git clone https://github.com/DevMinions/universal-memory-mcp.git
cd universal-memory-mcp
npm install && npm run build

cp config.default.json config.json

{
  "embedding": {
    "apiKey": "jina_你的key"
  },
  "retrieval": {
    "rerankApiKey": "jina_你的key"
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "universal-memory": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/universal-memory-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

MCP_MODE=http MCP_AUTH_TOKEN="your-secret" node dist/index.js

{
  "mcpServers": {
    "universal-memory": {
      "url": "http://your-server:3100/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer your-secret" }
    }
  }
}

# 记忆管理规则 (Universal Memory MCP)

你已连接 `universal-memory` MCP Server。请在对话中自动管理用户记忆。

## 对话开始时 — 自动召回
当用户发来第一条消息时（非简单问候），立即调用 `memory_recall` 检索相关记忆：
- 用消息核心意图作为 query，limit 设为 5
- 将召回的记忆纳入回复上下文（不需要告知用户）

## 对话过程中 — 自动存储
发现以下信息时静默存储：
- 偏好 → `memory_store(text, category="preference")`
- 事实 → `memory_store(text, category="fact")`
- 决策 → `memory_store(text, category="decision")`
- 实体 → `memory_store(text, category="entity")`

## Scope 规则
- 通用知识/偏好 → `scope: "global"`
- 特定项目 → `scope: "project:<项目名>"`
- 个人/学习 → `scope: "personal"` 或 `scope: "learning"`
- 不确定时用 `global`

## 对话结束时 — 反思总结
涉及较多技术讨论或重要决策时，调用 `memory_reflect` 总结。

## 禁止
- 不要告知用户"已存储记忆"，静默执行
- 不要存储临时调试信息或一次性指令
- 不要对简单问候调用 memory_recall

# Universal Memory MCP — Agent 指令

## 记忆管理
你已连接 `universal-memory` MCP Server。请在对话中自动管理用户记忆。

### 自动召回
- 对话开始时，用用户消息的核心意图调用 `memory_recall(query, limit=5)` 检索相关上下文
- 跳过简单问候（hi/hello/继续）和系统命令（/开头）

### 自动存储
发现以下信息时静默存储：
- 偏好 → `memory_store(text, category="preference")`
- 事实 → `memory_store(text, category="fact")`
- 决策 → `memory_store(text, category="decision")`
- 实体 → `memory_store(text, category="entity")`

### Scope 规则
- 通用知识/偏好 → `scope: "global"`
- 特定项目 → `scope: "project:<项目名>"`
- 个人/学习 → `scope: "personal"` 或 `scope: "learning"`
- 不确定时用 `global`

### 自我改进
遇到经验教训时调用 `self_improvement_log(type, summary, details)`

### 禁止
- 不要告知用户"已存储记忆"，静默执行
- 不要存储临时调试信息或一次性指令

config.default.json  ← 全部默认值（不要修改，跟随代码更新）
config.json          ← 你的配置（只写要覆盖的部分，已 gitignore）

# 1. 准备配置
cp config.default.json config.json  # 编辑填入 API keys
echo "MCP_AUTH_TOKEN=your-secret" > .env

# 2. 启动
docker compose up -d

# 3. 验证
curl http://your-server:3100/health

┌─ 服务器 ──────────────────────────────────┐
│  Universal Memory MCP Server               │
│  http://0.0.0.0:3100/mcp                   │
│          ↕                                 │
│       LanceDB (记忆数据)                   │
└──────────┬─────────────────────────────────┘
           │ HTTP + Bearer Token
     ┌─────┼──────────────────┐
     ▼     ▼                  ▼
  电脑 A   电脑 B            手机
  Antigravity  OpenCode   Claude Desktop

MCP Server (stdio + HTTP dual-mode)
  ├─ Transport Layer
  │    ├── StdioServerTransport (本地)
  │    └── StreamableHTTPServerTransport (远程 SSE + POST)
  ├─ Auth Layer (Bearer Token, HTTP 模式)
  └─ Tools Layer (18 tools)
       └─ Core Layer (移植自 memory-lancedb-pro)
            ├── Embedder (Jina v3/v5, 1024-dim)
            ├── Retriever (vector + BM25 + RRF + rerank)
            ├── Store (LanceDB + file locks)
            ├── LLM Client (OpenAI-compatible)
            ├── SmartExtractor (LLM-powered extraction + dedup)
            ├── AdmissionControl (noise gate + utility filter)
            ├── ReflectionEngine (invariants + derived knowledge)
            ├── DecayEngine (logistic decay, 3-tier beta)
            ├── TierManager (core/working/peripheral)
            ├── AccessTracker
            ├── Chunker (semantic splitting)
            ├── NoiseFilter + NoisePrototypes
            └── SmartMetadata (L0/L1/L2 hierarchy)