弹性内存管理器

Name: 弹性内存管理器
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：适用于AI对话的持久记忆 🧠

给你的AI一个在对话之间持续的记忆。 再也不会丢失重要的上下文。

MCP Memory 是一个强大的、基于Elasticsearch的知识图谱系统，它赋予AI模型超出其上下文窗口限制的持久记忆。专为模型上下文协议（MCP）构建，确保您的大语言模型（LLMs）永远记住重要信息，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助手相关的烦恼？

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后，有价值的见解就会丢失
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查询找到您需要的确切内容
📓 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：将信息组织成不同的领域（项目、客户、主题）
🔒 可靠且可扩展：基于Elasticsearch的企业级性能构建

🚀 五分钟设置

开始使用非常简单：

先决条件

Docker：运行Elasticsearch所需（或本地Elasticsearch安装）
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. 安装依赖项
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旨在与Claude Desktop无缝协作，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
- 导航到“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关于之前对话中讨论的内容！

有关完整的示例和视觉指南，请参阅在线的Claude Desktop MCP服务器设置指南。

💡 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。你有什么特别的计划吗？
（幕后操作：Claude将“Emma”存储为类型为“人”的实体，并记录她的年龄和生日时间）

对话2：几天或几周后

用户：我在考虑送什么礼物。

Claude：如果你正在寻找Emma 8岁生日的礼物想法，你考虑过她的当前兴趣是什么？在那个年纪，许多孩子喜欢创意物品、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岁生日派对在周六成功举行！她喜欢收到的礼物吗？
（幕后操作：Claude更新了关于Emma的观察，指出她的生日派对是在周六举行的，并且很成功）

代理如何使用记忆

当用户提到一些重要的事情时，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

当用户提到与存储的信息相关的事情时，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，而记忆系统则在幕后工作，维护跨会话的上下文。

智能实体管理

MCP Memory包括智能的实体创建和更新处理：

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
即使信息被更新，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

将知识组织成不同的领域：

# 创建一个特定项目的记忆区域
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关于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：我已经在“work-project”区域存储了关于您的工作项目的3月15日截止日期和您正在建设库存管理系统的相关信息。我会将未来关于此项目的任何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，并将项目信息具体存储在该区域）

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专门在“work-project”区域搜索相关信息）

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更新了其记忆上下文，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，你分享了一道使用培根、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”区域搜索这些信息）

通过将记忆组织成不同的区域，对话变得更加相关和专注于当前的话题或项目。

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>