Simple Memory Extension MCP Server
Servidor MCP de extensión de memoria simple
Un servidor MCP para ampliar la ventana de contexto/memoria de los agentes. Resulta útil al codificar funciones importantes o vibraciones, y al necesitar almacenar/recuperar el progreso, momentos clave, cambios o cualquier elemento importante. Simplemente pídale al agente que almacene memorias y las recupere cuando las necesite, o que administre completamente su memoria (por ejemplo, mediante reglas de cursor) como considere oportuno.
Uso
Iniciando el servidor
npm install
npm startHerramientas disponibles
Gestión de elementos de contexto
store_context_item- Almacena un valor con una clave en el espacio de nombresretrieve_context_item_by_key- Obtener valor por clavedelete_context_item- Eliminar par clave-valor
Gestión de espacios de nombres
create_namespace- Crear nuevo espacio de nombresdelete_namespace- Eliminar el espacio de nombres y todo el contenidolist_namespaces- Lista todos los espacios de nombreslist_context_item_keys- Lista de claves en un espacio de nombres
Búsqueda semántica
retrieve_context_items_by_semantic_search- Buscar elementos por significado
Implementación de búsqueda semántica
Consulta convertida a vector usando el modelo E5
El texto se divide automáticamente en fragmentos para una mejor coincidencia
Similitud de coseno calculada entre la consulta y los fragmentos almacenados
Resultados filtrados por umbral y ordenados por similitud
Las mejores coincidencias se devolvieron con los valores completos de los artículos
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Desarrollo
# Dev server
npm run dev
# Format code
npm run format.env
# Path to SQLite database file
DB_PATH=./data/context.db
PORT=3000
# Use HTTP SSE or Stdio
USE_HTTP_SSE=true
# Logging Configuration: debug, info, warn, error
LOG_LEVEL=infoBúsqueda semántica
Este proyecto incluye funciones de búsqueda semántica mediante el modelo de incrustación E5 de Hugging Face. Esto permite encontrar elementos de contexto basándose en su significado, en lugar de solo en coincidencias clave exactas.
Configuración
La función de búsqueda semántica requiere dependencias de Python, pero estas deberían instalarse automáticamente cuando ejecute: npm run start
Modelo de incrustación
Usamos intfloat/multilingual-e5-large-instruct
Notas
Lo desarrollé principalmente mientras programaba vibraciones, así que no esperen mucho :D. Pero funciona y me resultó útil, así que bueno. Siéntanse libres de contribuir o sugerir mejoras.
This server cannot be deployed
Maintenance
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