Collegare Mem0 MCP a Cursor

💡 Niente installazione? Vai direttamente su cloud.anythingmcp.com. Accedi, clicca Connectors → Mem0, inserisci le credenziali, genera una MCP API key e hai finito. Niente Docker, niente git clone, niente server locale.

Mem0 + Cursor

Una memoria a lungo termine per la tua AI con Mem0 Platform: salva fatti dalle conversazioni per utente, agente, app o sessione, cercali per significato, elenca, leggi e correggi i ricordi e segui come sono cambiati, e consulta utenti, agenti, profili, eventi di elaborazione e utilizzo.

Prerequisiti

Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:

MEM0_API_KEY

Step 1 — Ottieni le credenziali

La configurazione richiede circa 2 minuti. Ti serve un account Mem0 Platform; il piano gratuito ha limiti mensili sui ricordi salvati e sulle ricerche.

1. Accedi a https://app.mem0.ai e apri API Keys (https://app.mem0.ai/dashboard/api-keys).
2. Crea una chiave e copiala. Appartiene a un'organizzazione e a un progetto: tutti i ricordi vengono letti e scritti lì.
3. Incollala in MEM0_API_KEY, senza la parola Token. Il connettore la invia come Authorization: Token <key>.
4. Installa il connettore ed esegui mem0_ping: mostra l'organizzazione, il progetto e l'email dell'account su cui lavora la chiave.

Costi: nessuno strumento viene addebitato per chiamata, ma il piano conta l'utilizzo. mem0_add_memories conta sul limite dei ricordi salvati e mem0_search_memories conta come chiamata di retrieval (ricerca). mem0_get_stats mostra i totali e il limite di retrieval del piano.

Ambito: ogni ricordo appartiene ad almeno un id di entità: user_id, agent_id, app_id o run_id (una sessione). Usa id stabili del tuo sistema, ad esempio un codice cliente. Ricerca ed elenco richiedono un oggetto filters con almeno uno di essi, ad esempio {"user_id": "alice"}, oppure combinati: {"AND": [{"user_id": "alice"}, {"agent_id": "support-bot"}]}. I filtri accettano anche OR, NOT e gli operatori in, gte, lte, gt, lt, ne, contains e icontains, ad esempio {"created_at": {"gte": "2026-01-01"}}.

Memorizzare: mem0_add_memories riceve messages (i turni di utente e assistente) e un id di entità. Mem0 ne estrae i fatti duraturi, come "preferisce il cibo vegetariano". L'estrazione avviene in background: la risposta è status PENDING con un event_id, e mem0_get_event mostra quando è SUCCEEDED e quali ricordi sono stati aggiunti o modificati. Con infer: false ogni messaggio viene salvato alla lettera e la risposta arriva subito. metadata, expiration_date, includes, excludes e custom_instructions regolano cosa viene conservato. Prima di salvare qualcosa di personale, l'AI ti dice cosa sta per memorizzare.

Richiamare: mem0_search_memories riceve una domanda in linguaggio naturale in query e filters e restituisce memory, score (pertinenza), categories, metadata e date. top_k (predefinito 10, al massimo 100) dà più risultati, rerank: true un ordine migliore, threshold un punteggio minimo.

Consultare e correggere: mem0_list_memories elenca tutti i ricordi che corrispondono a filters, dal più recente, con intervallo di date, categorie e parole chiave facoltativi; mem0_get_memory ne legge uno; mem0_get_memory_history mostra come è cambiato (testo vecchio e nuovo, evento ADD, UPDATE o DELETE e l'input che l'ha causato). mem0_update_memory sostituisce text, metadata o expiration_date di un ricordo; l'AI conferma prima con te il ricordo e il nuovo testo.

Entità, profili e attività: mem0_list_entities elenca utenti, agenti, app e run con il numero dei loro ricordi; mem0_get_entity ne legge una; mem0_create_user registra un id utente con metadati prima che esista un ricordo. mem0_get_user_profile restituisce il profilo che Mem0 costruisce in background per un utente; una risposta 200 con uno status e senza profilo significa che non è ancora pronto. mem0_list_events e mem0_get_event mostrano le operazioni di aggiunta e ricerca con stato (PENDING, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED), latenza ed errori.

Disattivati all'installazione: mem0_delete_memory e mem0_delete_entity. Nessuno dei due si può annullare, e cancellare un'entità rimuove tutti i suoi ricordi, quindi un amministratore del workspace li attiva quando il team ne ha bisogno.

Formati dei dati: gli id sono UUID. Le date sono ISO 8601, in UTC; i filtri di data in aggiunta ed elenco usano YYYY-MM-DD. categories sono tag di Mem0 come food, travel o professional_details.

Paginazione: mem0_list_memories accetta page (da 1) e page_size (predefinito 50, al massimo 100); mem0_list_entities pagina allo stesso modo. Le risposte di elenco contengono count, next e previous; un next null indica l'ultima pagina. Per rispondere a una domanda l'AI preferisce mem0_search_memories allo scorrere tutte le pagine.

Limiti: i piani limitano i ricordi salvati e le chiamate di ricerca al mese; mem0_get_stats mostra total_retrieval_events_limit.

Errori comuni: 400 indica filtri mancanti o non validi (ricerca ed elenco rifiutano uno user_id al primo livello; va dentro filters), nessun id di entità nell'aggiunta o un formato di data errato; 401 una chiave errata o revocata; 404 un ricordo, un'entità o un evento sconosciuto; 429 il limite di frequenza o del piano raggiunto (l'AI attende invece di riprovare in loop).

Il connettore non cancella ricordi in blocco e non usa la libreria open source di Mem0; lavora solo con la Mem0 Platform ospitata.

Step 2 — Installa l'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

Step 3 — Aggiungi il connettore in Cursor

L'URL del tuo server: in AnythingMCP apri MCP Servers → il server su cui si trova questo connettore e copia il suo URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Usalo ovunque questa guida mostra YOUR_SERVER_ID.

Cursor legge i server MCP da ~/.cursor/mcp.json. Aggiungi questa voce:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "url": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Crea una chiave API MCP in AnythingMCP da MCP Servers → il tuo server → API keys e incollala al posto di YOUR_MCP_API_KEY.
2. Salva il file e riavvia Cursor.
3. Apri Cursor → Settings → MCP e verifica che anythingmcp sia elencato e connesso.
4. Inizia a chattare: l'agente ora può usare i tool di Mem0.

Tool disponibili

Esempi di prompt

• "Ricorda per l'utente alice che è vegetariana e allergica alla frutta a guscio."
• "Cosa sappiamo delle preferenze alimentari dell'utente alice? Cerca nei suoi ricordi."
• "L'estrazione dalla mia ultima aggiunta è andata a buon fine, e quali ricordi ha creato?"
• "Il ricordo secondo cui alice vive a Lione è superato: si è trasferita a Torino. Correggilo e mostrami la cronologia."
• "Quali utenti hanno più ricordi, e quanto siamo vicini al limite di ricerche del piano?"

FAQ

Cursor supporta server MCP personalizzati nel piano gratuito? Sì, MCP è disponibile nei piani Hobby, Pro e Business.

Prossimi passi

• Landing del connettore
• Collegare a Claude
• Collegare a ChatGPT
• Collegare a Gemini
• Collegare a Meta Muse
• Collegare a Microsoft Copilot