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ConradLu2740

ProactiveAgent

by ConradLu2740

ProactiveAgent 🧠

教一次,处处用。 让 Claude Code / Kimi Code / Cline / Cursor / Proma 共享同一份「主动记忆」,并在合适的时机主动提醒你——一个 MCP 挂载,所有 agent 立即拥有主动能力。

License: MIT Made with Bun GitHub


🎬 验证故事(30 秒看懂它做了什么)

所有内容均为 2026-08-05 真实运行输出,不是演示动画:Claude Code 写入记忆 → Kimi Code 直接召回(100% 命中);行为纠正 / 周期需求 → 主动建议命中并接受。

👉 打开交互式演示页:docs/story.html(浏览器直接打开即可)

场景

实测结果

跨工具共享

Claude Code memory_capture 写入 → Kimi Code memory_recall 检索命中(相关度 100%,零配置)

主动建议:纠正

「以后提交前先写单元测试」→ suggest_now 识别 correction 建议 → suggest_accept 接受 → 反馈回流

主动建议:自动化

「每天下午 5 点检查项目进展」→ suggest_now 识别 automation 建议 → 接受进入调度


Related MCP server: MCP Memory Server

为什么值得用

🎯 记忆是「用户级资产」,不是「工具级资产」

你在 Claude Code 里教会它的偏好,Kimi Code、Cline 里自动生效——因为记忆存在 ~/.proma-proactive/,所有 agent 通过同一个 MCP server 读写同一份记忆。

告别「每个工具都要重新教一遍」:教一次 TypeScript 偏好,所有 agent 都记得。

💡 主动建议:该沉默时沉默

不是话痨推送,而是有信号才开口

  • 你纠正了 agent → 建议把规则写进长期记忆(防重犯)

  • 你重复做同一件事 → 建议自动化 / 沉淀为流程

  • 闲聊、拒绝、打扰时段 → 安静(这就是能力)

🛡️ 防投毒设计,记忆安全有底线

  • 自动提取的记忆默认 pending(待确认),你确认才进入召回——阻断恶意/错误内容注入

  • LLM 配置同源原则:apiKey 决定信任源,绝不跨源混搭,防 key 劫持

  • 一条记忆/一条纠正,你都能查看、确认、拒绝、删除

🔌 即插即用,一个 MCP 挂所有

标准 MCP 协议(stdio),零代码改动挂载到任何支持 MCP 的 agent。已在 Claude Code、Kimi Code、Proma 三个完全不同的宿主真实验证。


快速开始(< 1 分钟,无需 clone / 无需 bun)

⚠️ npm 包即将上线(Trusted Publishing 流程已就绪,受 npm 政策影响暂缓)。当前从 GitHub Release 安装,一条命令搞定。

方式 A(推荐):npm 直接安装 tarball

# 在你自己的项目里(或任意目录)
npm install https://github.com/ConradLu2740/ProactiveAgent/releases/download/v0.1.2/proactive-agent-mcp-0.1.2.tgz

# 一键生成挂载配置(Claude Code / Kimi Code / Cline / Cursor 通用)
npx proactive-mcp init

只需 node >= 18,不需要 bun,不需要 clone 仓库。init 会生成指向你本地安装的 .mcp.json,零额外依赖。

或者手动挂载(不装包,直接用远程 bundle)

# Claude Code
claude mcp add proactive-agent -- node <repo>/dist-publish/mcp/dist/index.js

方式 B:clone 仓库(开发 / 自定义)

git clone https://github.com/ConradLu2740/ProactiveAgent.git && cd ProactiveAgent
bun install
bun run packages/proactive-mcp/src/index.ts init

方式 C:起一个本地主动中心面板

bun run packages/proactive-mcp/src/index.ts --today
# 打开 http://127.0.0.1:8737/today —— 建议、场景、画像、统计一目了然

主动中心面板

主动中心面板:待处理建议 + 热点场景 + 记忆统计 + 用户画像(15s 自动刷新)

挂载后立刻试

agent: 以后提交代码前必须先写单元测试再提交
→ agent 建议把这条规则写入长期记忆(memory_extract / suggest_now)
agent: 我偏好用 TypeScript 和 Bun
→ agent 调用 memory_capture 记住(下次任何工具都记得)

能力总览

Tools(17 个,任何宿主可用)

类别

工具

干什么

🧠 记忆写入

memory_capture

显式记住一条(偏好/事实/纠正/流程,立即生效)

🧠 记忆提取

memory_extract

把对话交给引擎自动提取(默认待确认,防投毒)

🔍 记忆检索

memory_recall

关键词/混合检索,任务开始前注入上下文

✅ 记忆闭环

memory_pending / confirm / reject

待确认记忆 + 行为纠正的确认/拒绝

👤 画像

persona_get

读取 L3 用户画像(稳定偏好/行为规则)

🔥 场景

scene_summary

近期热点场景("你最近在忙什么")

📊 统计

memory_stats

记忆系统统计

💡 建议

suggest_now / list / accept / ignore

主动建议评估 + 反馈闭环(频率学习)

📋 模板

daily_review / onboarding_guide

每日复盘 / 使用说明

Resources & Prompts

  • memory://today — 今日建议 + 热点场景

  • memory://statsmemory://persona

  • Prompts:daily_review(每日复盘)、onboarding(冷启动引导)

附加能力

  • /today Web 面板:本地主动中心(15s 自动刷新),任何宿主都能开浏览器看

  • Claude Code hooks:会话开始时推送今日建议(today-push),结束时自动沉淀记忆 + 评估建议(session-end)


使用场景

场景 1:跨工具共享的长期记忆

今天:在 Claude Code 里说"我偏好用 TypeScript"
明天:打开 Kimi Code 写代码,它自动 recall 到你的偏好,直接按你的习惯来

场景 2:从"纠正"到"永不再犯"

你说:"以后提交前先写单元测试"
→ suggest_now 识别为 correction 建议
→ 你点"接受":规则写入记忆 + 回流用户画像
→ 以后所有 agent 都遵守这条规则

场景 3:每日复盘自动沉淀

会话结束(Claude Code Stop hook / 手动 daily_review)
→ memory_extract 提取今天的记忆(待确认)
→ suggest_now 评估是否有值得的建议
→ 打开 /today 面板:今日建议 + 热点场景 + 画像

架构

flowchart LR
    A[Claude Code] -->|MCP stdio| S[proactive-mcp]
    B[Kimi Code] -->|MCP stdio| S
    C[Cline / Cursor] -->|MCP stdio| S
    D[Proma 应用] -->|dogfooding| E[proactive-core]
    S --> E[proactive-core 引擎]
    E --> F[(~/.proma-proactive 记忆)]
  • @proactive-agent/core:headless 引擎(记忆 + 建议),零运行时依赖,可被任意宿主消费

  • @proactive-agent/mcp:MCP Server 包装层(tools/resources/prompts + 面板 + hooks)

记忆分层模型

L1 Atom    结构化记忆条目(LLM 提取 + 去重 + 优先级)
L2 Scene   场景块(近期主题聚合,主动性时机信号)
L3 Persona 用户画像 markdown(稳定偏好,带来源溯源)
Correction 行为纠正候选(需确认后生效)

安全与隐私

设计

说明

默认 pending

自动提取的记忆需确认才进入召回,阻断投毒链

LLM 同源原则

apiKey 决定主信任源,baseUrl/model 只从同源取;baseUrl 仅 https

数据本地优先

记忆存在本机 ~/.proma-proactive/,无云同步

用户控制

每条记忆/纠正可确认、拒绝、删除、清空

免打扰时段

DND(默认 22:30-08:00)不产生新建议

克制原则

单次最多 1 条建议、同会话预算限制、"该沉默时沉默"


FAQ

Q:支持哪些 agent? A:任何支持 MCP 的 agent:Claude Code、Kimi Code、Cline、Cursor、Windsurf、VS Code 等。Proma 原生(dogfooding)。

Q:记忆存在哪? A:默认 ~/.proma-proactive/,可用 PROACTIVE_DATA_DIR 覆盖。纯本地文件(JSONL/markdown),可随时备份/迁移。

Q:需要 API key 吗? A:记忆写入 memory_capture、检索 memory_recall 不需要。memory_extract 的 LLM 提取可选(配 MEMORY_LLM_* 环境变量),未配置时自动降级规则模式(零外发)。

Q:和其他记忆方案有什么区别? A:多数方案是"单工具的被动记忆"。ProactiveAgent 是跨工具共享 + 主动建议——教一次处处用,且只在合适的时机主动开口。

Q:会把我的对话发给外部吗? A:只有 memory_extract 的 LLM 模式会把当前对话片段发给你自己配置的 LLM(默认 DeepSeek 兼容接口);规则模式零外发。显式 capture/recall 纯本地。


Roadmap

  • 核心引擎(记忆 + 建议 + 场景 + 画像)

  • MCP Server + 面板 + hooks

  • Proma / Claude Code / Kimi Code 真实验证

  • npm 发布(等待 npm 政策 / 账号条件)

  • embedding 本地化(默认可选)

  • 多语言 README

  • 自动归档 / TTL 记忆管理

贡献

欢迎 PR / Issue!开发环境:Bun + TypeScript。bun install && bun test && bun run build

License

MIT

A
license - permissive license
-
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
0dRelease cycle
3Releases (12mo)
Commit activity

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