内存 MCP

基于知识图谱的人工智能代理记忆��统，可在对话之间实现持久信息存储。

系统提供以下MCP工具：

load_knowledge_graph() ：检索整个知识图谱
get_knowledge_graph_size() ：返回图的当前大小类别（“小”、“中”或“大”）
add_entities(entities) ：将新实体添加到内存中
add_relations(relations) ：创建实体之间的关系
add_observations(entity_name, observations) ：向现有实体添加观察结果
delete_entities(entity_names) ：从内存中删除实体
delete_relations(relations) ：删除关系
search_nodes(query, search_mode) ：搜索与查询匹配的实体和关系。支持三种搜索模式：
- “exact_phrase”：将整个查询作为子字符串匹配
- “any_token”：如果查询中的任何单词匹配则匹配（默认）
- “all_tokens”：如果查询中的所有单词都匹配，则匹配
open_nodes(names) ：检索特定实体及其之间的关系

使用以下命令运行代理：

uv run memory_agent.py

代理将自动：

输入q退出对话。

使用MEMORY_FILE_PATH环境变量设置内存存储位置（默认为memory.json ）。

security - not tested

license - not found

quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

基于知识图谱的人工智能代理记忆系统，可在对话之间实现持久信息存储。

Memory MCP