memoria del servidor mcp

Este es un servidor MCP para interactuar con un archivo de texto de memoria para ayudar a Claude con el contexto entre chats.

Cada línea es un recuerdo.

Estas herramientas permiten a Claude (y a otros clientes de MCP) administrar recuerdos durante el chat:

• memory_add(memory: string) - agrega la memoria

• memory_search(query: string) - devuelve memorias coincidentes (coincidencia exacta de subcadena) - más adelante, podría permitir globs/regex

• memory_delete(query: string) - elimina recuerdos coincidentes (coincidencia exacta de subcadena)

• memory_list() - devuelve todos los recuerdos

• Para su información, memory_update == memory_delete + memory_add

Por ejemplo,

• Menciono mi nombre => "hablando con Wes"

• Menciona la edad de la hija => "La hija de Wes tiene 8 años"

• decir trabajando en un proyecto de Typescript => "trabajando en un proyecto de Typescript"

• Y esto es crítico, puede basarse en cosas que Claude (asistente/LLM) dice o hace...

  • En particular, el uso de la herramienta (es decir, run_command )... digamos que hay una falla en un primer intento de usar la herramienta (es decir, el comando python no está presente) y luego un uso posterior de la herramienta tiene éxito (es decir, usar python3 en lugar de python ) => Claude puede registrar "usar python3, python no está presente"...

• Le pido a Claude que se deshaga de los recuerdos sobre X => memory_delete(query: X)

• Corrijo mi nombre => memory_search("oldname") + memory_delete(cada registro coincidente, o una consulta de subconjunto común) + memory_add("newname")

Luego, al iniciar un nuevo chat, Claude obtendrá automáticamente los recuerdos recientes (un subconjunto o todos) o podrá solicitar recuerdos (algunos, más o todos). Y luego podrá usarlos para influir en las respuestas, herramientas, etc.

Diseño

Un archivo de texto de memoria simple, por qué:

• La memoria de ChatGPT funciona bien y es esencialmente un archivo de texto

  • Quizás esté estructurado detrás de escena, sin embargo, si revisas tu memoria, se presenta como un archivo de texto.

• Mi prueba de una función de recordatorios similar para mcp-server-commands funcionó muy bien (cuando Claude los tenía).

• El texto no estructurado simplifica las herramientas y los parámetros para administrar básicamente una lista de cadenas.

Mecanismo de señalización:

• También es importante tener una señal para que el modelo sepa cuándo almacenar recuerdos. No está muy claro cuál es la mejor manera de hacerlo, pero...

• Entrenamiento: OpenAI reconoce el entrenamiento de los modelos para saber cuándo almacenar recuerdos, al igual que los modelos se entrenan para usar herramientas.

• Aviso: Es probable que un componente de aviso del sistema contenga un recordatorio para activar el almacenamiento de recuerdos.

• Herramienta sola: En mis pruebas con Claude, utilizando únicamente una especificación de herramienta, e incluso con sugerencias en sus respuestas, no logré que almacenara recuerdos. Por lo tanto, esto por sí solo no es suficiente. Parece que Claude está entrenado para usar herramientas únicamente en respuesta a la solicitud, y por eso creo que añadir un recordatorio en un componente de solicitud funcionará bien.

TODOS/Ideas

No tengo ni idea de si vale la pena dedicarles tiempo, solo anoto ideas para el futuro. Quizás en parte para no seguir trabajando en ellas :)

• Factor de actualidad: ¿una forma de reordenar los recuerdos en función de la actualidad?

  • El orden entonces se vuelve relevante para consultas de memoria ambiguas (por ejemplo, trabajo en un proyecto de Typescript y un proyecto de Python, luego pido comenzar un nuevo proyecto, ¿podría sugerir el más recientemente utilizado?)

• ¿Desvanecer viejos recuerdos?