Claude 内存 MCP 服务器

MCP（模型上下文协议）服务器实现，为大型语言模型提供持久内存功能，专门设计用于与 Claude 桌面应用程序集成。

概述

该项目基于对该领域现有方法的全面研究，实现了最佳记忆技术。它为 Claude 提供了一种标准化方法，使其能够在对话和会话中保持持久记忆。

特征

分层内存架构：短期、长期和存档内存层
多种记忆类型：支持对话、知识、实体和反思
语义搜索：根据语义相似性检索记忆
记忆巩固：自动将短期记忆巩固为长期记忆
记忆管理：基于重要性的记忆保留和遗忘
Claude 集成：可与 Claude 桌面应用程序集成
MCP 协议支持：兼容模型上下文协议

建筑学

MCP 服务器遵循基于功能域的架构，包含以下组件：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Claude Desktop                        │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                            │
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│                     MCP Interface                       │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌──────────┐ │
│  │ Tool Definitions│  │ Request Handler │  │ Security │ │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └──────────┘ │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                            │
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│                Memory Domain Manager                    │
├─────────────────┬─────────────────┬────────────────────┤
│  Episodic Domain│  Semantic Domain│  Temporal Domain   │
├─────────────────┴─────────────────┴────────────────────┤
│                  Persistence Domain                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

功能域

情景领域：管理基于会话的交互和上下文记忆
语义域：处理知识组织和检索
时间域：控制记忆的时间感知处理
持久域：管理存储优化和检索

安装

先决条件

Python 3.8 或更高版本
pip 包管理器

安装步骤

克隆存储库：
git clone https://github.com/WhenMoon-afk/claude-memory-mcp.git cd claude-memory-mcp
安装依赖项：
pip install -e .
运行安装脚本：
chmod +x setup.sh ./setup.sh

Claude 桌面集成

要与 Claude 桌面应用程序集成，请将以下内容添加到您的 Claude 配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "memory_mcp"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/your/memory.json"
      }
    }
  }
}

内存文件结构

内存系统采用基于 JSON 的文件结构，包含以下组件：

{
  "metadata": {
    "version": "1.0",
    "created_at": "ISO-8601 timestamp",
    "updated_at": "ISO-8601 timestamp"
  },
  "memory_index": {
    // Vector index for fast semantic search
  },
  "short_term_memory": [
    // Recent and frequently accessed memories
  ],
  "long_term_memory": [
    // Older or less frequently accessed memories
  ],
  "archived_memory": [
    // Rarely accessed but potentially valuable memories
  ],
  "memory_schema": {
    // Schema definitions for memory entries
  },
  "config": {
    // Configuration settings for memory management
  }
}

用法

启动服务器

python -m memory_mcp

可用工具

store_memory ：将新信息存储在内存中
retrieve_memory ：根据查询检索相关记忆
list_memories ：列出可用的记忆，并提供过滤选项
update_memory ：更新现有内存条目
delete_memory ：删除特定记忆
memory_stats ：获取有关内存存储的统计信息

发展

项目结构

memory_mcp/
├── memory/
│   ├── models.py         # Memory data models
│   ├── storage.py        # Memory storage operations
│   ├── retrieval.py      # Memory retrieval operations
│   └── consolidation.py  # Memory consolidation operations
├── domains/
│   ├── episodic.py       # Episodic memory domain
│   ├── semantic.py       # Semantic knowledge domain
│   ├── temporal.py       # Temporal processing domain
│   └── persistence.py    # Storage and retrieval domain
├── mcp/
│   ├── server.py         # MCP server implementation
│   ├── tools.py          # MCP tool definitions
│   └── handler.py        # Request handling
├── security/
│   └── validation.py     # Input validation
└── utils/
    ├── embeddings.py     # Vector embedding utilities
    └── schema.py         # Schema validation

运行测试

pytest

研究背景

该实现基于对当前 LLM 持久内存技术的全面研究：

受操作系统启发的内存管理：类似于 MemGPT 的分层内存架构
生物启发情景记忆：情境敏感记忆检索
向量嵌入：受向量数据库方法启发的语义搜索
自我反思：通过定期回顾巩固记忆

贡献

欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

致谢

基于法学硕士最优记忆技术的研究
实现模型上下文协议以便与 Claude 集成

Claude Memory MCP Server