How do I use shared-memory?

This server does not currently have a deployable release on Glama. Follow the repository's setup instructions to install and configure it for your MCP client, including any required credentials and local dependencies.

shared-memory

by songzhifei512

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shared-memory

一个独立、零桥依赖的 MCP 服务器：让多个 Agent（Claude Code / Codex / DSH / 任意 MCP 客户端）跨会话、跨进程共享三种记忆。

价值主张：给拥有一群 AI Agent 的团队一块「共享大脑」——键值记忆、时间线笔记、语义记忆，三种粒度、一次挂载、跨工具复用。

核心特性

零三方依赖的核心：KV 与笔记仅使用 Node.js 标准库，开箱即用。
三种记忆：KV 键值、append-only 时间线笔记、向量语义记忆（可选）。
跨会话 / 跨进程：数据落盘，任何 Agent、任何 MCP 客户端读写同一份状态。
懒加载向量层：未安装向量运行时（onnxruntime-node / sqlite-vec）时，纯文本 / KV / 笔记功能完整可用，绝不拖慢启动。
作用域分层：global → platform:<name> → project:<name> 三级隔离 + 前缀匹配检索，项目知识可复用、可提级。
安全第一：向量库写入前自愈（防坏库静默吞数据）、删除必须显式给条件（杜绝全表误删）、提级默认 dry_run 预览。

三种记忆

记忆	工具前缀	存储	用途
KV 键值记忆	`shared_memory_*`	`kv.json`（JSON 原子写，最后写赢）	轻量键值对、feature flag、跨 Agent 变量
共享笔记时间线	`shared_notes_*`	`notes.log`（`O_APPEND` 追加）	handoff、决策记录、事件流水
向量语义记忆	`memory_*`	`vec.db`（sqlite-vec KNN + 384 维 embedding）	按「含义」而非「关键词」找回跨 Agent 经验 / 结论

安装

核心仅需 Node.js（node:sqlite 要求 ≥ Node 22.5，故向量层需 22.5+；KV / 笔记层 Node 20 即完整可用）。

DSH 原生安装（dsh plugin add）

本包声明了 dsh.bundle manifest，可作 DeepSeek Harness 原生插件一键安装（工具以 mcp__shared-memory__* 前缀出现在会话中）：

dsh plugin add agent-shared-memory

安装后重启 DSH 生效。也可以在 awesome-dsh-plugin 社区列表中发现本插件。

一键安装（推荐）

node bin/install.mjs --list                          # 列出支持平台 + 已装 CLI
node bin/install.mjs --target claude                 # 装到 Claude Code
node bin/install.mjs --target all                    # 装到所有已检测到的 CLI
node bin/install.mjs --target claude --dry-run       # 只预览，不落盘
node bin/install.mjs --target claude --bootstrap-vector

安装器优先调用官方 <cli> mcp add，失败回退幂等合并配置文件，绝不整体重写你已有的 MCP 条目（写入前自动备份 .bak）。支持 claude / codex / qwen / opencode / cursor / windsurf / vscode / gemini / claude-desktop / manual。

挂载到 Claude Code

在项目根目录（或 ~/.claude.json / claude_desktop_config.json）中加入：

{
  "mcpServers": {
    "shared-memory": {
      "command": "node",
      "args": ["<PATH-TO-PLUGIN>/src/shared-memory-server.mjs"],
      "env": {
        "SHARED_MEMORY_DIR": "<YOUR_SHARED_DIR>"
      }
    }
  }
}

挂载到 Codex

在 config.toml 中加入：

[mcp_servers.shared-memory]
command = "node"
args = ["<PATH-TO-PLUGIN>/src/shared-memory-server.mjs"]

[mcp_servers.shared-memory.env]
SHARED_MEMORY_DIR = "<YOUR_SHARED_DIR>"

任何遵循 MCP stdio 协议的客户端（DSH 等）均可通过相同方式挂载；完整对照见 adapters/manual-install/README.md 与 docs/install.md。

工具速查（12 个）

KV 键值记忆

工具	参数	说明
`shared_memory_set`	`key`, `value`	写入 / 覆盖一个键值对，对所有 Agent 可见
`shared_memory_get`	`key`	按键读取；不存在返回空字符串
`shared_memory_list`	—	列出当前全部键
`shared_memory_delete`	`key`	删除键；返回移除结果（不存在则 `ok=false`）

共享笔记时间线

工具	参数	说明
`shared_notes_append`	`note`, `tag?`	追加一条带时间戳的笔记（append-only）。`tag` 用 `handoff:<id>` 分组
`shared_notes_read`	`tag?`	读取笔记，可选按 tag 过滤

向量语义记忆（可选向量层）

工具	参数	说明
`memory_add`	`content`, `category?`, `source?`, `scope?`, `cwd?`	存入一条带 384 维 embedding 的记忆；category 自动构造为 `<scope>:<platform>:general`
`memory_search`	`query`, `top_k?`, `category?`, `scope?`, `cwd?`, `min_length?`	语义检索，按余弦相似度返回 top-k；带分层保底配额
`memory_list`	`category?`, `category_prefix?`, `limit?`, `offset?`	列出记忆（不含向量），按 category 精确 / 前缀过滤 + 分页
`memory_delete`	`id?`, `category?`, `category_prefix?`	按 id 单删 / 按 category 或前缀批删；幂等，无匹配即 0
`memory_stats`	—	统计：总数、按 category 分组、embedding 维度、模型路径
`memory_promote`	`id`, `to_scope`, `dry_run?`	手动把记忆提级到更宽的 scope（如 `project` → `global`）；`dry_run` 默认 `true` 仅预览

memory_* 工具与实际 backend 名（vec_memory.mjs 导出）一一对应，命名保持一致，便于调试定位。

配置项

环境变量	默认值	说明
`SHARED_MEMORY_DIR`	`~/.agents/shared-memory/`	KV 与笔记所在目录（与 multi-agent bridge 共用）
`SHARED_MEMORY_FILE`	`<DIR>/kv.json`	KV 存储文件
`SHARED_NOTES_FILE`	`<DIR>/notes.log`	笔记时间线文件
`VECTOR_DIR`	`~/.agents/vector`	向量层目录（模型 + 数据库 + 原生库）
`VECTOR_DB`	`<DIR>/vec.db`	sqlite-vec 数据库
`VECTOR_MODEL`	`<DIR>/model-multilingual/model_quantized.onnx`	量化 ONNX 模型路径
`VECTOR_TOK`	`<DIR>/model-multilingual/tokenizer.json`	BERT WordPiece 分词器词表
`VEC0_LIB`	`<DIR>/vec0.{so,dll}`	sqlite-vec 原生扩展库（按平台选扩展名）
`VECTOR_WORK_ROOT`	`~/work`	从 `cwd` 推断 project name 时的工作副本根

VEC0_SO 为旧名，仍被兼容；VEC0_LIB 优先。

架构

                      ┌──────────────────────────────────┐
   MCP 客户端          │  src/shared-memory-server.mjs      │
  (Claude/Codex/DSH)  │   stdio JSON-RPC (2024-11-05)    │
 ────────────────────▶│                                   │
                      │  ┌────────────┐  ┌─────────────┐ │
                      │  │ KV 层       │  │ 笔记层      │ │
                      │  │ kv.json    │  │ notes.log  │ │
                      │  │ 原子写/末写 │  │ O_APPEND   │ │
                      │  └────────────┘  └─────────────┘ │
                      │                                   │
                      │  ┌─────────────────────────────┐ │
                      │  │ 向量层 vec_memory.mjs (懒加载)│ │
                      │  │  onnxruntime-node → 384 维    │ │
                      │  │  node:sqlite + vec0 KNN       │ │
                      │  │  BertTokenizer (手写 WordPiece)│ │
                      │  └─────────────────────────────┘ │
                      └──────────────────────────────────┘

传输：标准 stdio + 每行一条 JSON-RPC；每个客户端连接一个实例，多实例并发写 KV 为「最后写赢」语义。
懒加载：模块加载时不初始化 ONNX / sqlite，首次调用 memory_* 才建会话，避免无关调用时占内存、拖慢启动。
作用域分层：category 形如 <scope>:<platform>:<domain>，检索时按 global:、platform:<猜>:、project:<name>: 前缀集合做逻辑隔离，自动从 cwd 或内容关键词发现项目平台归属。
自愈与并发：向量库开启 WAL + busy_timeout，跨进程读者不被写者阻塞；打开前 _doctorDb() 校验 SQLite magic，坏库先备份重建，绝不静默覆盖。
分词兼容：内置 BERT WordPiece 分词器，兼容经典 MiniLM 词表与句法分词多语言词表两种形状；CJK 自动加边界空格。

快速示例

1) Agent A 存一个约定：

tools/call shared_memory_set { key: "released_android_api", value: "34" }

2) Agent B 读它：

tools/call shared_memory_get { key: "released_android_api" }
→ 34

3) 记录一次 handoff：

tools/call shared_notes_append { note: "已定位到崩溃根因，交由负向 Agent 复现", tag: "handoff:crash-9f" }

4) 需要交接时读回：

tools/call shared_notes_read { tag: "handoff:crash-9f" }

5) 沉淀一条语义记忆供日后按含义找回：

tools/call memory_add {
  content: "启用 WAL + busy_timeout 后，多进程并发写 SQLite 不再报 database is locked",
  source: "agent:debug-session"
}

6) 语义检索（跨关键词匹配）：

tools/call memory_search { query: "并发写库锁表怎么解决", top_k: 5 }
→ [global:general] d=0.184 (src:agent:debug-session)
   启用 WAL + busy_timeout 后，多进程并发写 SQLite 不再报 database is locked

7) 把某项目经验提级为全局公共知识（先预览）：

tools/call memory_promote { id: 42, to_scope: "global" }            # dry_run 默认 true，仅预览
tools/call memory_promote { id: 42, to_scope: "global", dry_run: false }  # 确认后真改

可选：向量层

向量层让 memory_* 工具具备语义检索能力。未安装时这些工具返回「vector layer not initialized」，其余功能不受影响。

依赖

onnxruntime-node - 运行量化 ONNX 模型（paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2，384 维，中文检索效果优于英文版；英文原版 MiniLM 仍可回退）
node:sqlite（内置）+ sqlite-vec 扩展 vec0（Linux 为 vec0.so，Windows 为 vec0.dll）

安装步骤

准备模型与矢量扩展，放入 VECTOR_DIR（默认 ~/.agents/vector）：
- 模型：model-multilingual/model_quantized.onnx + model-multilingual/tokenizer.json
- 原生库：vec0.so（或 vec0.dll），或用 VEC0_LIB 指定路径
安装运行时依赖：
```
npm i onnxruntime-node
```

通过环境变量指到你的路径（如非默认布局）：

VECTOR_DIR=<YOUR_VECTOR_DIR> \
VECTOR_MODEL=<path-to-model_quantized.onnx> \
VECTOR_TOK=<path-to-tokenizer.json> \
VEC0_LIB=<path-to-vec0.so> \
node src/shared-memory-server.mjs

自检：调用 memory_stats 应返回 count、dim=384、按 category 的分组统计。

平台提示：Linux 上 onnxruntime-node 在个别发行版可能有原生库兼容差异；若启动报符号缺失，请参阅 onnxruntime 官方文档。

目录结构

shared-memory/
├── src/                    # 平台无关核心（零依赖）
│   ├── shared-memory-server.mjs   # MCP server（12 工具，stdio）
│   └── vec_memory.mjs             # 向量层（懒加载 node:sqlite + onnxruntime）
├── bin/install.mjs         # 统一 CLI 安装器（--target/--list/--dry-run/--bootstrap-vector/--uninstall）
├── adapters/               # 各平台挂载模板 + 手抄指引
├── marketplace/            # 插件市场清单
├── install/                # 一键装 bootstrap 壳（.sh / .ps1）
├── docs/                   # install.md + tools.md
├── skills/                 # 技能（shared-memory/SKILL.md，随包分发）
├── .github/workflows/      # CI（语法 + npm pack --dry-run + install smoke）
├── package.json            # 双 bin + files 白名单 + engines >=20
└── LICENSE / README.md / README_EN.md

许可证

MIT

This server cannot be deployed

Context All Your Agents Can ShareAgents share what they learn, hand off work, and hold it when you switch models. Start with 5 GB free.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivitySlowing

ResponsivenessNo issues

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目录

核心特性

三种记忆

安装

DSH 原生安装（dsh plugin add）

一键安装（推荐）

挂载到 Claude Code

挂载到 Codex

工具速查（12 个）

KV 键值记忆

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向量语义记忆（可选向量层）

配置项

架构

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可选：向量层

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许可证

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