# MCP‑сервер для управления памятью агента

## Описание  
MCP‑сервер (Model Context Protocol) – это самостоятельный сервис, который предоставляет API для работы с памятью агентов через стандартизированный протокол. Сервис поддерживает **namespaces** и хранит данные в JSON‑файле, позволяя агентам сохранять, обновлять и получать информацию независимо от их локального окружения.

- **FastMCP** – быстрый HTTP‑сервер для MCP.
- **Pydantic** – валидатор данных (не используется напрямую в примере, но готов к расширению).
- **python-dotenv** – загрузка переменных окружения из `.env`.

## Предварительные требования  
| Пакет | Версия |
|-------|--------|
| Python | 3.10+ |
| pip | любой |

Установите зависимости через `pip`:

```bash
pip install -r requirements.txt
```

Файл `requirements.txt` содержит:
```
fastmcp>=0.1.0
pydantic>=2.0
python-dotenv>=1.0
```

## Установка  
Клонируйте репозиторий и установите зависимости:

```bash
git clone https://github.com/your-org/memory-mcp.git
cd memory-mcp
pip install -r requirements.txt
```

Создайте файл `.env` в корне проекта (если понадобится):

```dotenv
MEMORY_FILE=memory_data.json
PORT=8000
```

## Запуск  
Запустите сервер:

```bash
python memory_server.py
```

Сервер будет слушать на порту, указанном в переменной `PORT` (по умолчанию 8000).  

### Пример использования клиента

```python
# memory_client.py
from fastmcp import FastMCPClient
import json

client = FastMCPClient("Memory-Server", host="localhost", port=8000)

# Сохранить запись
response = client.post("/memory/namespace1/item1", data={"value": 42})
print(response.json())

# Получить запись
response = client.get("/memory/namespace1/item1")
print(response.json())
```

Запустите клиент в отдельном терминале:

```bash
python memory_client.py
```

## Пример работы

1. **Сохранение данных**

   ```bash
   curl -X POST http://localhost:8000/memory/namespaces/agents/agent_123 \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{"name":"Alice","role":"researcher"}'
   ```

2. **Получение данных**

   ```bash
   curl http://localhost:8000/memory/namespaces/agents/agent_123
   ```

3. **Обновление записи**

   ```bash
   curl -X PUT http://localhost:8000/memory/namespaces/agents/agent_123 \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{"name":"Alice","role":"senior researcher"}'
   ```

4. **Удаление записи**

   ```bash
   curl -X DELETE http://localhost:8000/memory/namespaces/agents/agent_123
   ```

## Структура проекта

```
memory-mcp/
├── memory_server.py  # Сервер MCP
├── memory_client.py  # Пример клиента
├── requirements.txt
└── .env (опционально)
```

---

**Готово!** Теперь у вас есть работающий MCP‑сервер для управления памятью агентов. 🚀