Titan 메모리 MCP 서버
지금 문제가 있는 건 알지만, 고치겠습니다! 이상적으로는 사람의 개입 없이 커서(또는 Claude 데스크톱)에서 Yolo 모드로 실행되어 LLM 버전과 상관없이 사용할 수 있는 "브레인"을 생성하는 것이 좋습니다.
메모리 벡터를 통해 상태를 유지하면서 시퀀스를 학습하고 예측할 수 있는 LLM용 신경 메모리 시스템입니다. 이 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 Claude 3.7 Sonnet 및 기타 LLM이 상호작용 전반에 걸쳐 메모리 상태를 유지할 수 있는 도구를 제공합니다.
Related MCP server: Memory Bank MCP
특징
커서에 적합 : 이제 커서가 Yolo 모드에서 MCP를 자동으로 실행하므로 LLM의 새 메모리로 핸들에서 손을 떼실 수 있습니다.
신경 메모리 아키텍처 : 시퀀스를 학습하고 예측할 수 있는 트랜스포머 기반 메모리 시스템
메모리 관리 : 자동 메모리 정리를 통한 효율적인 텐서 연산
MCP 통합 : Cursor 및 기타 MCP 클라이언트와 완벽하게 호환됩니다.
텍스트 인코딩 : 텍스트 입력을 텐서 표현으로 변환
메모리 지속성 : 세션 간 메모리 상태 저장 및 로드
설치
지엑스피1
사용 가능한 도구
Titan Memory MCP 서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.
help
사용 가능한 도구에 대한 도움을 받으세요.
매개변수:
tool(선택 사항): 도움말을 얻을 수 있는 특정 도구 이름category(선택 사항): 탐색할 도구의 카테고리showExamples(선택 사항): 사용 예를 포함합니다.verbose(선택 사항): 자세한 설명을 포함합니다.
init_model
사용자 지정 구성으로 Titan 메모리 모델을 초기화합니다.
매개변수:
inputDim: 입력 차원 크기(기본값: 768)hiddenDim: 숨겨진 차원 크기(기본값: 512)memoryDim: 메모리 차원 크기(기본값: 1024)transformerLayers: 변압기 레이어 수(기본값: 6)numHeads: 주의 헤드 수(기본값: 8)ffDimension: 피드포워드 차원(기본값: 2048)dropoutRate: 드롭아웃 비율(기본값: 0.1)maxSequenceLength: 최대 시퀀스 길이(기본값: 512)memorySlots: 메모리 슬롯 수(기본값: 5000)similarityThreshold: 유사도 임계값(기본값: 0.65)surpriseDecay: 깜짝 감소율(기본값: 0.9)pruningInterval: 가지치기 간격(기본값: 1000)gradientClip: 그래디언트 클리핑 값(기본값: 1.0)
forward_pass
예측을 얻기 위해 모델을 통한 전방 패스를 수행합니다.
매개변수:
x: 입력 벡터 또는 텍스트memoryState(선택 사항): 사용할 메모리 상태
train_step
모델을 업데이트하기 위해 학습 단계를 실행합니다.
매개변수:
x_t: 현재 입력 벡터 또는 텍스트x_next: 다음 입력 벡터 또는 텍스트
get_memory_state
현재 메모리 상태와 통계를 가져옵니다.
매개변수:
type(선택 사항): 선택 사항인 메모리 유형 필터
manifold_step
매니폴드 방향으로 메모리를 업데이트합니다.
매개변수:
base: 기본 메모리 상태velocity: 방향 업데이트
prune_memory
공간을 확보하려면 관련성이 낮은 기억을 제거하세요.
매개변수:
threshold: 가지치기 임계값(0-1)
save_checkpoint
메모리 상태를 파일에 저장합니다.
매개변수:
path: 체크포인트 파일 경로
load_checkpoint
파일에서 메모리 상태를 로드합니다.
매개변수:
path: 체크포인트 파일 경로
reset_gradients
훈련 문제를 복구하기 위해 누적된 기울기를 재설정합니다.
매개변수: 없음
커서에서 Claude 3.7 Sonnet 사용
Titan Memory MCP 서버는 Cursor에서 Claude 3.7 Sonnet과 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 사용 방법의 예는 다음과 같습니다.
메모리 관리
Titan Memory MCP 서버에는 메모리 누수를 방지하고 효율적인 텐서 작업을 보장하기 위한 정교한 메모리 관리 기능이 포함되어 있습니다.
자동 정리 : 사용하지 않는 텐서를 주기적으로 정리합니다.
메모리 암호화 : 메모리 상태를 안전하게 저장합니다.
텐서 검증 : 텐서가 올바른 모양을 가지고 있는지 확인합니다.
오류 복구 : 텐서 오류를 정상적으로 처리합니다.
건축학
Titan Memory MCP 서버는 모듈식 아키텍처로 구축되었습니다.
TitanMemoryServer : 도구를 등록하고 요청을 처리하는 메인 서버 클래스
TitanMemoryModel : 신경 메모리 모델 구현
VectorProcessor : 입력 처리 및 텍스트 인코딩을 처리합니다.
MemoryManager : 텐서 연산과 메모리 정리를 관리합니다.
기여하다
기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.
특허
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.