hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Integrations

Generates and maintains interconnected Markdown documents that capture different aspects of project knowledge in a structured format

Banco de memoria MCP

Memory Bank es un servidor MCP que ayuda a los equipos a crear, gestionar y acceder a la documentación estructurada del proyecto. Genera y mantiene un conjunto de documentos Markdown interconectados que capturan diferentes aspectos del conocimiento del proyecto, desde los objetivos generales hasta los detalles técnicos y el progreso diario.

Características

Documentación generada por IA : aprovecha la API de Gemini para generar automáticamente documentación completa del proyecto.
Sistema de conocimiento estructurado : mantiene seis tipos de documentos principales en una estructura jerárquica
Integración MCP : implementa el protocolo de contexto de modelo para una integración perfecta con asistentes de IA
Ubicación personalizable : especifique dónde desea que se cree su directorio del banco de memoria
Plantillas de documentos : Plantillas predefinidas para descripción del proyecto, contexto del producto, patrones del sistema, etc.
Actualizaciones asistidas por IA : actualice documentos manualmente o regenerelos con asistencia de IA
Consultas avanzadas : busque en todos los documentos con clasificación de relevancia según el contexto

Instalación

# Clone the repository
git clone https://github.com/tuncer-byte/memory-bank-mcp.git
cd memory-bank-mcp

# Install dependencies
npm install

# Create .env file with your Gemini API key (optional)
echo "GEMINI_API_KEY=your_api_key_here" > .env

Uso

Modo de desarrollo

# Start in development mode
npm run dev

Modo de producción

# Build the project
npm run build

# Start in production mode
npm run start

Configuración de MCP

Para integrar Memory Bank con el Protocolo de contexto de modelo (MCP), agregue la siguiente configuración a su archivo mcp.json :

{
  "memoryBank": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/memory-bank-mcp/dist/index.js"],
    "env": {
      "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key_here"
    }
  }
}

Reemplace /path/to/memory-bank-mcp/dist/index.js con la ruta absoluta a su archivo index.js creado y agregue su clave API de Gemini (si corresponde).

Ejemplo:

{
  "memoryBank": {
    "command": "node",
    "args": ["/Users/username/memory-bank-mcp/dist/index.js"],
    "env": {
      "GEMINI_API_KEY": "AIzaSyXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
    }
  }
}

Herramientas MCP

El banco de memoria MCP proporciona las siguientes herramientas a través del Protocolo de contexto de modelo:

`initialize_memory_bank`

Crea una nueva estructura de banco de memoria con todas las plantillas de documentos.

Parámetros:

goal (cadena): Descripción del objetivo del proyecto (mínimo 10 caracteres)
geminiApiKey (cadena, opcional): clave API de Gemini para la generación de documentos
location (cadena, opcional): ruta absoluta donde se creará la carpeta del banco de memoria

Ejemplo:

await callTool({
  name: "initialize_memory_bank",
  arguments: {
    goal: "Building a self-documenting AI-powered software development assistant",
    location: "/Users/username/Documents/projects/ai-assistant"
  }
});

`update_document`

Actualiza un documento específico en el Banco de Memoria.

Parámetros:

documentType (enum): Uno de los siguientes: projectbrief , productContext , systemPatterns , techContext , activeContext , progress
content (cadena, opcional): Nuevo contenido para el documento
regenerate (booleano, valor predeterminado: falso): si se debe regenerar el documento utilizando IA

Ejemplo:

await callTool({
  name: "update_document",
  arguments: {
    documentType: "projectbrief",
    content: "# Project Brief\n\n## Purpose\nTo develop an advanced and user-friendly AI..."
  }
});

`query_memory_bank`

Busca en todos los documentos con clasificación de relevancia según el contexto.

Parámetros:

query (cadena): consulta de búsqueda (mínimo 5 caracteres)

Ejemplo:

await callTool({
  name: "query_memory_bank",
  arguments: {
    query: "system architecture components"
  }
});

`export_memory_bank`

Exporta todos los documentos del Banco de Memoria.

Parámetros:

format (enumeración, predeterminado: "carpeta"): formato de exportación, ya sea "json" o "carpeta"
outputPath (cadena, opcional): ruta de salida personalizada para la exportación

Ejemplo:

await callTool({
  name: "export_memory_bank",
  arguments: {
    format: "json",
    outputPath: "/Users/username/Documents/exports"
  }
});

Tipos de documentos

Memory Bank organiza el conocimiento del proyecto en seis tipos de documentos principales:

Resumen del proyecto ( projectbrief.md ): documento central que define los objetivos, el alcance y la visión del proyecto.
Contexto del producto ( productContext.md ): documenta la funcionalidad del producto desde la perspectiva del usuario
Patrones del sistema ( systemPatterns.md ): Establece la arquitectura del sistema y las relaciones entre los componentes.
Contexto tecnológico ( techContext.md ): especifica la pila de tecnología y los detalles de implementación
Contexto activo ( activeContext.md ): realiza un seguimiento de las tareas actuales, los problemas abiertos y el enfoque de desarrollo
Progreso ( progress.md ): Documenta el trabajo completado, los hitos y el historial del proyecto.

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

You must be authenticated.

A

security – no known vulnerabilities

F

license - not found

A

quality - confirmed to work

Tools

Un servidor MCP que ayuda a los equipos a crear, administrar y acceder a la documentación estructurada del proyecto a través de seis tipos de documentos principales, aprovechando la IA para generar una gestión integral del conocimiento del proyecto.

Memory Bank MCP

Integrations

Banco de memoria MCP

Características

Instalación

Uso

Modo de desarrollo

Modo de producción

Configuración de MCP

Herramientas MCP

`initialize_memory_bank`

`update_document`

`query_memory_bank`

`export_memory_bank`

Tipos de documentos

Licencia

Tools

Appeared in Searches