen count, next y previous; un next nulo indica la última página. Para responder una pregunta, la IA prefiere mem0_search_memories a recorrer todas las páginas.
Límites: los planes limitan los recuerdos guardados y las llamadas de búsqueda por mes; mem0_get_stats muestra total_retrieval_events_limit.
Errores comunes: 400 indica filtros ausentes o no válidos (buscar y listar rechazan un user_id en el nivel superior; va dentro de filters), falta de id de entidad al añadir o un formato de fecha incorrecto; 401 una clave errónea o revocada; 404 un recuerdo, entidad o evento desconocido; 429 el límite de frecuencia o del plan alcanzado (la IA espera en lugar de reintentar en bucle).
El conector no borra recuerdos en bloque y no usa la biblioteca de código abierto de Mem0; solo trabaja con Mem0 Platform alojada.
Paso 2 — Instalar el adapter
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
Paso 3 — Añadir el conector en Microsoft Copilot
La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestraYOUR_SERVER_ID.
Microsoft Copilot usa servidores MCP a través de agentes creados en Copilot Studio: añades AnythingMCP a un agente como herramienta y luego publicas el agente en Microsoft 365 Copilot y Teams. Copilot Studio se conecta desde la nube de Microsoft por Streamable HTTP, que AnythingMCP admite.
- En Copilot Studio, abre tu agente (o crea uno), ve a Tools y elige Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
- Escribe un Server name (por ejemplo
AnythingMCP), una Server description que diga qué hace el conector y la Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Copilot Studio usa la descripción para decidir cuándo llamar al servidor. - En la autenticación, elige API key, pon Type en Header y
X-API-Keycomo nombre de la cabecera, y selecciona Create. - En Add tool, elige Create a new connection, pega una clave de API MCP de AnythingMCP (MCP Servers → tu servidor → API keys) y selecciona Add to agent.
- Pruébalo en el panel Test del agente: pide algo que necesite las herramientas de
Mem0. - Selecciona Publish y luego Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, deja marcada Make agent available in Microsoft Copilot y elige Add channel. See agent in Teams lo instala para ti; en Microsoft 365 Copilot, escribe @ y elige el agente.
¿Prefieres que cada persona inicie sesión? En lugar de la clave de API elige OAuth 2.0 → Dynamic discovery: cada usuario inicia sesión en AnythingMCP la primera vez que el agente lo llama.
¿Lo alojas tú mismo? Usa la dirección HTTPS pública de tu instancia en lugar de https://cloud.anythingmcp.com. Copilot Studio se conecta desde la nube de Microsoft, así que localhost no funciona.
Herramientas disponibles
| Tool | What it does |
|---|---|
mem0_ping | Check the Mem0 API key and show the organization id, project id and account email it works on |
mem0_add_memories | Store memories from a conversation in Mem0: Mem0 extracts the lasting facts and saves them under the given user, agent, app or run (at… |
mem0_search_memories | Search Mem0 memories by meaning with a natural-language query, within filters that name at least one user_id, agent_id, app_id or run_id |
mem0_list_memories | List all Mem0 memories that match filters (at least one user_id, agent_id, app_id or run_id), page by page, with optional date range… |
mem0_get_memory | Read one Mem0 memory by id: its text, user, agent, app and session ids, metadata, categories, creation, update and expiration dates |
mem0_update_memory | Replace the text, metadata or expiration date of one Mem0 memory, e.g. to correct a wrong fact |
mem0_get_memory_history | Show how one Mem0 memory changed over time: each entry has the old and new text, the event (ADD, UPDATE, DELETE), the conversation input… |
mem0_list_entities | List the users, agents, apps and runs that have memories in the Mem0 project, with their type, name, memory count and dates, plus totals… |
mem0_get_entity | Read one Mem0 entity (a user, agent, app or run): id, name, owner, metadata and dates |
mem0_get_user_profile | Read the memory profile Mem0 builds for a user: a summary of who they are and what they prefer |
mem0_create_user | Register a user id in the Mem0 project with optional metadata, before any memory is added for it |
mem0_list_events | List the memory operations of the Mem0 project (add and search events) with type, status (PENDING, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED), payload… |
mem0_get_event | Read one Mem0 event, e.g. the event_id returned by mem0_add_memories: status, the memories it added, updated or deleted, latency… |
mem0_get_stats | Show Mem0 usage statistics: total memories, add events, search (retrieval) events and the plan's retrieval limit, and memories per user… |
mem0_delete_memory | Delete one Mem0 memory permanently |
mem0_delete_entity | Delete a Mem0 user, agent, app or run together with all of its memories |
Ejemplos de prompts
- "Recuerda para el usuario alice que es vegetariana y alérgica a los frutos secos."
- "¿Qué sabemos de las preferencias alimentarias del usuario alice? Busca en sus recuerdos."
- "¿Funcionó la extracción de mi último add, y qué recuerdos creó?"
- "El recuerdo de que alice vive en Lyon está desactualizado: se mudó a Turín. Corrígelo y muéstrame su historial."
- "¿Qué usuarios tienen más recuerdos y cuánto nos falta para el límite de búsquedas del plan?"
FAQ
¿Para qué Copilot es? Para Microsoft 365 Copilot en el trabajo, mediante agentes de Copilot Studio. La app de Microsoft Copilot para cuentas personales no permite añadir tu propio servidor MCP.
¿Qué necesito? Una cuenta de trabajo con acceso a Copilot Studio (licencia o prueba) para crear el agente. Quien lo use en Microsoft 365 Copilot o Teams necesita acceso al agente: compártelo o pide a un administrador que lo publique para la organización. Si tu organización aplica directivas de datos a los conectores de Power Platform, también cubren los servidores MCP.
El agente no llama a las herramientas. Comprueba que el nombre de la cabecera sea exactamente X-API-Key y que la clave pertenezca al mismo servidor MCP que la URL, y escribe una Server description concreta: Copilot Studio la usa para decidir cuándo llamar al servidor. Vuelve a publicar el agente después de cada cambio; en un chat abierto, escribe "start over" para usar la nueva versión.
Siguientes pasos
- Página del conector
- Conectar a Claude
- Conectar a ChatGPT
- Conectar a Cursor
- Conectar a Gemini
- Conectar a Meta Muse
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