memory: add POST /api/v2/memory/delete so everos-mcp forget_session works on self-hosted servers
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 12/100
Hướng nghiên cứu
Design work, not a first task. The issue says the Cloud side is a placeholder and the three open questions (derived-data handling, cascade through the markdown/SQLite/LanceDB stores, filter semantics) are unresolved. Read the existing cascade path for deleted change events in this repo to see how a batch delete would reuse it. Done means those questions are answered in the issue thread and the POST /api/v2/memory/delete contract is agreed with the maintainers.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Context
The official MCP server everos-mcp exposes a forget_session tool that calls POST /api/v2/memory/delete with {session_id, app_id, project_id} to delete everything one connection stored. Self-hosted EverOS has no such route, so the tool currently degrades to a message ("this deployment does not support deleting memories through the API"), verified against a local server on 2026-10-10. No crash, but self-hosted users cannot delete through MCP.
Cloud contract to align with
evermind-everos-cloud/docs/api.md §7 defines the endpoint:
POST /api/v2/memory/delete, success204with no body- filters:
user_idXORagent_id,session_id,sender_id; at least one ofuser_id/agent_id/session_id - three-state semantics per field: omitted = skip the filter,
null/""= match empty, value = exact match
The same doc marks the Cloud implementation as a placeholder (returns 204, deletes nothing; semantics to be landed by the pipeline owner). So this is not yet a contract gap to close in a hurry; it is a feature both sides still have to define.
Open questions before implementing
- What a session-scoped delete removes. Episodes under the session are the obvious part. Atomic facts, profile clusters and agent cases were derived from those episodes by the offline pipeline — delete them too, recompute them, or leave them? (
everos-mcpdocuments that the profile and learned skills surviveforget_session.) - Three stores, one delete. Markdown is the source of truth; SQLite state and LanceDB rows must follow. The cascade already handles
deletedchange events for single files; a batch delete should go through the same path rather than touch the index directly. - Filter semantics. Whether to implement the full three-state filter from day one or only the
session_id(+ owner) shape thateveros-mcpsends.
Suggested path
Wait for the Cloud pipeline owner to land the deletion semantics, then implement the same contract here (route + service + markdown delete + cascade propagation), and remove the "not supported" branch in everos-mcp's forget_session. Until then the MCP docs state the limitation.
Refs: EverOS-MCP src/everos_mcp/client.py::delete_session, src/everos_mcp/server.py::forget_session.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 13.3k
- Fork
- 926
- Merge trung bình
- 17 giờ 8 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 32
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của EverMind-AI/EverOS
-
Độ khó 2/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 62/100
EverMind-AI/EverOS#414 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[Offer] Free independent recomputation of your published memory benchmarks (assayed-tier upgrade)Đang mở
Độ khó 4/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 3/100
EverMind-AI/EverOS#504 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
enhancement
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
EverMind-AI/EverOS#501 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 55/100
EverMind-AI/EverOS#498 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
EverMind-AI/EverOS#485 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của EverMind-AI/EverOS
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
ok-oldking/ok-wuthering-waves#1785 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
healthchecks/healthchecks#1349 ·
-
deployment release-lag
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
nolte/kamerplanter#2374 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug v1 v2
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
modelcontextprotocol/python-sdk#3725 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
batchterms() drops queries without a similar() clause, misaligning results with inputsCó thể đã có người làm @MohammadHijjawi97 đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày