内存库 MCP 服务器

这是一个用于管理项目特定“内存库”数据的模型上下文协议（MCP）服务器。它使用 SQLite 数据库来存储和检索与项目相关的上下文信息，如产品背景、决策日志、进度更新等。

特性

• 基于项目的： 为每个指定的项目路径维护一个独立的内存库。
• SQLite 存储： 将数据存储在项目目录中的 memory-bank/memory.db 文件中，提供结构化且高效的访问。
• 模块化： 将内存库管理逻辑封装到一个独立的 MCP 服务中。
• 标准化接口： 提供一组 MCP 工具以与内存库进行交互。

使用 npx 运行（推荐）

此服务器已发布到 npm，可以使用 npx 直接运行，无需手动克隆、安装或构建。

运行服务器

运行此服务器的主要方式是使用 npx，这会直接从 npm 注册表执行该包：

npx @telagod/memory-bank-mcp-server

Node.js 版本要求：

• 需要安装 Node.js 版本 18.0.0 或更高版本 (>=18.0.0)。

平台特定注意事项：

• Windows： 如果正确安装了 Node.js v18+ 并将其添加到了系统 PATH 环境变量中，那么在命令提示符、PowerShell 或 Windows 终端中直接运行 npx 命令应该没有问题。

• macOS / Linux / WSL (Windows Subsystem for Linux)：

  • 检查你的 Node.js 版本： 运行 node -v。
  • 潜在问题： 系统包管理器（如 Ubuntu/Debian 的 apt）提供的默认 Node.js 版本可能过时（例如 v12.x）。使用旧版本的 Node.js 运行 npx 很可能会失败。
  • 推荐解决方案： 使用 Node 版本管理器如 NVM (Node Version Manager) 或 NodeSource 来安装和管理 Node.js 版本。系统仓库通常落后于最新的 Node.js 发布版本。
  • 使用 NVM 示例：
    1. 安装 NVM（查看 官方 NVM 仓库 获取最新命令）：

       curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
       

    2. 重启终端或运行 NVM 安装程序指示的命令。
    3. 安装 Node.js v18+ 版本：nvm install 1.8（或特定版本如 nvm install 18.17.0）
    4. 使用已安装的版本：nvm use 18
    5. 现在，npx @telagod/memory-bank-mcp-server 命令应该能正常工作。

此服务器通常由 MCP 主应用（如 Roo Code）根据其配置（例如 mcp_settings.json）自动启动，但 npx 命令是实际使用的底层方法。

集成指南（使用 npx）

你可以将此内存库 MCP 服务器集成到支持 MCP 的应用程序（如 RooCode）中。建议使用 npx 运行服务器。

RooCode 配置示例

1. 打开 RooCode 的 mcp_settings.json 配置文件。

2. 在 servers 对象中添加一个新的服务器配置条目，如下所示。键（例如 "memory-bank-server"）是你用来引用此服务器的唯一标识符：

   {
     "servers": {
       "memory-bank-server": {
         "name": "内存库服务器 (npx)",
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@telagod/memory-bank-mcp-server"
         ],
         "type": "stdio",
         "alwaysAllow": [
           "initialize_memory_bank",
           "get_memory_bank_status",
           "read_memory_bank_section",
           "update_memory_bank_entry"
         ],
         "disabled": false
       }
     }
   }
   

3. 重要： 确保包名 @telagod/memory-bank-mcp-server 是正确的。如果你使用的是 fork 或其他版本，请相应地更新名称。

4. 可选参数： 如果服务器支持额外的命令行参数（如配置文件路径），可以在 args 数组中包名之后添加它们作为单独的字符串。

5. 保存 mcp_settings.json 文件。

6. 重新启动 RooCode 以加载新的 MCP 服务器。

其他 MCP 客户端

对于其他支持 MCP 的客户端，请参阅其文档了解如何配置通过命令行启动的 stdio 或 SSE 类型的 MCP 服务器。通常，你需要提供 npx 命令及其相应的参数，如上述示例所示。

MCP 工具

服务器提供了以下 MCP 工具：

1. initialize_memory_bank

   • 描述： 初始化指定项目路径的内存库存储。如果不存在，则创建 memory-bank/ 目录和 memory.db 文件。
   • 输入：
     • project_path (字符串，必需)：项目的绝对路径。
   • 输出： 包含状态消息和数据库路径的对象。

2. get_memory_bank_status

   • 描述： 检查指定项目路径的内存库状态（数据库文件是否存在）。
   • 输入：
     • project_path (字符串，必需)：项目的绝对路径。
   • 输出： 包含 exists (布尔值)，db_path (字符串) 和 message (字符串) 的对象。

3. read_memory_bank_section

   • 描述： 读取内存库特定部分的条目。
   • 输入：
     • project_path (字符串，必需)：项目的绝对路径。
     • section (字符串，必需)：要读取的部分（例如 product_context，decisions，progress，focus，system_patterns）。
     • limit (数字，可选，默认值：10)：返回的最大条目数。
     • offset (数字，可选，默认值：0)：分页偏移量。
   • 输出： 表示该部分记录的数组对象。

4. update_memory_bank_entry

   • 描述： 向内存库的特定部分添加新条目。
   • 输入：
     • project_path (字符串，必需)：项目的绝对路径。
     • section (字符串，必需)：要更新的部分（如上所述）。
     • entry_data (对象，必需)：新条目的数据。键应匹配部分数据库表的列名（不包括 id 和 timestamp）。
       • product_context: { "content": "..." }
       • decisions: { "reason": "...", "outcome": "..." }
       • progress: { "update_summary": "...", "status": "..." }
       • focus: { "area": "...", "details": "..." }
       • system_patterns: { "pattern_name": "...", "description": "..." }
   • 输出： 包含状态消息和新插入条目的 ID 的对象。

工作原理

下图展示了内存库 MCP 服务器的基本工作流程：

graph TD
    Client["客户端"] -- "工具调用\n(例如，update_entry, section='decisions')" --> MCPServer["内存库 MCP 服务器"]
    MCPServer -- "解析请求" --> Router{"路由器/逻辑"}

    subgraph "数据库交互"
        direction LR
        Router -- "section='product_context'?" --> Table_PC["product_context 表"]
        Router -- "section='decisions'?" --> Table_DEC["decisions 表"]
        Router -- "section='progress'?" --> Table_PROG["progress 表"]
        Router -- "section='focus'?" --> Table_FOC["focus 表"]
        Router -- "section='system_patterns'?" --> Table_SP["system_patterns 表"]

        Table_PC -- "读写操作" --> SQLiteDB["SQLite 数据库"]
        Table_DEC -- "读写操作" --> SQLiteDB
        Table_PROG -- "读写操作" --> SQLiteDB
        Table_FOC -- "读写操作" --> SQLiteDB
        Table_SP -- "读写操作" --> SQLiteDB
    end

    SQLiteDB -- "操作结果" --> MCPServer
    MCPServer -- "格式并发送响应" --> Client

1. 客户端请求： 客户端（例如，RooCode）向内存库 MCP 服务器发起工具调用请求，通常包括一个 section 参数（例如，update_memory_bank_entry 与 section='decisions'）。
2. 服务器解析： 服务器核心接收并解析请求。
3. 路由逻辑： 服务器内部的路由逻辑根据请求中的 section 参数确定目标数据库表。
4. 表交互： 请求被路由到适当的表处理逻辑（product_context，decisions，progress，focus 或 system_patterns）。
5. 数据库操作： 在 SQLite 数据库（memory-bank/memory.db）中选定的表上执行读或写操作。
6. 返回结果（数据库）： SQLite 数据库返回操作的结果（例如，查询的数据或成功插入的确认）。
7. 处理并格式化： 服务器核心处理从数据库返回的结果，并将其格式化为 MCP 响应。
8. 发送响应： 服务器将最终响应发送回客户端。

数据库结构

内存库的核心由以下 SQLite 表组成，这些表共同存储关键项目信息：

• product_context：存储关于产品或项目的高层次背景信息、目标、范围等。这有助于理解项目的“为什么”。
• decisions：记录重要的技术选择、架构决策、产品方向调整等。包括决策的原因、考虑的选项以及最终结果，为未来的审查提供基础。
• progress：跟踪开发过程中的关键进展、状态更新、完成的任务或里程碑。这有助于理解项目的“进展情况”。
• focus：定义当前或近期的开发重点、需要解决的关键问题或需要特别关注的领域。这有助于团队保持一致。
• system_patterns：记录在代码库或系统架构中识别出的可重用模式、常见解决方案或重要设计原则。这有助于知识保留和代码一致性。

这些表协同工作，形成一个动态的项目“内存库”，捕捉项目的演变和关键知识点。

致谢

该项目的设计和灵感部分来自 RooFlow 项目。感谢为 MCP 生态系统和 AI 辅助开发工作流提供的想法。