# 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
```json
{
"mcpServers": {
"brain": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "digital-brain-mcp"],
"env": {
"BRAIN_MCP_STORAGE_PATH":"./memory_data"
}
}
}
}
```
## 🔨 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
```javascript
// 添加短期记忆
await mcp.addShortTermMemory("用户询问天气情况");
// 添加长期记忆并建立关联
const memoryId = await mcp.addLongTermMemory("北京夏天炎热", ["weather-memory-id"]);
// 搜索记忆
const results = await mcp.searchLongTermMemory("炎热");
```
### 思维过程管理
```javascript
// 启动思维过程
const chainId = await mcp.startThoughtProcess("设计用户友好的产品界面");
// 添加思考节点
await mcp.addThought(chainId, "从用户角度思考主要使用场景", "analysis");
await mcp.addThought(chainId, "采用简约设计风格", "decision");
// 创建分支探索替代方案
const branchId = await mcp.branchThought(thoughtId, "尝试创新交互模式");
// 完成思维过程
await mcp.completeThoughtProcess(chainId, "选择平衡方案：简约为主，适度创新");
```
## 🛟 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：
```bash
git clone https://github.com/DDguan2010/brain-mcp.git
cd brain-mcp
npm install
```
构建：
```bash
npm run build
```
运行服务器：
```bash
npm start
```
### CLI参数
brain-mcp接受以下CLI参数：
- **--port <number>** – 服务器端口（默认3000）
- **--storage-path <path>** – 存储路径（默认./memory_data）
- **--auto-save-interval <ms>** – 自动保存间隔（默认5分钟）
示例：
```bash
npm start -- --port 8080 --storage-path ./my_memory
```
### 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：
```bash
NODE_ENV=production BRAIN_MCP_STORAGE_PATH=./data npm start
```
## 🏗️ 架构设计
```
brain-mcp/
├── src/
│ ├── types.ts # 类型定义
│ ├── config.ts # 配置管理
│ ├── short-term-memory.ts # 短期记忆管理
│ ├── long-term-memory.ts # 长期记忆管理
│ ├── thinking-process.ts # 思维过程管理
│ ├── storage.ts # 文件持久化
│ └── brain-mcp.ts # 主模块
└── server.ts # MCP服务器
```
## 📄 许可证
MIT License
## 🤝 贡献
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