AI Memory के लिए MCP का उपयोग कैसे करें: 5-मिनट सेटअप

फरवरी 2026 · 5 min read · Developer guide

Model Context Protocol (MCP) AI क्लाइंट्स और बाहरी tools के बीच पुल है। एक 5-मिनट सेटअप में @olivaresai/alma-mcp को Claude Desktop, Cursor, या Windsurf से wire करें: npx के साथ स्थापित करें, क्लाइंट कॉन्फिग में जोड़ें, ALMA_API_KEY सेट करें, पुनः आरंभ करें। AI को तुरंत स्थायी memory, episodes, procedures, Soul Engine, और code workspace के लिए 35 tools मिलते हैं।

MCP 2025 का एक खुला मानक है जो AI क्लाइंट्स को बाहरी tools से कनेक्ट करने देता है। Alma का MCP server @olivaresai/alma-mcp किसी भी MCP-संगत क्लाइंट को persistent memory, संदर्भ संयोजन, और Soul Engine के लिए 35 tools देता है। इस setup में 5 मिनट लगते हैं।

मुझे क्या चाहिए होगा?

एक Alma खाता (alma.olivares.ai पर मुफ़्त साइनअप, $14/mo Starter plan से शुरू करें)। एक MCP-संगत AI क्लाइंट (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code)। npm/npx installed (Node.js 18+)। बस।

चरण 1: API key प्राप्त करें

alma.olivares.ai पर साइन अप करें। Settings → API Keys खोलें। "Generate new key" क्लिक करें। उसे एक नाम दें (जैसे "claude-desktop-mac")। उत्पन्न key को कॉपी करें — आप इसे फिर से नहीं देखेंगे। एक secure स्थान में save करें (password manager, env file)।

चरण 2: कॉन्फिग फ़ाइल खोलें

Claude Desktop: macOS पर ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json। Windows पर %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json। Linux पर ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json।

Cursor: सेटिंग्स → MCP Servers। Windsurf: सेटिंग्स → Extensions → MCP। यदि फ़ाइल मौजूद नहीं है, इसे एक खाली {} JSON object के साथ बनाएँ।

चरण 3: Alma को mcpServers में जोड़ें

config में एक mcpServers map जोड़ें (या मौजूदा को extend करें):

{"mcpServers":{"alma":{"command":"npx","args":["-y","@olivaresai/alma-mcp"],"env":{"ALMA_API_KEY":"your-api-key"}}}}

API key को step 1 से बदलें। फ़ाइल save करें।

चरण 4: क्लाइंट को पुनः आरंभ करें

क्लाइंट को पूरी तरह बंद करें (system tray से quit करें) और इसे फिर से खोलें। यह npx के माध्यम से @olivaresai/alma-mcp को download करेगा, इसे शुरू करेगा, और tools को discover करेगा। पहली बार पर 30-60 सेकंड लगते हैं; अगली बार तत्काल।

चरण 5: सत्यापित करें कि यह काम करता है

क्लाइंट खोलें और AI से पूछें: "क्या आप मेरी Alma memories देख सकते हैं?" या "alma_search के साथ 'preferences' खोजें।" यदि AI tools call कर रही है, सेटअप काम कर रहा है। यदि आप एक error देखते हैं, ALMA_API_KEY सही है की पुष्टि करें और क्लाइंट logs देखें।

कौन से tools उपलब्ध हैं?

35 tools: memory (alma_remember, alma_recall, alma_search, alma_extract), context (alma_assemble, alma_continue_session), soul (update_block, get_blocks, list_blocks), environments (switch, create, list), procedures (manage, success), video (generate, plan_scenes), code workspace (operations), और अधिक।

जब आप AI से कुछ करने के लिए कहते हैं, यह स्वचालित रूप से सही tools चुनती है। आपको explicitly tool names का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है — बस naturally पूछें।

क्या यह हर बातचीत में काम करती है?

हाँ। एक बार सेट हो जाने पर, MCP tools क्लाइंट में हर बातचीत में उपलब्ध हैं। आपकी Alma memories आपका अनुसरण करती हैं — पहली turn पर context assemble होती है, मॉडल जानता है कि आप कौन हैं।

क्या मैं विभिन्न क्लाइंट के लिए अलग keys का उपयोग कर सकता हूँ?

हाँ। प्रत्येक क्लाइंट को अपनी key देना smart है ताकि आप उन्हें independently rotate कर सकें। Settings → API Keys में आप जितनी keys चाहें generate कर सकते हैं।

Troubleshooting?

यदि tools दिखाई नहीं दे रहे: क्लाइंट को restart करें। यदि errors: ALMA_API_KEY सही है verify करें (curl https://alma.olivares.ai/api/v1/health -H "X-API-Key: $KEY")। पूर्ण विवरण: MCP setup docs।

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