Constancy MCP (人基常热认知记忆外脑)

让大模型真正懂得“主动记、自动忘、懂分寸、读空气”的长期记忆系统。
基于控制论、心理物理学与多尺度信号处理统一模型：人基常热动力学（Anthropocentric Chrono-Thermal Dynamics, ACTD）。

💡 为什么需要 Constancy MCP？

当前所有主流大模型的长期记忆与 RAG 系统（ChatGPT Memory、Mem0、传统向量库），都存在致命的**“常度错配（Constancy Mismatch）”与“尺度盲（Scale-Blindness）”**：

• ❌ 无差别吞噬：把用户的口嗨、吐槽、临时预设当成“永久真理”保存，信噪比极低；

• ❌ 永生不死与幽灵诈尸：默认所有数据的常度是 $C_H = \infty$。把半年前废弃的旧方案在今天当成圣旨翻出来；

• ❌ 单一标量热度的失真：一个简单的计数器无法区分“刚才疯狂点了 10 次”和“过去两年里细水长流被验证了 10 次”；

• ❌ 不会“读空气”：缺乏时间锚点与时效健康度。比如把上周的“气象局说明天下雨”当成今天的事实，阴阳怪气地提醒用户“今天出门带伞”，场面极度尴尬。

真实的人脑智能，核心不是“死记硬背”，而是“会遗忘（Adaptive Forgetting）”与“多尺度新陈代谢”。

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🧬 理论双翼：人基常热动力学 (ACTD)

本项目将**《人基常度理论》（$C_H$）与《多尺度对数意图热度谱》（$\mathbf{h}$）**统一融合，构成认知二象性模型：

$$\mathcal{S} = \big\langle C_H^{\text{prior}},; \mathbf{h}(t) \big\rangle$$

• 骨架（本性先验 $C_H$）：基于智人动作电位 $t_0 = 1\text{ ms}$ 与最小可觉差 $\delta_{\text{JND}}$ 界定的固有预期寿命；

• 血肉（动态能谱 $\mathbf{h} \in \mathbb{R}^7$）：基于人类意图事件驱动的多尺度连续懒衰减能量谱（覆盖 1 分钟到 2 年）。

坐标对齐公理：

$$C_H = s + \log_{10}(60,000) \approx \mathbf{s + 4.78}$$

💡 标尺映射说明：7 维谱系最大追踪通道 $s=6$ 对应半衰期约 2 年 ($C_H \approx 10.78$)，作为日常动力学的最长意图载波。对于长期架构规范或硬件基石实体 ($C_H \ge 11.0$，如 10 年期实体 $C_H = 11.5$)，其热度载波锚定在通道 6，其有效时效衰减 $\tau = 10^{C_H}$ 严格遵循物理基石先验。
完整形式化推导请参阅 docs/ACTD_SPEC.md 与 docs/THEORY.md。

⚙️ 核心机制：频段共振与决策三态机

通过常度频段共振提取有效热度 $H_{\text{eff}}$，计算命题的时效健康度 $V$：

$$V(t) = \exp\left( - \frac{\text{ms}(t_{\text{now}} - t_{\text{last_strong}})}{10^{C_H^{\text{dynamic}}}} \cdot \frac{1}{1 + \ln(1 + H_{\text{eff}})} \right)$$

• 核心防自热公理（被动检索 $\neq$ 现实确证）：AI 发起 search_memory 仅作为弱信号探针，仅激发短暂工作记忆 ($s=0$)，绝不泄漏至长波通道，严禁凭空拉高 $C_H$，从数学上根除“频繁被搜导致陈旧记忆永不衰减”的幽灵诈尸后门。

大模型在检索记忆时，不再是冷冰冰地提取旧文本，而是获得清晰的行动决策指南：

graph TD
    Search([检索命题]) --> Compute[共振计算时效健康度 V]
    
    Compute -->|V ≥ 0.7| Green["🟢 确信有效 (Fresh)<br>直接作为坚固先验使用，免打扰，干脆利索"]
    Compute -->|0.2 ≤ V < 0.7| Yellow["🟡 临界漂移 (Drifting)<br>禁止武断下定论，必须高情商向用户核实现状"]
    Compute -->|V < 0.2| Gray["⚪ 静默沉淀 (Dormant)<br>自动软遗忘，绝不诈尸污染上下文"]

高情商沟通实测对比：

• 传统 RAG：“你半年前不是说讨厌前端吗？你今天怎么又写前端了？”（机械、杠精、翻旧账）

• Constancy MCP 引导的大模型：“我注意到半年前记录过您倾向于纯终端输出；考虑到该模块已跨越常规迭代周期，请问目前是否依然沿用此交互规范？”（审慎、得体、会读空气）

🛠️ MCP 工具接口规范 (Tools)

通过标准 Model Context Protocol 提供给 Claude / Cursor 等 AI Agent：

1. log_memory(content, c_h?, type?, entities?, tags?, source?)

   • 主动打点记事。必须显式定性认知来源（user_stated / model_suggested / model_inferred / external），内置硬门禁：严禁模型越权替用户设立待办或决策。自动维护 7 维时间能量谱与衰减周期。

2. search_memory(query?, limit?, type?, entity?, min_validity?, include_retired?, image_url?, image_base64?, date_from?, date_to?, near?)

   • 多模态语义检索 + ACTD 连续懒衰减时效仲裁 + Qdrant 原生时空结构化过滤。基于 voyage-multimodal-3.5 统一度量衡，支持纯文本、以图搜图、图文联合及纯时间/地理范围过滤。内置图片与关联便签动态去重，返回带情商指示牌与动力学指标的记忆卡片。

3. get_daily_timeline(date, include_retired?)

   • 按时间顺序提取某一天全部碎片与动力学热度指标 ($C_H$、健康度 $V$、状态标签)，供大模型生成每日研发日记（DevLog）与夜间蒸馏。

4. confirm_memory(id, note?, c_h?, revive?)

   • 🟡 状态闭环工具：当用户核实某条临界记忆依然有效时调用，强信号刷新验证时间戳并注入热度，使记忆满血重归 🟢 确信有效。若记忆已废弃，可传入 revive: true 撤销废弃复活。

5. retire_memory(id, reason)

   • 抗熵归档工具：显式设置 retired: true，保留原业务分类 type，将已过时或已被推翻的记忆标记失效沉淀 ($V \to 0$)，杜绝死灰复燃。

6. upsert_entity(name, description, aliases?, relations?)

   • 维护跨越周期的高阶常青实体百科清单 ($C_H \ge 11.0$)。

7. save_note(content, title?, base64?, mime_type?, c_h?, tags?)

   • 极简记事本/客观存根：专为“书记官记录”（用户交代“帮我记着点……”）与“LLM 工具性存根”（URI、代码片段、数据指纹）设计，原汁原味保存（上限 10KB），绝不作有损改写。支持可选的独立 BASE64 槽（上限 10KB，若为图片则自动送入 Voyage-Multimodal-3.5 进行图文混合特征对齐，自动计算服务端 SHA-256 校验和），默认常度 8.8（配置/速查类自动为 11.0）。

8. get_note(id)

   • 按需载荷与审计追溯：根据便签 ID 精确取回完整原始内容、Base64 载荷、SHA-256 校验和及历史修改审计链 (revisions)。

9. list_notes(tag?, limit?, include_retired?)

   • 确定性标签枚举：基于 Qdrant scroll 物理枚举便签与客观存根（非向量相似度检索，杜绝阈值截断漏选）。适用于“我有哪些待办”、“列出所有配置存根”等枚举场景。

10. update_note(id, content?, mode?, title?, tags?, base64?, mime_type?, c_h?)

    • 版本可追溯编辑：修改便签内容（支持覆盖与追加模式）、分类标签或常度。修改时自动归档历史版本快照至 revisions 审计链（最多保留 5 版）；内容、标题或图片改动时自动触发 Voyage-Multimodal-3.5 重算语义向量。

11. get_blob_url(id)

    • Capability 下载链接生成：为便签中存储的二进制数据生成 5 分钟带签名下载链接。供客户端或 Claude 代码沙箱通过 curl 直接下载，完全避免大段 Base64 经过 LLM 对话上下文消耗 Token 或产生截断转义损耗。

12. create_upload_url(title?, content?, mime_type?, tags?, c_h?)

    • Capability 直传链接生成：预分配便签 ID 并生成 5 分钟带签名直接上传链接。允许客户端或 Claude 沙箱通过 curl -X PUT 直接将二进制流存入，完全不经过 LLM 对话上下文传输 Base64。

13. request_image_upload(filename?, captured_at?, c_h?, tags?)

    • 图片上传流水线（阶段一）：预分配全局唯一图片 ID，生成直传至 Cloudflare Images 的带签名上传链接与一键直传 curl 命令，实现大文件零 Token 消耗入库。

14. commit_image_record(image_id, description, c_h?, tags?, captured_at?, location?, exif?)

    • 图片入库与多模态索引（阶段二）：在直传完成后调用，由大模型深度观察图像细节生成高信噪比描述，注入 EXIF 拍摄时间与 GPS 经纬度，自动调用 Voyage-Multimodal-3.5 计算视觉向量并建立 Qdrant 索引与关联便签。

15. annotate_memory(id, kind, text, source?, ref_id?)

    • 非破坏性勘误与附注：对既有记忆进行事实更正（correction）、存疑标记（dispute）或补充上下文（context）。原文与时空向量一字不动，保证因果可证伪性；后续检索自动挂载更正警示牌并置展示，彻底杜绝历史被涂抹带来的认知失真。

16. submit_concern(memory_id, reason, evidence, severity?, interaction_mode?)

    • 门诊异常主诉（日常 LLM 义务工具）：当对话中发现旧记忆与现实明显冲突、过期或失真时，日常 LLM 有义务调用此工具提交病症顾虑并附带用户原话证据。支持静默 (silent)、顺带告知 (informed_user)、确认后再报 (user_confirmed) 三档姿态。

17. get_maintenance_cases(limit?)

    • 🩺 巡诊分诊案卷获取（医生专用）：供专职巡诊医生（Scheduled Task Claude）每小时整点唤醒调用。私域分诊台自动完成 1h/6h/24h 窗口计算与案卷聚合，无任务时秒级退出，零无效 Token 消耗。严禁日常对话模型调用。

18. resolve_maintenance_case(case_id, memory_id, verdict, treatment?, updated_content?, doctor_notes?)

    • 🩺 临床处方与世代更迭（医生专用）：医生完成研判后下达处方，支持维持(KEEP)、世代更新(UPDATE，旧记忆退休并指向新纪元，新记忆入库并继承谱系)、失效归档(EXPIRE)、留观跟踪(DEFERRED)或转送用户会诊(ESCALATED_TO_USER)。严禁日常对话模型调用。

🏗️ 飞轮运作流：白天打点，夜间蒸馏，长波自愈

graph LR
    Day["白天：主动记录碎片<br>(C_H ≈ 8~9, 高频通道)"] 
    -->|夜间整理日记| Night["每日日记 DevLog<br>(C_H ≈ 10.5, 中频通道)"] 
    -->|长波能量共振| Entity["核心实体清单<br>(C_H ≥ 11.0, 长期常青基石)"]
    
    Day -.->|未获长波能量支撑| Evaporate["根据半衰期自动遗忘蒸发 (抗熵新陈代谢)"]

🗺️ 路线图 (Roadmap)

• 《人基常度》形式化理论定义与标尺 (docs/THEORY.md)

• 《人基常热动力学 ACTD v1.0》统一规范 (docs/ACTD_SPEC.md)

• 数学自洽性审计与 4 大典型/极端场景全推演 (docs/VERIFICATION.md)

• 基于 Qdrant + Cloudflare Worker 的边缘向量与 ACTD 算法引擎

• OAuth 2.1 RFC 8414 + 1 年免密动态注册 (Claude Custom Connectors 支持)

• 官方 TypeScript / Python 本地 MCP Server 实现

• Claude Desktop / Cursor / Antigravity 一键安装配置指南

• 自动化每日日记提取与实体清单蒸馏 Prompt 模版

📄 开源协议

本项目采用 MIT 许可证。