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Mnemosyne MCP

by MumuTW

Mnemosyne MCP

CI Python 3.10+ License: MIT

主動的、有狀態的軟體知識圖譜引擎

Mnemosyne MCP 是一個為 AI 代理和人類開發者設計的**「全知開發夥伴」**,通過將軟體專案的所有元素模型化為即時的、可查詢的知識圖譜,為開發的每一個環節提供精準的上下文、預測性的洞察和強制性的護欄。

🚀 快速開始

安裝選項

方式一:一鍵安裝(推薦)

# 使用 Claude Code 一鍵安裝 claude mcp add mnemosyne-mcp npx @MumuTW/Mnemosyne-mcp # 或手動安裝 npm install -g @mnemosyne/mcp-server # 手動配置 Claude Desktop(~/.claude/claude_desktop_config.json) { "mcpServers": { "mnemosyne": { "command": "npx", "args": ["@mnemosyne/mcp-server"] } } }

方式二:原始碼開發

前置需求:

  • Docker & Docker Compose

  • Python 3.10+

  • uv (Python 套件管理工具)

🎯 極簡 4 步驟啟動

1️⃣ 克隆並設置開發環境

git clone https://github.com/your-org/mnemosyne-mcp.git cd mnemosyne-mcp make dev-setup

自動完成:建立虛擬環境、安裝依賴、生成 .env、建立 logs/ 目錄

2️⃣ 啟用虛擬環境

source .venv/bin/activate

3️⃣ 設定 API 金鑰(可選但建議)

cp .env.example .env # 編輯 .env,填入 OPENAI_API_KEY 或 OPENROUTER_API_KEY

4️⃣ 一鍵啟動所有服務

make deploy

自動完成:

  • 🏗️ 建構 Docker 映像

  • 📚 啟動 FalkorDB(圖形資料庫)

  • 🚀 啟動 FalkorDB UI(圖形可視化介面)

  • ⚡ 啟動 MCP API 服務(提供 /docs 和 /health)

🔍 驗證服務狀態

執行完畢後,可直接訪問:

🎯 導入你的專案(可選)

mnemo ingest --git https://github.com/example-org/example-repo

查詢導入進度:

mnemo ingest-status <task_id>

🐳 Docker 一鍵啟動方案

📋 前置需求

確保專案根目錄包含以下檔案:

  • docker-compose.yml - 服務編排配置

  • Dockerfile - MCP 應用建置檔案

  • .env - 環境變數設定(包含 API 金鑰)

🚀 一鍵啟動

  1. 確保

    # 至少需要其中一組 OPENAI_API_KEY=sk-xxx # 或 OPENROUTER_API_KEY=or-xxx
  2. 執行啟動指令

    docker-compose up --build

🔍 驗證狀態

啟動完成後,可訪問:

💡 Docker 方案優勢

  • 資料持久化: 使用 falkor-data volume 確保重啟不丟資料

  • 環境變數管理: 統一在 .env 設定所有配置

  • 可擴展性: 可輕鬆加入 Redis 叢集、副本服務或其他 microservice

  • 一鍵部署: 支援 CI/CD 接入,適合開發/staging/production 環境

🛠️ 一鍵部署指令

🎯 最快速的啟動方式

1️⃣ 確保你已填寫 (或複製 .env.example):

cp .env.example .env

2️⃣ 執行部署指令

make deploy

3️⃣ 檢查服務是否成功


✅ 最終使用體驗(4 行指令完成部署)

git clone https://github.com/your-org/mnemosyne-mcp.git cd mnemosyne-mcp make dev-setup && source .venv/bin/activate make deploy

🎉 完整的知識圖譜系統 + API + UI 一次啟動完成!

其他開發指令

# 運行測試 make test # 代碼格式化 make format # CI 流程檢查 make ci-check # 驗證 Sprint 0 完成狀態 make sprint0-verify

🏗️ 架構概覽

src/mnemosyne/ ├── api/ # FastAPI 應用和 REST Gateway ├── core/ # 核心業務邏輯 ├── interfaces/ # 抽象介面定義 ├── drivers/ # 資料庫驅動實作 ├── schemas/ # Pydantic 數據模型 └── cli/ # 命令行工具

📊 當前狀態 (Sprint 0 - 已完成 ✅)

  • ✅ 基礎設施搭建完成

  • ✅ Docker Compose 環境

  • ✅ FalkorDB 整合

  • ✅ GraphStoreClient 抽象層

  • ✅ 完整的 API 骨架

  • ✅ 健康檢查端點

  • ✅ 27個單元測試全部通過

  • ✅ CLI 工具和開發工具鏈

  • ✅ 完整的配置管理系統

  • ✅ Pydantic v2 數據模型

🔄 開發流程

Sprint 計劃

  • Sprint 0: 基礎設施與核心抽象層搭建 ✅

  • Sprint 1: 數據的「生」與「現」- 實現第一個 ECL 閉環

  • Sprint 2: AI 的「靈魂注入」- 混合檢索與核心工具

  • Sprint 3: 治理與約束 - 建立「安全護欄」

貢獻指南

  1. Fork 專案

  2. 創建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)

  3. 提交變更 (git commit -m 'Add some amazing feature')

  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)

  5. 開啟 Pull Request

🧪 測試

# 運行所有測試 make test # 運行特定類型的測試 uv run pytest -m unit uv run pytest -m integration uv run pytest -m e2e # 生成覆蓋率報告 make test-cov

📝 文檔

詳細文檔請參考 docs/ 目錄:

📄 授權

本專案採用 MIT 授權 - 詳見 LICENSE 文件。

🤝 支援

如有問題或建議,請:

  1. 查看 Issues

  2. 創建新的 Issue

  3. 聯繫開發團隊


Mnemosyne MCP - 讓軟體開發變得更智能、更安全、更高效。

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