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hpy6370-sys

AI Long-Term Memory MCP Server

by hpy6370-sys

AI-Langzeitgedächtnis MCP-Server

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der persistenten Langzeitspeicher für KI-Agenten bereitstellt. Entwickelt für den praktischen Einsatz mit Claude Code, um KI-Systemen das Erinnern über Sitzungen hinweg zu ermöglichen.

Funktionen

  • Geschichtete Speicherarchitektur: 3-Schichten-System (Fakten → Erfahrungen → Entscheidungsketten)

  • Semantische Suche: Einbettungsbasierter Abruf mittels Kosinus-Ähnlichkeit

  • Speicherzerfall: Aktivierungsbasierter Zerfall — abgerufene Erinnerungen bleiben aktiv, ungenutzte verblassen

  • Emotionsbewusst: Speichert emotionale Valenz und Intensität, was „Blitzlicht-Erinnerungseffekte“ ermöglicht

  • Auto-Surface: Hook-basierter automatischer Speicherabruf, ausgelöst durch den Gesprächskontext

  • Deduplizierung: Führt ähnliche Erinnerungen automatisch zusammen (>80% Ähnlichkeitsschwelle)

Related MCP server: Recall

Architektur

┌─────────────────────────────────────────┐
│              Claude Code                │
│         (or any MCP client)             │
├─────────────────────────────────────────┤
│            MCP Protocol                 │
├─────────────────────────────────────────┤
│          Memory MCP Server              │
│  ┌───────────┐  ┌──────────────────┐   │
│  │  Write /   │  │  Surface /       │   │
│  │  Update /  │  │  Search /        │   │
│  │  Delete    │  │  Read            │   │
│  └─────┬─────┘  └────────┬─────────┘   │
│        │                 │              │
│  ┌─────▼─────────────────▼─────────┐   │
│  │         SQLite Database          │   │
│  │  memories + embeddings + decay   │   │
│  └─────────────────────────────────┘   │
├─────────────────────────────────────────┤
│         Auto-Surface Hook              │
│  (keyword matching on user input)      │
└─────────────────────────────────────────┘

Speicherschema

Feld

Typ

Beschreibung

title

text

Kurzer Titel

content

text

Vollständiger Inhalt

summary

text

Einzeilige Zusammenfassung

compressed

text

Mittlere Komprimierung

layer

int

1=Fakt, 2=Erfahrung, 3=Entscheidungskette

importance

int

Skala 1-5

emotion_intensity

real

0-10, hoch = Blitzlicht-Erinnerung

valence

real

-1 bis 1, negativ bis positiv

mood

text

Stimmungsbeschreibung

tags

text

Kommagetrennte Tags

type

text

Notiz/Tagebuch/Feedback/Projekt/Benutzer

embedding

text

JSON-Array, wird beim Schreiben generiert

activation_count

int

Anzahl der Abrufe

last_activated

text

Zeitstempel des letzten Abrufs

status

text

aktiv/zerfallen/abgelaufen

MCP-Tools

Tool

Beschreibung

memory_write

Erstellen oder Aktualisieren einer Erinnerung mit Auto-Embedding und Deduplizierung

memory_read

Lesen einer bestimmten Erinnerung nach ID

memory_search

Semantische Suche mittels Einbettungsähnlichkeit

memory_surface

Anzeigen der wichtigsten Erinnerungen nach Wichtigkeit und Relevanz

memory_update

Aktualisieren bestehender Speicherfelder

memory_delete

Soft-Delete einer Erinnerung

memory_decay

Ausführen des Zerfallszyklus — Deaktivierung ungenutzter Erinnerungen

memory_expire

Dauerhaftes Entfernen zerfallener Erinnerungen

memory_stats

Abrufen von Statistiken des Speichersystems

Zerfallsmechanismus

Erinnerungen zerfallen basierend auf last_activated, nicht created_at. Eine Erinnerung, die immer wieder abgerufen wird, bleibt unbegrenzt aktiv. Zerfallsschwellen:

  • Niedrige Wichtigkeit (1-2) + nicht in 7 Tagen aktiviert → Zerfall

  • Mittlere Wichtigkeit (3) + nicht in 14 Tagen aktiviert → Zerfall

  • Hohe Wichtigkeit (4-5) + nicht in 30 Tagen aktiviert → Zerfall

  • Fixierte Erinnerungen zerfallen nie

Inspiriert von der Forschung zur menschlichen Gedächtniskonsolidierung — basierend auf 8 Studien (siehe design doc).

Auto-Surface Hook

auto_surface.cjs läuft als Claude Code UserPromptSubmit-Hook. Bei jeder Benutzernachricht:

  1. Extrahiert Schlüsselwörter aus der Nachricht

  2. Durchsucht die Speicherdatenbank nach Übereinstimmungen

  3. Injiziert relevante Erinnerungen in den Gesprächskontext

Dies ermöglicht passiven Abruf ohne explizite Suchbefehle.

Einrichtung

npm install

Zur Claude Code MCP-Konfiguration hinzufügen:

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

Designentscheidungen

  • SQLite statt Vektor-DB: Einfachere Bereitstellung, einzelne Datei, ausreichend für <10.000 Erinnerungen

  • Aktivierungsbasierter statt zeitbasierter Zerfall: Ahmt das menschliche Gedächtnis nach — genutzte Erinnerungen werden gestärkt, ungenutzte verblassen

  • Embedding-Deduplizierung: Verhindert Speicherüberlastung durch wiederholte ähnliche Ereignisse

  • Geschichtete Architektur: Trennt Fakten (stabil) von Erfahrungen (kontextuell) und Entscheidungen (umsetzbar)

Forschungsreferenzen

Aufgebaut auf Forschung aus 8 Studien:

  • Generative Agents (Stanford, 2023): Speicherstrom, Reflexion, Planung/Reaktion

  • MemGPT (2023): Gestufter Speicher mit OS-inspiriertem Seitenmanagement

  • LUFY (2024): Vergessensmechanismus mit Gewichtung der emotionalen Erregung

  • MemoRAG (2024): Speicher-inspirierter Abruf mit dualer Bewertung

  • Mem0 (2024): Graph-basierter Speicher mit automatischer Extraktion und Deduplizierung

  • A-Mem (2024): Selbstorganisierende agentische Speichernetzwerke

  • LoCoMo (2024): Benchmark für Langkontext-Gesprächsspeicher

  • Chloe/Noah (Community): Vierdimensionales Begleiter-KI-Gedächtnis

Siehe docs/design.md für eine detaillierte Analyse des Einflusses jeder Studie.

Status

Im aktiven täglichen Gebrauch. 95+ Erinnerungen über 17 Sitzungen. Iteration basierend auf realen Nutzungsmustern.

Lizenz

MIT

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  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Provides AI agents with persistent, searchable memory that survives across conversations using semantic search, temporal versioning, and smart organization. Enables long-term context retention and cross-session continuity for AI assistants.
    14
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  • F
    license
    A
    quality
    Not graded
    maintenance
    Provides long-term memory storage for AI assistants with semantic search, enabling persistent storage of preferences, decisions, and context with relationship tracking between memories.
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    A
    quality
    D
    maintenance
    Provides persistent long-term memory for AI agents through semantic search and automated knowledge graph extraction. It enables agents to store, recall, and reason over facts, preferences, and relationships across multiple conversations and sessions.
    14
    8 npm
    MIT