mcp-泰坦认知内存服务器

核心能力

产品定位

MCP - Titan Memory Server 是一款专注于代码生成和理解的神经记忆模型服务器，通过记忆向量和序列学习来提高开发效率。

主要特性

• 可配置维度的神经记忆模型
• 序列学习和预测
• 计算惊喜度指标
• 模型持久化（保存/加载）
• 内存状态管理
• 完整的MCP工具集成

使用场景

• 代码生成和理解
• 序列预测任务
• 需要内存状态管理的人工智能应用

工具列表

1. init_model: 初始化Titan Memory模型，具有可定制的输入和输出维度。
2. train_step: 使用当前和下一个状态向量执行单次训练步骤。
3. forward_pass: 使用输入向量运行前向传播。
4. save_model: 将模型保存到指定路径。
5. load_model: 从指定路径加载模型。
6. get_status: 获取当前模型状态和配置。
7. train_sequence: 在一系列向量上训练模型。

常见问题解答

• 如何初始化模型？ 使用带有可定制输入和输出维度的 init_model 工具。
• 如何训练模型？ 使用 train_step 或 train_sequence 工具进行训练。
• 如何保存和加载模型？ 使用 save_model 和 load_model 工具。

教程

依赖项

# 安装依赖项
npm install

安装指南

# 构建项目
npm run build

# 运行测试
npm test

调试

# 运行测试以验证安装
npm test

示例用法

// 初始化模型
await callTool('init_model', { inputDim: 64, outputDim: 64 });

// 在序列上训练
const sequence = [
  [1, 0, 0, /* ... */],
  [0, 1, 0, /* ... */],
  [0, 0, 1, /* ... */]
];
await callTool('train_sequence', { sequence });

// 运行前向传播
const result = await callTool('forward_pass', {
  x: [1, 0, 0, /* ... */]
});