MemOS

环境要求

• Docker 与 Docker Compose（自托管方式用于启动依赖服务）
• Neo4j 图数据库与 Qdrant 向量数据库（自托管模式必需）
• Python 环境（用于运行 uvicorn 启动 REST API 服务）
• Node.js / npm（选择本地插件方式时需要）

安装与启动步骤

1. 1选择接入方式

   README 提供四种入口：Cloud API、Self-Host 自托管、MemOS Cloud Plugin 云插件、Local Plugin 本地插件，按场景先确定一种。

2. 2获取项目代码

   把仓库克隆到本地，后续自托管部署在仓库目录内进行。

   git clone https://github.com/MemTensor/MemOS.git

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3. 3启动依赖基础设施

   自托管模式需要 Neo4j 与 Qdrant 先跑起来，README 给出的方式是 docker compose up。

   docker compose up -d

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4. 4准备配置文件

   参考 docker/.env.example-full 填写 LLM 提供方、embedder、向量库、图库、调度器等配置。

   cp docker/.env.example-full .env

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5. 5启动 REST API 服务

   进入 src 目录后用 uvicorn 启动 server_api，监听 0.0.0.0:8000，worker 数为 1。

   cd src
   uvicorn memos.api.server_api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 1

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6. 6调用接口验证

   README 给出 Python 调用示例，base 地址为 http://localhost:8000/product。

   import requests, json
   
   headers = {"Content-Type": "application/json"}
   base = "http://localhost:8000/product"

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关键配置

如何确认成功

服务在 8000 端口成功启动，用 Python 请求 http://localhost:8000/product 接口能得到正常响应，即表示部署可访问。

常见问题

注意事项

• 四种接入方式数据位置不同：云 API 与云插件数据在 MemOS Cloud，自托管数据在自己服务器，本地插件数据在本机 SQLite。
• 示例服务地址为 http://localhost:8000/product，端口来自 README 的启动命令，请勿随意改动端口后仍按示例调用。
• 配置项的准确变量名以 docker/.env.example-full 为准，本教程只列出分类，未在 README 中出现的变量名不应臆造。
• 自托管完整部署细节参考官方文档 https://memos-docs.openmem.net/open_source/getting_started/rest_api_server/。