optimized-memory-mcp-server
2025.04.04
0
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，通过知识图谱存储和管理实体、关系和观察数据，使得 Claude AI 能够在不同聊天会话中记住用户信息。
View on GitHub
Overview
基本能力
产品定位
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。
核心功能
- 知识图谱存储：使用本地知识图谱实现持久化记忆，存储实体、关系和观察数据。
- 实体管理：支持创建、删除和查询实体，每个实体具有唯一名称、类型和观察列表。
- 关系管理：支持创建、删除和查询实体之间的关系，关系以主动语态描述。
- 观察管理：支持添加、删除和查询实体的观察数据，观察数据为原子性的事实。
- 搜索功能：支持基于查询搜索节点，包括实体名称、类型和观察内容。
适用场景
- AI 记忆管理：用于 Claude AI 在不同聊天会话中记住用户信息。
- 个性化聊天：通过存储用户的基本信息、行为、偏好和目标，实现个性化聊天体验。
- 知识图谱应用：适用于需要构建和管理知识图谱的应用场景。
工具列表
- create_entities：创建多个新实体。
- create_relations：创建多个新关系。
- add_observations：向现有实体添加新观察。
- delete_entities：删除实体及其关联关系。
- delete_observations：从实体中删除特定观察。
- delete_relations：删除特定关系。
- read_graph：读取整个知识图谱。
- search_nodes：基于查询搜索节点。
- open_nodes：按名称检索特定节点。
常见问题解答
- 如何设置与 Claude Desktop 的集成？
- 在
claude_desktop_config.json中添加 Docker 或 NPX 配置。 - 如何构建 Docker 镜像？
- 使用命令
docker build -t mcp/memory -f src/memory/Dockerfile .构建镜像。
使用教程
使用依赖
- Docker：确保已安装 Docker。
- Node.js：如果使用 NPX 方式，确保已安装 Node.js。
安装教程
- Docker 方式：
sh docker build -t mcp/memory -f src/memory/Dockerfile . - NPX 方式：
json { "mcpServers": { "memory": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-memory" ] } } }
调试方式
- 启动服务：
sh docker run -i --rm mcp/memory - 验证服务：使用 API 工具（如 Postman）调用
read_graph接口，检查返回的知识图谱数据。