麦普脑工具

Name: 麦普脑工具
Author: j3k0

作者：j3k016 星标更新：2025-10-29

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

MCP Memory：用于AI对话的持久记忆 🧠

赋予您的AI一种在对话之间持久的记忆。 再也不会丢失重要的上下文信息。

MCP Memory 是一个强大的、基于Elasticsearch的知识图谱系统，它为AI模型提供了超出其上下文窗口限制的持久记忆。构建于模型上下文协议（MCP）之上，确保您的大型语言模型（LLMs）永远记住重要信息，从而创建更加连贯、个性化且有效的AI对话。

🌟 为什么AI模型需要持久记忆

您是否曾遇到过这些与AI助手相关的困扰？

您的AI忘记之前对话中的关键细节
每次开始新聊天时都必须重复相同的上下文
当对话历史记录填满时，有价值的见解被丢失
无法引用过去的工作或决策

MCP Memory通过创建一个结构化、可搜索的记忆存储来解决这些问题，该存储可以无限期地保存上下文。现在，您的AI可以建立有意义的长期用户关系，并在数天、数周甚至数月的交互中保持连贯性。

✨ 主要功能

📊 持久记忆：跨多个会话存储和检索信息
🔍 智能搜索：使用强大的Elasticsearch查询找到所需的信息
📓 上下文回忆：AI根据对话自动优先处理相关信息
🧩 关系理解：连接概念，模仿人类联想记忆
🔄 长期/短期记忆：区分临时细节和重要知识
🗂️ 记忆区域：将信息组织到不同的领域（项目、客户、主题）
🔒 可靠且可扩展：基于Elasticsearch的企业级性能

🚀 五分钟设置

开始使用非常简单：

先决条件

Docker：运行Elasticsearch（或本地Elasticsearch安装）所必需
Node.js：版本18或更高
npm：用于包管理

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/mcp-servers/mcp-servers.git
cd mcp-servers/memory

# 2. 安装依赖
npm install

# 3. 启动Elasticsearch（使用Docker）
npm run es:start
# 注意：如果您希望使用自己的Elasticsearch安装，
# 设置ES_NODE环境变量指向您的Elasticsearch实例

# 4. 构建项目
npm run build

🔌 连接到Claude Desktop

MCP Memory设计为与Claude Desktop无缝工作，为所有对话提供持久记忆：

复制并配置启动脚本：

仓库包含一个launch.example文件，您可以简单复制：

# 复制示例启动文件
cp launch.example launch.sh

# 编辑launch.sh以添加您的Groq API密钥
# 这是智能记忆检索所需的
nano launch.sh  # 或使用您喜欢的编辑器

将脚本设为可执行：

chmod +x launch.sh

在Claude Desktop中添加命令：
- 打开Claude Desktop设置
- 导航至“命令”部分
- 点击“添加新命令”
- 如下配置：
  - 名称：MCP Memory
  - 命令：/path/to/mcp-servers/memory/launch.sh
  - 参数：留空
  - 后台运行：是
  - 显示在菜单中：是
验证连接：
- 从Claude Desktop启动命令
- 您应该看到通知，表明Claude已连接到MCP Memory
- 尝试询问Claude关于之前讨论的内容！

完整的示例和视觉指南，请参阅在线的Claude Desktop MCP Server Setup Guide。

💡 工作原理

MCP Memory创建了一个结构化的知识图谱，其中：

实体代表人们、概念、项目或任何值得记住的事物
关系连接实体，形成关联网络
观察捕捉关于实体的具体细节
相关性评分确定应优先考虑哪些信息

当集成到LLM中时，系统会自动：

存储在对话中学习的新信息
在需要时检索相关上下文
建立相关概念之间的联系
忘记不重要的细节，同时保留关键知识

🛠️ 示例：代理如何使用记忆

用户视角

对话1：初始信息

用户：我女儿的名字叫Emma，她下个月就8岁了。

Claude：太棒了！Emma下个月就8岁了。你们有什么特别的计划吗？
（幕后操作：Claude将“Emma”作为类型为“人”的实体存储，并记录她的年龄和生日时间）

对话2：几天或几周后

用户：我在想送什么礼物。

Claude：如果你正在寻找Emma8岁生日的礼物想法，你考虑过她的当前兴趣是什么吗？那个年龄段的孩子通常喜欢创意物品、书籍或教育游戏。
（幕后操作：Claude检索了实体“Emma”，她的年龄以及生日即将到来的事实）

对话3：生日之后

用户：周六的派对进行得很顺利！

Claude：很高兴Emma的8岁生日派对周六成功举行！她收到的礼物喜欢吗？
（幕后操作：Claude更新了关于Emma的观察，记录了她的生日派对在周六举行并且很成功）

代理如何使用记忆

当用户提到一些重要的信息时，代理：

识别值得记住的重要信息
通过创建实体、关系和观察将其存储在记忆中
当出现新的细节时更新现有信息

当用户提到与存储信息相关的内容时，代理：

根据当前对话搜索记忆中的相关上下文
检索可能有用的详细信息
自然地将这些信息融入其响应中

这一切都是自动发生的——用户只需与助手进行正常的对话，而记忆系统则在后台工作，以维护跨会话的上下文。

智能实体管理

MCP Memory包括智能处理实体创建和更新：

当尝试创建一个已经存在的实体时，系统返回现有的实体数据，并指导如何用新信息扩展它
系统智能地区分创建新实体和更新现有实体
即使信息更新，实体关系也会自动维持

🧰 管理工具

MCP Memory包括一个全面的管理CLI，用于维护您的知识图谱：

# 搜索记忆
node dist/admin-cli.js search "Emma 生日"

# 查看特定实体的详细信息
node dist/admin-cli.js entity "Emma"

# 备份整个记忆系统
node dist/admin-cli.js backup memory-backup.json

📚 高级功能

记忆区域

将知识组织到不同的领域：

# 创建一个项目特定的记忆区域
node dist/admin-cli.js zones add client-acme "ACME Corp项目知识"

# 将数据导入该区域
node dist/admin-cli.js import acme-data.json client-acme

对话记忆管理

您还可以通过自然对话指示助手将记忆组织到不同的区域：

创建和使用记忆区域

用户：Claude，你能创建一个名为“work-project”的新记忆区域来存储有关我当前工作的项目信息吗？

Claude：我已经创建了一个名为“work-project”的新记忆区域。我会在这个区域存储与您的工作项目相关的信息。你想让我记住关于这个项目的什么信息？

用户：项目的截止日期是3月15日，我们正在建设一个新的库存管理系统。

Claude：我已经将关于您的工作项目的3月15日截止日期和您正在建设的库存管理系统的信息存储在“work-project”区域。我会将未来与此项目相关的信息组织在这个区域。
（幕后操作：Claude创建了一个新的记忆区域，并将项目信息专门存储在该区域）

检索特定区域的信息

用户：你记得我的工作项目吗？

Claude：根据我们讨论过的关于您的工作项目，我记得您正在建设一个库存管理系统，截止日期是3月15日。
（幕后操作：Claude专门搜索“work-project”区域的相关信息）

切换记忆区域

用户：Claude，我们现在切换到我的“烹饪”记忆区域。我想讨论一个食谱。

Claude：我已经切换到了您的“烹饪”记忆区域。今天你想讨论哪个食谱？
（幕后操作：Claude更新其记忆上下文，优先搜索“烹饪”区域）

用户：上个月告诉你的那道意大利面是什么？

Claude：根据我们在“烹饪”区域之前的对话，你分享了一种使用培根、鸡蛋、佩科里诺奶酪和黑胡椒的卡邦纳拉食谱。你提到这是你在罗马旅行时学到的家庭最爱。
（幕后操作：Claude专门在“烹饪”区域搜索此信息）

通过将记忆组织到不同的区域，对话变得更加相关和专注于当前的主题或项目。

搜索能力

利用Elasticsearch的强大搜索功能：

# 模糊搜索（即使有拼写错误也能找到“会议”）
node dist/admin-cli.js search "会议笔记"

# 区域特定搜索
node dist/admin-cli.js search "预算" client-acme

🤝 贡献

欢迎贡献！详情请参阅CONTRIBUTING.md。

📝 许可证

MIT

准备好给您的AI一个持久的记忆了吗？五分钟内即可开始！ <a href="https://github.com/mcp-servers/mcp-servers">GitHub</a> • 《<a href="https://discord.gg/mcp-community">Discord</a>》 • <a href="https://mcp-servers.readthedocs.io">文档</a>