optimized-memory-mcp-server

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2025.01.02 4
Python知识图谱AI记忆管理开发效率
optimized-memory-mcp-server 是一个基于知识图谱的持久化记忆服务器,主要用于测试和展示 Claude AI 的编码能力以及良好的 AI 工作流程和提示设计。它使用 SQLite 作为后端,通过实体、关系和观察来构建和管理知识图谱,使得 Claude AI 能够在不同聊天中记住用户信息。
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Overview

基本能力

产品定位

optimized-memory-mcp-server 是一个知识图谱记忆服务器,用于实现持久化记忆功能,帮助 AI 在不同会话中记住用户信息。

核心功能

  1. 实体管理:创建、删除和查询实体(如人物、组织、事件等)。
  2. 关系管理:定义和删除实体之间的有向关系。
  3. 观察管理:添加、删除和查询与实体相关的观察(即事实信息)。
  4. 知识图谱查询:支持全文搜索和特定节点查询,返回完整的图谱结构。

适用场景

  1. AI 聊天个性化:帮助 AI 记住用户的基本信息、偏好和行为模式。
  2. 知识管理:用于构建和管理复杂的知识图谱,适用于教育、研究等领域。
  3. 开发测试:展示 AI 的工作流程和提示设计能力。

工具列表

  1. create_entities:创建多个新实体。
  2. create_relations:创建实体之间的关系。
  3. add_observations:为实体添加观察。
  4. delete_entities:删除实体及其相关关系。
  5. delete_observations:删除实体的观察。
  6. delete_relations:删除实体之间的关系。
  7. read_graph:读取整个知识图谱。
  8. search_nodes:基于查询搜索节点。
  9. open_nodes:按名称检索特定节点。

常见问题解答

  1. 如何设置与 Claude Desktop 的集成?
  2. claude_desktop_config.json 中添加 Docker 或 NPX 配置。
  3. 如何更新 AI 的记忆?
  4. 通过系统提示指导 AI 在交互中收集和更新信息。
  5. 如何处理重复的实体或关系?
  6. 工具会自动忽略重复的实体或关系。

使用教程

使用依赖

  1. 确保已安装 Docker 或 Node.js(用于 NPX)。

安装教程

  1. Docker 安装 sh docker build -t mcp/memory -f src/memory/Dockerfile .
  2. NPX 安装
  3. 无需额外安装,直接通过 NPX 运行。

调试方式

  1. 验证 Docker 容器运行 sh docker run -i --rm mcp/memory
  2. 测试 API 工具
  3. 使用 read_graph 工具验证知识图谱是否为空。
  4. 使用 create_entitiesadd_observations 添加测试数据。

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款,请参阅 MIT 了解完整条款。