claude-memory-fts

用于 Claude Code 的长期记忆 MCP 服务器。将事实存储在本地 SQLite 数据库中，支持混合搜索（FTS5 + 语义向量相似度）和自动上下文注入。

功能特性

• 混合搜索 — FTS5 关键词搜索 + 语义向量相似度，通过倒数排名融合 (RRF) 合并结果

• 语义理解 — 按含义而非仅按关键词查找记忆（由 all-MiniLM-L6-v2 嵌入模型驱动）

• 自动上下文注入 — 通过钩子将最重要的 30 条记忆自动注入到每个提示词中

• 重要性排名 — 根据访问频率、近期衰减和类别权重对事实进行排名

• 访问跟踪 — 跟踪每条记忆的访问频率

• 更新 (Upsert) — 自动更新现有事实而非重复添加

• 分类管理 — 按类型组织：偏好、决策、技术、项目、工作流、个人、常规

• MCP 资源 — 为会话上下文提供 memory://context 资源

• 零配置 — 开箱即用，数据存储在 ~/.claude/memory.db 中

Related MCP server: memory-mcp

安装

# Add to Claude Code
claude mcp add memory -- npx claude-memory-fts

# Auto-configure context injection hook (recommended)
npx claude-memory-fts --setup-hook

--setup-hook 命令会自动执行以下操作：

1. 创建 ~/.claude/scripts/memory-context.sh

2. 将 UserPromptSubmit 钩子添加到 ~/.claude/settings.json

3. 自动将最重要的 30 条记忆注入到每个提示词中

CLI 命令

配置

自定义路径示例：

claude mcp add memory -e MEMORY_DB_PATH=/path/to/my/memory.db -- npx claude-memory-fts

工具

memory_save

将事实保存到长期记忆中。

memory_search

混合搜索：并行运行 FTS5 和语义搜索，并使用 RRF 合并结果。如果未找到，则回退到 LIKE 进行部分匹配。

memory_update

按 ID 更新记忆的内容或类别。

memory_list

列出所有按类别分组的已保存记忆。

memory_delete

按 ID 删除记忆。

资源

memory://context

MCP 资源，公开按重要性评分排名的前 30 条事实：

• 访问频率 — 频繁访问的事实得分更高（上限为 20 分）

• 近期性 — 最近更新的事实得分更高（10 分，90 天内衰减）

• 类别权重 — 偏好/决策 (3)，工作流/技术 (2)，项目/个人 (1)，常规 (0)

工作原理

搜索流水线

1. FTS5 + BM25 和 语义向量相似度 并行运行

2. 使用 倒数排名融合 (RRF) (k=60) 合并并去重结果

3. 同时出现在两个列表中的事实会获得自然提升

4. 如果两者均返回空，则回退到 LIKE 子字符串匹配

5. 每次搜索命中都会跟踪访问计数

嵌入模型

• 模型：all-MiniLM-L6-v2 (384 维，约 23MB)

• 通过 @xenova/transformers 在本地生成 — 无需 API 调用，数据不会离开您的机器

• 嵌入在保存时创建，并在服务器启动时回填

• 使用 0.3 阈值的余弦相似度来过滤噪声

存储

• 带有 WAL 模式的 SQLite，实现快速并发读写

• FTS5 虚拟表通过触发器同步，实现实时全文索引

• 嵌入作为 BLOB 列与事实一起存储

开发

git clone https://github.com/kurovu146/claude-memory-mcp.git
cd claude-memory-mcp
npm install
npm run build
npm test

许可证

MIT