Solution Memory MCP Server

Solution Memory MCP Server

跨项目问题解决方案记忆系统,自动捕获和搜索解决方案,支持混合搜索和离线存储。

Category
访问服务器

README

Solution Memory MCP Server

跨项目问题解决方案记忆系统 - 为 Windsurf/Cascade 设计的 MCP Server。

功能特性

  • 🧠 自动捕获 - 保存问题解决方案,包含问题描述、根因分析、解决步骤
  • 🔍 混合搜索 - 结合关键词精确匹配 (FTS5) 和语义相似度 (向量) 搜索
  • 🏷️ 智能标签 - 自动分类:技术栈、问题类型、错误代码
  • 📦 完全离线 - 所有数据存储在本地,保护隐私
  • 🌍 跨项目共享 - 全局注册,所有项目可用,统一存储

安装

前置要求

  • Python >= 3.11
  • Windsurf IDE

安装步骤

# 1. 克隆或下载项目
cd solution-memory-mcp

# 2. 使用 Python 3.11+ 安装
python3.11 -m pip install -e .

# 或使用 Homebrew 安装的 Python
/opt/homebrew/bin/python3.11 -m pip install -e .

Windsurf 配置

MCP 配置文件路径:~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

添加以下配置:

{
  "mcpServers": {
    "solution-memory": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/python3.11",
      "args": ["-m", "solution_memory_mcp"],
      "cwd": "/path/to/solution-memory-mcp",
      "env": {
        "SOLUTION_MEMORY_PATH": "~/.solution-memory"
      }
    }
  }
}

注意:请将 command 替换为你系统上 Python 3.11+ 的实际路径

配置完成后重启 Windsurf 使配置生效。

Cascade 自动化配置

为了让 Cascade 在工作过程中自动保存和检索解决方案,需要在 Windsurf 的 MemoriesGlobal Rules 中添加使用规则:

# Solution Memory 使用规则

1. **遇到问题时** - 先调用 `search_solutions` 搜索是否有类似解决方案
2. **成功解决问题后** - 调用 `save_solution` 保存解决方案
3. **触发条件**:修复 bug、解决配置问题、处理依赖冲突

MCP 工具

save_solution

保存新的解决方案。

{
  "title": "Docker 容器网络连接失败",
  "problem": "API 请求报错 ECONNREFUSED...",
  "solution": "检查 Docker 网络配置...",
  "root_cause": "容器使用了 bridge 网络但未正确配置端口映射",
  "error_messages": ["ECONNREFUSED 127.0.0.1:3000"],
  "tags": ["Docker", "networking", "bug"],
  "project_name": "my-project"
}

search_solutions

搜索相似解决方案。

{
  "query": "ECONNREFUSED 连接被拒绝",
  "limit": 5,
  "tags": ["Docker"],
  "search_mode": "hybrid"
}

get_solution

获取解决方案完整详情。

{
  "id": "uuid-of-solution"
}

list_tags

列出所有标签。

{
  "category": "tech_stack"
}

数据存储

默认存储位置:~/.solution-memory/

~/.solution-memory/
├── solutions.db    # SQLite 数据库 (元数据 + FTS5 索引)
└── chroma/         # Chroma 向量数据库 (语义嵌入)

数据特点

  • 全局存储 - 数据存储在用户 home 目录,不绑定特定项目
  • 跨项目共享 - 所有项目的解决方案统一管理
  • 双重索引 - FTS5 关键词搜索 + 向量语义搜索

搜索模式

模式 说明 适用场景
hybrid (默认) 关键词 + 语义混合 通用搜索
keyword 纯关键词 FTS5 精确匹配错误信息
semantic 纯语义向量 模糊描述、不同表述

开发

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest tests/

# 手动测试服务
python -m solution_memory_mcp

常见问题

服务状态显示黄色

首次启动时需要下载 embedding 模型(~90MB),可能需要几十秒。完成后变为绿色。

语义搜索分数为 0

确保通过 MCP 工具 save_solution 保存,会自动同步到向量库。直接操作数据库不会触发同步。

License

MIT

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选