MemOS-MCP

# MemOS系统优化任务交接上下文 **交接时间**: 2025年7月15日 **交接人**: 罗小涵 AI架构专家 **项目状态**: 已完成深度分析，准备执行优化任务 ## 🎯 项目概况 ### 基本信息 - **项目路径**: `/home/qqinshu/视频/MemOS` - **项目类型**: 个人智能记忆管理系统 - **技术栈**: Python 3.10+, Poetry, Qdrant, Docker - **当前版本**: MemOS Enhanced v2.0 ### 核心目标 - 将检索延迟从18秒降低到1秒以内 - 建立稳定可靠的个人记忆管理系统 - 优化存储效率和系统性能 - 确保数据安全和备份机制 ## 📊 系统现状分析 ### 健康检查结果 - **整体评分**: 85/100分 - **系统状态**: HEALTHY - **记忆总数**: 106条记录 - **核心功能**: 完全正常 ### 关键发现 1. **配置文件缺失**: 只有`.bak`备份文件，需要恢复 2. **依赖状态**: pyproject.toml中已配置，需验证安装 3. **性能瓶颈**: 检索延迟18秒，需要参数调优 4. **功能未激活**: 监控和压缩功能代码完善但未启用 ### 架构优势 - ✅ **MVP管理器**: 完整的记忆管理核心 - ✅ **智能容量管理器**: 16个方法的完整实现 - ✅ **压缩管线**: 12个方法支持智能压缩 - ✅ **CI/CD基础**: GitHub Actions工作流 - ✅ **容器化支持**: Docker Compose配置 ## 📋 任务规划详情 ### 任务管理工具 - **工具**: shrimp-task-manager - **Web界面**: http://localhost:3001 - **数据目录**: /home/qqinshu/视频/ShrimpData/shrimp-task-manager - **状态**: 已规划6个优化任务 ### 执行顺序 #### 1. 配置文件恢复和初始化 (前置任务) **目标**: 恢复缺失的配置文件 **关键步骤**: ```bash cd /home/qqinshu/视频/MemOS cp mcp_memos_data/concurrent_config.json.bak memos_data/concurrent_config.json cp feishu_memos_data/official_config.json.bak memos_data/official_config.json ``` #### 2. 环境依赖锁定与轻量容器化 **目标**: 验证依赖安装状态，生成requirements.txt **关键步骤**: ```bash python -c "import schedule, prometheus_client; print('依赖已安装')" pip freeze > requirements.txt ``` #### 3. 单实例守护和systemd服务 **目标**: 基于现有start_memos_safe.sh创建systemd服务 **关键文件**: start_memos_safe.sh, process_manager.py #### 4. Qdrant检索性能优化和轻量缓存 **目标**: 调优HNSW参数，实现LRU缓存 **关键参数**: ef=96-128, exact=false **目标性能**: 18秒 → 1秒以内 #### 5. 简易备份和数据保护 **目标**: 扩展现有备份机制 **关键文件**: memos_data/backups, mvp_memory.py (dump_memories方法) #### 6. 简单归档和存储优化 **目标**: 30天未访问数据归档为Parquet **关键组件**: memory_archives, topic_drift_detector.py ## 🔧 技术细节 ### 核心组件路径 ``` MemOS/ ├── mvp_memory.py # MVP记忆管理器核心 ├── capacity_manager.py # 智能容量管理器 ├── compression_pipeline.py # 记忆压缩管线 ├── topic_drift_detector.py # 主题漂移检测 ├── start_memos_safe.sh # 安全启动脚本 ├── process_manager.py # 进程管理器 ├── pyproject.toml # Poetry依赖配置 └── memos_data/ # 数据目录 ├── backups/ # 备份目录 ├── memory_archives/ # 归档目录 └── docker-compose.yml # Qdrant服务配置 ``` ### 配置文件状态 - `concurrent_config.json`: 需要从.bak恢复 - `official_config.json`: 需要从.bak恢复 - `pyproject.toml`: 已存在，包含所需依赖 ### 依赖包状态 已在pyproject.toml中配置的关键依赖: - schedule = "^1.2.2" - prometheus_client (需验证) - watchdog (需验证) - psutil (需验证) - requests (需验证) ## 🚀 执行建议 ### 立即执行 (今天) 1. 配置文件恢复 (5分钟) 2. 依赖验证和环境锁定 (15分钟) 3. systemd服务配置 (30分钟) ### 短期执行 (本周) 4. Qdrant性能优化 (1-2小时) 5. 备份机制扩展 (1小时) ### 可选执行 (下周) 6. 归档和存储优化 (2-3小时) ## ⚠️ 注意事项 ### 风险点 1. **配置文件恢复**: 确保JSON格式正确 2. **依赖安装**: 可能需要重新安装缺失包 3. **性能调优**: 参数调整需要逐步测试 4. **服务配置**: systemd权限和路径设置 ### 验证方法 ```bash # 验证MVP管理器 python -c "from mvp_memory import create_mvp_memory_manager; m = create_mvp_memory_manager(); print(m.test_connection())" # 验证配置加载 python -c "import json; f=open('memos_data/concurrent_config.json'); print('配置文件有效')" # 验证依赖 python -c "import schedule, prometheus_client; print('关键依赖可用')" ``` ## 📞 支持资源 ### 文档参考 - 系统健康报告: `MemOS/SYSTEM_HEALTH_REPORT.md` - 改进计划: `MemOS/IMPROVEMENT_PLAN.md` - 技术报告: `MemOS/system_health_report.json` ### 工具访问 - shrimp-task-manager Web: http://localhost:3001 - Qdrant服务: localhost:6335 - 项目根目录: /home/qqinshu/视频/MemOS ### 关键命令 ```bash # 启动任务管理器 cd /home/qqinshu/视频/mcp-shrimp-task-manager ENABLE_GUI=true WEB_PORT=3001 DATA_DIR="/home/qqinshu/视频/ShrimpData/shrimp-task-manager" node -e "const { createWebServer } = require('./dist/web/webServer.js'); async function start() { const webServer = await createWebServer(); await webServer.startServer(); } start().catch(console.error);" # 检查服务状态 systemctl status memos.service # 查看日志 journalctl -u memos.service -f ``` ## 🎯 成功标准 ### 性能目标 - 检索延迟: < 1秒 - 系统健康评分: > 95分 - 缓存命中率: > 50% - 服务可用性: > 99% ### 功能目标 - 所有配置文件正常加载 - systemd服务稳定运行 - 备份机制自动执行 - 归档策略有效工作 --- **交接完成标志**: 新窗口中成功执行第一个任务(配置文件恢复)并验证MVP管理器正常工作。 **下次检查时间**: 任务执行完成后，建议进行系统健康检查验证优化效果。