Zanny의 영구 메모리 관리자

영구 메모리 뱅크 역할을 하는 맞춤형 MCP(Model Capabilities Provider) 서버입니다. 이 TypeScript 기반 서버를 사용하면 유연한 키워드 감지 및 명령을 통해 메모리를 저장, 검색 및 관리할 수 있습니다.

특징

• 메모리 저장 : 나중에 검색할 수 있도록 텍스트 기반 정보를 저장합니다.
• 추억 검색 : 저장된 추억을 콘텐츠 또는 ID로 검색하여 불러옵니다.
• 기억 삭제 : 더 이상 필요하지 않은 기억을 삭제합니다.
• 스마트 키워드 감지 : 자연어로 된 관련 명령을 자동으로 감지합니다.
• 무제한 저장 공간 : 메모리 저장 크기에 인위적인 제한 없음
• 종합 로깅 : 문제 해결 및 모니터링을 위한 자세한 로깅
• MCP 호환성 : Smithery.ai 배포를 위한 전체 JSON-RPC 구현

설치

1. 시스템에 Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 프로젝트 종속성 설치:지엑스피1
3. TypeScript 프로젝트를 빌드합니다.
   npm run build

용법

서버 시작

다음을 사용하여 서버를 시작합니다.

서버는 기본적으로 포트 3000에서 수신을 시작합니다.

API 엔드포인트

REST API(레거시)

• GET /health - 서버 상태 확인
• POST /api/memories - 새 메모리 저장
• GET /api/memories - 메모리 나열 또는 검색
• GET /api/memories/:id - 특정 메모리 검색
• DELETE /api/memories/:id - 메모리 삭제
• POST /api/detect - 텍스트에서 트리거 키워드 감지

JSON-RPC 엔드포인트(MCP 호환)

• POST /tools/list - 사용 가능한 도구 나열
• POST /tools/call - 특정 도구 호출

메모리 명령

MCP 서버는 메모리 관리와 관련된 자연어 명령을 이해합니다. 예:

기억을 저장하다

기억을 되찾다

기억 삭제

모든 기억 나열하기

프로젝트 구조

구성

구성은 src/config.ts 에서 관리됩니다. 주요 설정은 다음과 같습니다.

• 서버 이름
• 서버 포트
• 추억 디렉토리
• 로거 구성
• 트리거 키워드

Smithery.ai에 배포

이 MCP 서버는 Smithery.ai 배포와 호환됩니다. 배포하려면 다음을 수행하세요.

1. 코드가 Git 저장소에 있는지 확인하세요
2. Smithery.ai 계정이 없으면 계정을 만드세요.
3. Smithery.ai에 저장소를 연결하세요
4. 포함된 smithery.json 파일은 배포 프로세스를 안내합니다.

벌채 반출

로그는 logs/ 디렉터리에 저장됩니다. 모든 로그는 MCP 사양과의 호환성을 보장하기 위해 JSON 형식으로 저장됩니다.

특허

아이에스씨