存储库 MCP 服务器
该 MCP 服务器有助于构建基于Cline 记忆库模式的结构化文档系统，用于 AI 助手环境中的上下文保存。
由Enlighter和Hyperskill提供支持。
了解如何在 Cursor 中直接设置和使用 Memory Bank： http://enlightby.ai/projects/37
特征
获取有关记忆库结构的详细信息
生成记忆库文件的模板
分析项目并为记忆库内容提供建议
Related MCP server: RAG Context MCP Server
运行服务器
有几种使用此 MCP 服务器的选项：
使用 UVX
将其添加到您的 mcp.json 配置文件中：
{
"mcpServers": {
"mcp-memory-bank": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/ipospelov/mcp-memory-bank",
"mcp_memory_bank"
]
}
}
}
拥有Smithery
将其添加到您的 mcp.json 配置文件中：
{
"mcpServers": {
"memory-bank": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@ipospelov/mcp-memory-bank",
"--key",
"your_smithery_key"
]
}
}
}
使用 Docker
将其添加到您的 mcp.json 配置文件中：
{
"mcpServers": {
"memory-bank": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"19283744/mcp-memory-bank:latest"
]
}
}
}
手动
克隆存储库并运行以下命令：
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
然后将其添加到您的 mcp.json 配置文件中：
{
"mcpServers": {
"memory-bank": {
"command": "python",
"args": ["src/mcp_memory_bank/main.py"]
}
}
}
使用示例
询问 Cursor 或任何其他具有 Memory Bank MCP 的 AI 代码助手：
Create memory bank for To Do list application with your tools
提供更多背景信息以获得更好的结果。
可用工具
获取内存结构
返回存储库文件结构的详细描述。
生成内存库模板
返回特定存储库文件的模板。
例子：
{
"file_name": "projectbrief.md"
}
分析项目摘要
分析项目摘要并为记忆库内容提供建议。
例子：
{
"project_summary": "Building a React web app for inventory management with barcode scanning"
}
存储库结构
记忆库由核心文件和可选的上下文文件组成，全部采用 Markdown 格式：
核心文件（必需）
projectbrief.md- 塑造所有其他文件的基础文档productContext.md- 解释项目存在的原因以及正在解决的问题activeContext.md- 当前工作重点、近期变化、后续步骤systemPatterns.md- 系统架构、技术决策、设计模式techContext.md- 使用的技术、开发设置、限制progress.md- 哪些有效，哪些还有待构建memory_bank_instructions.md- 如何使用记忆库，AI 代理的说明