记忆库 MCP 服务器

这是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，旨在管理项目特定的“记忆库”数据。它利用 SQLite 数据库来存储和检索与项目相关的上下文信息，例如产品背景、决策日志、进度更新等。

特性

• 基于项目： 为每个指定的项目路径维护一个单独的记忆库。
• SQLite 存储： 将数据存储在项目目录中的 memory-bank/memory.db 文件中，提供结构化和高效的访问。
• 模块化： 将记忆库管理逻辑封装到独立的 MCP 服务中。
• 标准化接口： 提供一套 MCP 工具，用于与记忆库进行交互。

使用 npx 运行（推荐）

此服务器已发布到 npm，可以使用 npx 直接运行，无需手动克隆、安装或构建。

运行服务器

运行此服务器的主要方法是使用 npx，它直接从 npm 注册表执行软件包：

npx @telagod/memory-bank-mcp-server

Node.js 版本要求：

• 您需要安装 Node.js 18.0.0 或更高版本 (>=18.0.0)。

平台特定注意事项：

• Windows： 如果您已正确安装 Node.js v18+ 并将其添加到系统的 PATH 环境变量中，则 npx 命令应直接在命令提示符、PowerShell 或 Windows 终端中工作。

• macOS / Linux / WSL (Windows Linux 子系统)：

  • 检查您的 Node.js 版本： 运行 node -v。
  • 潜在问题： 系统包管理器（如 Ubuntu/Debian 上的 apt）提供的默认 Node.js 版本可能已过时（例如，v12.x）。使用旧的 Node.js 版本运行 npx 可能会失败。
  • 推荐解决方案： 使用 Node 版本管理器，如 NVM (Node Version Manager) 或 NodeSource 来安装和管理 Node.js 版本。系统存储库通常滞后于最新的 Node.js 版本。
  • 使用 NVM（示例）：
    1. 安装 NVM（查看 官方 NVM 存储库 获取最新命令）：

       curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
       

    2. 重启您的终端或运行 NVM 安装程序指示的命令。
    3. 安装 Node.js v18+ 版本：nvm install 18（或特定版本，如 nvm install 18.17.0）
    4. 使用已安装的版本：nvm use 18
    5. 现在，npx @telagod/memory-bank-mcp-server 命令应该可以正常工作了。

此服务器通常由 MCP 主机应用程序（如 Roo Code）根据其配置（例如，mcp_settings.json）自动启动，但 npx 命令是使用的底层方法。

集成指南（使用 npx）

您可以将此记忆库 MCP 服务器集成到启用 MCP 的应用程序（如 RooCode）中。建议使用 npx 运行服务器。

RooCode 配置示例

1. 打开 RooCode 的 mcp_settings.json 配置文件。

2. 向 servers 对象添加一个新的服务器配置条目，如下所示。键（例如，"memory-bank-server"）是您将用于引用此服务器的唯一标识符：

   {
     "servers": {
       "memory-bank-server": {
         "name": "Memory Bank Server (npx)",
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@telagod/memory-bank-mcp-server"
         ],
         "type": "stdio",
         "alwaysAllow": [
           "initialize_memory_bank",
           "get_memory_bank_status",
           "read_memory_bank_section",
           "update_memory_bank_entry"
         ],
         "disabled": false
       }
     }
   }
   

3. 重要提示： 确保包名称 @telagod/memory-bank-mcp-server 正确。如果您使用的是 fork 或不同的版本，请相应地更新名称。

4. 可选参数： 如果服务器支持其他命令行参数（如配置文件路径），您可以将它们作为单独的字符串添加到包名称后的 args 数组中。

5. 保存 mcp_settings.json 文件。

6. 重启 RooCode 以加载新的 MCP 服务器。

其他 MCP 客户端

对于其他启用 MCP 的客户端，请参阅其文档，了解如何配置通过命令行启动的 stdio 或 SSE 类型 MCP 服务器。通常，您需要提供 npx 命令和相应的参数，如上面的示例所示。

MCP 工具

服务器提供以下 MCP 工具：

1. initialize_memory_bank

   • 描述： 初始化指定项目路径的记忆库存储。如果 memory-bank/ 目录和 memory.db 文件不存在，则创建它们。
   • 输入：
     • project_path (字符串，必需)：项目的绝对路径。
   • 输出： 包含状态消息和数据库路径的对象。

2. get_memory_bank_status

   • 描述： 检查指定项目路径的记忆库的状态（数据库文件是否存在）。
   • 输入：
     • project_path (字符串，必需)：项目的绝对路径。
   • 输出： 包含 exists (布尔值)、db_path (字符串) 和 message (字符串) 的对象。

3. read_memory_bank_section

   • 描述： 从记忆库的特定部分读取条目。
   • 输入：
     • project_path (字符串，必需)：项目的绝对路径。
     • section (字符串，必需)：要读取的部分（例如，product_context、decisions、progress、focus、system_patterns）。
     • limit (数字，可选，默认值：10)：要返回的最大条目数。
     • offset (数字，可选，默认值：0)：分页的偏移量。
   • 输出： 表示该部分记录的对象数组。

4. update_memory_bank_entry

   • 描述： 向记忆库的特定部分添加新条目。
   • 输入：
     • project_path (字符串，必需)：项目的绝对路径。
     • section (字符串，必需)：要更新的部分（如上所述）。
     • entry_data (对象，必需)：新条目的数据。键应与该部分数据库表的列名匹配（不包括 id 和 timestamp）。
       • product_context: { "content": "..." }
       • decisions: { "reason": "...", "outcome": "..." }
       • progress: { "update_summary": "...", "status": "..." }
       • focus: { "area": "...", "details": "..." }
       • system_patterns: { "pattern_name": "...", "description": "..." }
   • 输出： 包含状态消息和新插入条目的 ID 的对象。

工作原理

下图说明了记忆库 MCP 服务器的基本工作流程：

graph TD
    Client["Client"] -- "Tool Call\n(e.g., update_entry, section='decisions')" --> MCPServer["Memory Bank MCP Server"]
    MCPServer -- "Parse Request" --> Router{"Router/Logic"}

    subgraph "Database Interaction"
        direction LR
        Router -- "section='product_context'?" --> Table_PC["product_context Table"]
        Router -- "section='decisions'?" --> Table_DEC["decisions Table"]
        Router -- "section='progress'?" --> Table_PROG["progress Table"]
        Router -- "section='focus'?" --> Table_FOC["focus Table"]
        Router -- "section='system_patterns'?" --> Table_SP["system_patterns Table"]

        Table_PC -- "Read/Write Ops" --> SQLiteDB["SQLite DB"]
        Table_DEC -- "Read/Write Ops" --> SQLiteDB
        Table_PROG -- "Read/Write Ops" --> SQLiteDB
        Table_FOC -- "Read/Write Ops" --> SQLiteDB
        Table_SP -- "Read/Write Ops" --> SQLiteDB
    end

    SQLiteDB -- "Operation Result" --> MCPServer
    MCPServer -- "Format & Send Response" --> Client

1. 客户端请求： 客户端（例如，RooCode）向记忆库 MCP 服务器发起工具调用请求，通常包括一个 section 参数（例如，update_memory_bank_entry，其中 section='decisions'）。
2. 服务器解析： 服务器核心接收并解析请求。
3. 路由逻辑： 服务器的内部路由逻辑根据请求中的 section 参数确定目标数据库表。
4. 表交互： 请求被路由到相应的表处理逻辑（product_context、decisions、progress、focus 或 system_patterns）。
5. 数据库操作： 在 SQLite 数据库 (memory-bank/memory.db) 中选定的表上执行读取或写入操作。
6. 返回结果 (DB)： SQLite 数据库返回操作结果（例如，查询的数据或成功插入的确认）。
7. 处理和格式化： 服务器核心处理从数据库返回的结果，并将它们格式化为 MCP 响应。
8. 发送响应： 服务器将最终响应发送回客户端。

数据库结构

记忆库的核心由以下 SQLite 表组成，这些表共同存储关键项目信息：

• product_context: 存储关于产品或项目的高级背景信息、目标、范围等。这有助于理解项目的“原因”。
• decisions: 记录重要的技术选择、架构决策、产品方向调整等。包括决策的原因、考虑的选项和最终结果，为未来的审查提供基础。
• progress: 跟踪开发过程中的关键进展、状态更新、已完成的任务或里程碑。这有助于了解项目的“进展情况”。
• focus: 定义当前或近期的开发重点、需要解决的关键问题或需要特别关注的领域。这有助于团队保持一致。
• system_patterns: 记录在代码库或系统架构中识别的可重用模式、常见解决方案或重要的设计原则。这有助于知识保留和代码一致性。

这些表协同工作，形成一个动态的项目“记忆库”，捕捉项目的演变和关键知识点。

致谢

该项目的部分设计和灵感来自 RooFlow 项目。感谢为 MCP 生态系统和 AI 辅助开发工作流程提供的想法。