Skip to main content
Glama
fangsylar-pixel

Marvis Working Memory MCP

Marvis Working Memory MCP

Локальный, персистентный MCP рабочей памяти, который позволяет агенту перед каждой задачей читать правила, предпочтения и состояние проекта, а после успешного выполнения задачи накапливать переиспользуемый опыт.

Подходит для клиентов, поддерживающих stdio MCP, включая Marvis, а также для локальных агентных фреймворков, подключаемых через MCP. Все данные хранятся локально в memory.json и не загружаются в облако.

Что решает

  • Помогает агенту не забывать подтверждённые рабочие правила и предпочтения в новых диалогах.

  • Позволяет восстанавливать прогресс проекта, задачи и ключевые решения в последующих задачах.

  • Превращает успешные пути отладки в опыт, который в следующий раз используется в первую очередь для похожих задач.

Related MCP server: mcp-chest-memory

Импорт в Marvis

Добавьте в конфигурацию MCP в Marvis:

{
  "mcpServers": {
    "working-memory": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\path\\to\\marvis-memory-mcp\\server.js"]
    }
  }
}

Добавление в глобальные правила Marvis

Поместите следующий текст в глобальные инструкции Marvis, правила ассистента или в начало каждого шаблона автоматической задачи:

你拥有 working-memory MCP。执行任何实质任务前,必须先调用 load_context:传入当前项目名和任务关键词。先依据返回的固定规则、长期偏好、项目状态和相关记忆规划与执行;若信息缺失或冲突,先向用户确认。

仅当用户明确确认某项长期偏好、规则、关键决定、事实或待办时,调用 remember,并传 confirmed: true;不得把你的推测写入记忆。任务出现稳定进展时调用 update_project。每个任务结束前必须调用 close_task,记录结果和下一步。

当任务最终成功、或解决了过程中出现的问题时,必须调用 record_experience:写入最终验证成功的步骤,以及“问题—解决方式”。下次相近任务开始时,使用任务关键词调用 load_context 并优先复用这些已验证经验。不得存储密码、验证码、访问令牌或私密个人数据。

Инструменты

Инструмент

Когда вызывать

load_context

Перед началом каждой задачи

remember

После явного подтверждения пользователем, что информацию нужно сохранить надолго

update_project

При стабильном изменении состояния проекта

close_task

Перед завершением каждой задачи

record_experience

После успешного выполнения задачи, особенно после успешной отладки

Первое использование

При первом использовании можно попросить Marvis записать ваши рабочие предпочтения и правила с помощью remember, передав confirmed: true. Затем при первом выполнении каждого проекта используйте update_project, чтобы создать состояние проекта. Файл данных можно вручную резервировать; перед изменением рекомендуется сделать копию.

Важные ограничения

  • MCP предоставляет стабильные возможности чтения и записи, но сам по себе не может заставить Marvis вызывать их; по-прежнему необходимы ограничения «обязательно вызывать» в глобальных правилах или шаблонах задач.

  • Здесь сохраняется проверяемый структурированный текст, а не полные журналы чатов.

Разработка

Требуется Node.js 18 или выше. Проект не имеет сторонних зависимостей:

node server.js

При первом запуске автоматически создаётся локальный memory.json. Этот файл исключён через .gitignore, чтобы личные воспоминания не попадали в репозиторий.

Лицензия

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Provides a persistent, local-first memory for coding agents over MCP, enabling automatic recall and recording of past work, failures, and decisions to reduce repetition and token usage.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A fully local, persistent memory layer for AI agents that runs as an MCP stdio server and provides an AI SDK adapter for seamless integration with generateText/streamText agents.
    3
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Provides long-term local memory for AI coding agents via MCP, enabling persistent recall of preferences and project facts across chat sessions.
    1
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Private-by-default, local-first memory/context/task orchestrator for MCP apps and agents.

  • Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.

  • Person-owned, portable AI memory as a remote MCP server, readable and writable by any MCP client.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/fangsylar-pixel/marvis-working-memory-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server