mcp-服务器内存

这是一个MCP服务器，用于与内存文本文件进行交互，以帮助 Claude 进行聊天上下文。

每一行都是一段回忆。

这些工具允许 Claude（和其他 MCP 客户端）在聊天过程中管理记忆：

• memory_add(memory: string) - 附加内存
• memory_search(query: string) - 返回匹配的记忆（子字符串完全匹配） - 稍后可能允许 glob/regex
• memory_delete(query: string) - 删除匹配的记忆（子字符串完全匹配）
• memory_list() - 返回所有记忆
• 仅供参考memory_update == memory_delete + memory_add

例如，

• 我提到我的名字 => “与韦斯交谈”
• 提及女儿的年龄 => “Wes 的女儿 8 岁”
• 说正在从事 TypeScript 项目 => “正在从事 TypeScript 项目”
• 而且，这很关键，可以基于 Claude（助理/法学硕士）所说或所做的事情......
  • 值得注意的是，工具使用（即run_command ）...假设第一次尝试使用该工具失败（即python命令不存在），然后后续工具使用成功（即使用python3而不是python ）=> Claude 可以记录“使用 python3，python 不存在”...
• 我要求克劳德摆脱关于 X 的记忆 => memory_delete(query: X)
• 我更正了我的名字 => memory_search("oldname") + memory_delete(每个匹配的记录，或一个公共子集查询) + memory_add("newname")

然后，当新的聊天开始时，Claude 会自动获取最近的记忆（部分或全部） ，或者可以请求获取记忆（部分/更多/全部）。然后可以利用这些记忆来影响回复/工具等等。

设计

一个简单的内存文本文件，为什么：

• ChatGPT 的记忆功能很好，本质上是一个文本文件
  • 也许它是在幕后构建的，但如果你回顾你的记忆，它就会以文本文件的形式呈现。
• 我对mcp-server-commands的类似提醒功能进行了测试，效果很好（当 Claude 拥有它们时）。
• 非结构化文本简化了工具和参数，基本上管理字符串列表。

提示机制：

• 为模型提供提示，让它知道何时存储记忆也很重要。目前还不清楚如何才能最好地做到这一点，但是……
• 训练：OpenAI 承认，一些模型需要经过训练才能知道何时存储记忆。就像模型需要训练才能使用工具一样。
• 提示：系统提示组件可能包含触发存储记忆的提醒。
• 仅凭工具：在我对 Claude 的测试中，仅凭工具规范，即使在工具响应中添加了提示/建议，我也无法让 Claude 存储记忆。所以仅凭这一点是不够的。看来 Claude 使用工具的训练只是为了完成提示/请求，因此我相信在提示部分添加提醒/提示会很有效。

待办事项/想法

我不知道这些是否值得花时间，只是在这里列出一些未来的想法。或许是为了阻止自己继续做这些事 :)

• 新近因素：一种根据新近程度重新排列记忆的方法？
  • 然后，顺序与模糊内存查询相关（即在 typescript 项目和 python 项目上工作，然后我要求启动一个新项目，可以建议最近使用的项目吗？）
• 淡忘旧记忆？