记忆库 MCP
Memory Bank 是一个 MCP 服务器，可帮助团队创建、管理和访问结构化的项目文档。它生成并维护一组相互关联的 Markdown 文档，这些文档涵盖项目知识的各个方面，从总体目标到技术细节，再到日常进度。
特征
AI 生成的文档：利用 Gemini API 自动生成全面的项目文档
结构化知识系统：以分层结构维护六种核心文档类型
MCP 集成：实现模型上下文协议，实现与 AI 助手的无缝集成
可定制的位置：指定您想要创建记忆库目录的位置
文档模板：项目简介、产品背景、系统模式等的预定义模板。
人工智能辅助更新：手动更新文档或在人工智能的帮助下重新生成文档
高级查询：使用上下文感知相关性排名搜索所有文档
Related MCP server: Linear
安装
用法
开发模式
生产模式
MCP 配置
要将 Memory Bank 与模型上下文协议 (MCP) 集成，请将以下配置添加到mcp.json文件：
将/path/to/memory-bank-mcp/dist/index.js替换为您构建的 index.js 文件的绝对路径，并添加您的 Gemini API 密钥（如果适用）。
例子：
MCP 工具
记忆库 MCP 通过模型上下文协议提供以下工具：
initialize_memory_bank
创建包含所有文档模板的新存储库结构。
参数：
goal（字符串）：项目目标描述（至少 10 个字符）geminiApiKey（字符串，可选）：用于文档生成的 Gemini API 密钥location（字符串，可选）：将创建存储库文件夹的绝对路径
例子：
update_document
更新存储库中的特定文档。
参数：
documentType（枚举）：以下之一：projectbrief、productContext、systemPatterns、techContext、activeContext、progresscontent（字符串，可选）：文档的新内容regenerate（布尔值，默认值：false）：是否使用 AI 重新生成文档
例子：
query_memory_bank
使用上下文感知相关性排名搜索所有文档。
参数：
query（字符串）：搜索查询（至少 5 个字符）
例子：
export_memory_bank
导出所有存储库文档。
参数：
format（枚举，默认值：“folder”）：导出格式，可以是“json”或“folder”outputPath（字符串，可选）：导出的自定义输出路径
例子：
文档类型
记忆库将项目知识组织成六种核心文档类型：
项目简介（
projectbrief.md）：定义项目目标、范围和愿景的核心文件产品上下文（
productContext.md）：从用户角度记录产品功能系统模式（
systemPatterns.md）：建立系统架构和组件关系技术背景（
techContext.md）：指定技术堆栈和实现细节活动上下文（
activeContext.md）：跟踪当前任务、未解决的问题和开发重点进度（
progress.md）：记录已完成的工作、里程碑和项目历史
执照
麻省理工学院