Claude Memory MCP Server

Claude Memory MCP Server

一个 MCP 服务器,为 Claude 提供持久性记忆功能,提供分层记忆架构,具有语义搜索、记忆整合以及与 Claude 桌面应用程序的集成。

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Claude Memory MCP 服务器

一个 MCP (模型上下文协议) 服务器的实现,为大型语言模型提供持久化记忆能力,专门设计用于与 Claude 桌面应用程序集成。

概述

本项目基于对当前领域方法的全面研究,实现了优化的记忆技术。它为 Claude 提供了一种标准化的方式,使其能够在对话和会话中保持持久记忆。

特性

  • 分层记忆架构: 短期、长期和归档记忆层
  • 多种记忆类型: 支持对话、知识、实体和反思
  • 语义搜索: 基于语义相似性检索记忆
  • 记忆整合: 自动将短期记忆整合到长期记忆中
  • 记忆管理: 基于重要性的记忆保留和遗忘
  • Claude 集成: 即用型,与 Claude 桌面应用程序集成
  • MCP 协议支持: 兼容模型上下文协议

架构

MCP 服务器遵循基于功能域的架构,包含以下组件:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Claude 桌面应用                        │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                            │
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│                     MCP 接口                       │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌──────────┐ │
│  │ 工具定义 │  │ 请求处理程序 │  │ 安全性 │ │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └──────────┘ │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                            │
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│                记忆域管理器                    │
├─────────────────┬─────────────────┬────────────────────┤
│  情景域 │  语义域 │  时间域   │
├─────────────────┴─────────────────┴────────────────────┤
│                  持久化域                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

功能域

  1. 情景域: 管理基于会话的交互和上下文记忆
  2. 语义域: 处理知识组织和检索
  3. 时间域: 控制记忆的时间感知处理
  4. 持久化域: 管理存储优化和检索

安装

前提条件

  • Python 3.8 或更高版本
  • pip 包管理器

安装步骤

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/WhenMoon-afk/claude-memory-mcp.git
    cd claude-memory-mcp
    
  2. 安装依赖:

    pip install -e .
    
  3. 运行安装脚本:

    chmod +x setup.sh
    ./setup.sh
    

Claude 桌面集成

要与 Claude 桌面应用程序集成,请将以下内容添加到您的 Claude 配置文件中:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "memory_mcp"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/your/memory.json"
      }
    }
  }
}

记忆文件结构

记忆系统使用基于 JSON 的文件结构,包含以下组件:

{
  "metadata": {
    "version": "1.0",
    "created_at": "ISO-8601 时间戳",
    "updated_at": "ISO-8601 时间戳"
  },
  "memory_index": {
    // 用于快速语义搜索的向量索引
  },
  "short_term_memory": [
    // 最近和经常访问的记忆
  ],
  "long_term_memory": [
    // 较旧或较少访问的记忆
  ],
  "archived_memory": [
    // 很少访问但可能很有价值的记忆
  ],
  "memory_schema": {
    // 记忆条目的模式定义
  },
  "config": {
    // 记忆管理的配置设置
  }
}

用法

启动服务器

python -m memory_mcp

可用工具

  • store_memory: 在记忆中存储新信息
  • retrieve_memory: 根据查询检索相关记忆
  • list_memories: 列出可用的记忆,带有过滤选项
  • update_memory: 更新现有的记忆条目
  • delete_memory: 删除特定的记忆
  • memory_stats: 获取关于记忆存储的统计信息

开发

项目结构

memory_mcp/
├── memory/
│   ├── models.py         # 记忆数据模型
│   ├── storage.py        # 记忆存储操作
│   ├── retrieval.py      # 记忆检索操作
│   └── consolidation.py  # 记忆整合操作
├── domains/
│   ├── episodic.py       # 情景记忆域
│   ├── semantic.py       # 语义知识域
│   ├── temporal.py       # 时间处理域
│   └── persistence.py    # 存储和检索域
├── mcp/
│   ├── server.py         # MCP 服务器实现
│   ├── tools.py          # MCP 工具定义
│   └── handler.py        # 请求处理
├── security/
│   └── validation.py     # 输入验证
└── utils/
    ├── embeddings.py     # 向量嵌入实用程序
    └── schema.py         # 模式验证

运行测试

pytest

研究背景

此实现基于对当前 LLM 持久记忆技术的全面研究:

  • OS 启发式记忆管理: 类似于 MemGPT 的分层记忆架构
  • 生物启发式情景记忆: 上下文敏感的记忆检索
  • 向量嵌入: 受向量数据库方法启发的语义搜索
  • 自我反思: 通过定期回顾进行记忆整合

贡献

欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。

致谢

  • 基于对 LLM 优化记忆技术的研究
  • 实现了模型上下文协议,用于与 Claude 集成

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