Brain-MCP
Memory Control Protocol - AI记忆思维管理系统，模拟类人思维记忆过程
❌ 没有Brain-MCP
AI缺乏持久的记忆能力，每次对话都是全新的开始。您会遇到：
❌ 无法记住之前的对话内容
❌ 无法建立知识之间的关联
❌ 无法进行连续的思维过程
❌ 无法学习和积累经验
✅ 使用Brain-MCP
Brain-MCP为AI提供完整的记忆管理系统，支持短期记忆、长期记忆和思维过程管理：
✅ 短期记忆: FIFO队列式临时缓存，容量可配置
✅ 长期记忆: 基于图结构的持久化存储，支持关联和搜索
✅ 思维过程管理: 完整的思维链管理系统，支持多类型思考节点
✅ 自动持久化: 每次修改记忆都会自动保存
✅ 认知模式: 支持分析、直觉、创造、批判、元认知等多种模式
🚀 快速开始
要求
Node.js >= v18.0.0
Claude Desktop、Cursor、VSCode或其他MCP客户端
配置
🔨 可用工具
Brain-MCP提供以下工具供AI使用：
短期记忆工具
addShortTermMemory: 添加临时记忆到短期缓存
getShortTermMemory: 获取所有短期记忆（最新优先）
clearShortTermMemory: 清空短期记忆
长期记忆工具
addLongTermMemory: 创建新的持久化记忆节点
getLongTermMemory: 根据ID获取记忆及其关联
searchLongTermMemory: 关键词搜索记忆
updateLongTermMemory: 更新记忆内容和关联
deleteLongTermMemory: 删除记忆节点
getAssociations: 获取节点的直接关联
思维过程工具
startThoughtProcess: 启动新的思维链
addThought: 向思维链添加思考节点
branchThought: 从现有思考创建分支
evaluateThought: 评估并更新思考的置信度
completeThoughtProcess: 完成思维过程并存储结论
getCurrentThoughtChain: 获取思维链的当前状态
pauseThinking: 暂停活跃的思维过程
resumeThinking: 恢复暂停的思维过程
switchCognitiveMode: 切换认知模式
getOptimalModeForTask: 获取任务推荐的最佳认知模式
getThinkingProgress: 获取思维链的进度统计
getActiveChains: 获取所有活跃的思维链
getThinkingStats: 获取思维过程的总体统计信息
系统管理工具
saveMemory: 手动保存记忆到磁盘
getMemoryStats: 获取记忆系统统计信息
💡 使用示例
基本记忆操作
思维过程管理
🛟 提示
自动保存
所有修改记忆的操作都会自动保存到本地存储，确保数据不会丢失。
记忆关联
使用关联功能建立知识之间的联系，支持深度检索和智能推荐。
思维模式
根据任务类型选择合适的认知模式：
分析模式: 深度推理，多角度分析
直觉模式: 快速联想，模式识别
创造模式: 发散思维，概念组合
批判模式: 质疑验证，逻辑检查
元认知模式: 思考自己的思考过程
💻 开发
克隆项目并安装依赖：
构建：
运行服务器：
CLI参数
brain-mcp接受以下CLI参数：
--port – 服务器端口（默认3000）
--storage-path – 存储路径（默认./memory_data）
--auto-save-interval – 自动保存间隔（默认5分钟）
示例：
环境变量
可以使用以下环境变量：
NODE_ENV: 运行环境（development/production）
BRAIN_MCP_STORAGE_PATH: 存储路径
BRAIN_MCP_AUTO_SAVE_INTERVAL: 自动保存间隔
示例：
🏗️ 架构设计
📄 许可证
MIT License
🤝 贡献
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