Brain MCP

🚀 Brain-MCP

Memory Control Protocol - AIの記憶と思考を管理するシステムで、人間に似た思考と記憶のプロセスを模倣します。

AIには持続的な記憶能力が欠けており、毎回の対話は全く新しい始まりになります。以下のような問題に直面することがあります：

❌ 以前の対話内容を記憶できない

❌ 知識間の関連付けができない

❌ 連続した思考プロセスを行えない

❌ 学習や経験の蓄積ができない

Brain-MCPはAIに完全な記憶管理システムを提供し、短期記憶、長期記憶、思考プロセス管理をサポートします：

✅ 短期記憶: FIFOキュー方式の一時的なキャッシュで、容量は設定可能です。

✅ 長期記憶: グラフ構造に基づく永続的なストレージで、関連付けと検索をサポートします。

✅ 思考プロセス管理: 完全な思考チェーン管理システムで、複数のタイプの思考ノードをサポートします。

✅ 自動永続化: 記憶を変更するたびに自動的に保存されます。

✅ 認知モード: 分析、直感、創造、批判、メタ認知などの複数のモードをサポートします。

🚀 クイックスタート

要件

• Node.js >= v18.0.0
• Claude Desktop、Cursor、VSCodeまたはその他のMCPクライアント

設定

{
  "mcpServers": {
    "brain": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "digital-brain-mcp"],
      "env": {
        "BRAIN_MCP_STORAGE_PATH":"./memory_data"
      }
    }
  }
}

🔨 利用可能なツール

Brain-MCPはAIが使用できる以下のツールを提供します：

短期記憶ツール

• addShortTermMemory: 一時的な記憶を短期キャッシュに追加します。
• getShortTermMemory: すべての短期記憶を取得します（最新のものが優先）。
• clearShortTermMemory: 短期記憶をクリアします。

長期記憶ツール

• addLongTermMemory: 新しい永続的な記憶ノードを作成します。
• getLongTermMemory: IDに基づいて記憶とその関連付けを取得します。
• searchLongTermMemory: キーワードで記憶を検索します。
• updateLongTermMemory: 記憶内容と関連付けを更新します。
• deleteLongTermMemory: 記憶ノードを削除します。
• getAssociations: ノードの直接的な関連付けを取得します。

思考プロセスツール

• startThoughtProcess: 新しい思考チェーンを開始します。
• addThought: 思考チェーンに思考ノードを追加します。
• branchThought: 既存の思考からブランチを作成します。
• evaluateThought: 思考の信頼度を評価して更新します。
• completeThoughtProcess: 思考プロセスを完了し、結論を保存します。
• getCurrentThoughtChain: 思考チェーンの現在の状態を取得します。
• pauseThinking: アクティブな思考プロセスを一時停止します。
• resumeThinking: 一時停止した思考プロセスを再開します。
• switchCognitiveMode: 認知モードを切り替えます。
• getOptimalModeForTask: タスクに推奨される最適な認知モードを取得します。
• getThinkingProgress: 思考チェーンの進捗統計を取得します。
• getActiveChains: すべてのアクティブな思考チェーンを取得します。
• getThinkingStats: 思考プロセスの全体的な統計情報を取得します。

システム管理ツール

• saveMemory: 記憶を手動でディスクに保存します。
• getMemoryStats: 記憶システムの統計情報を取得します。

💻 使用例

基本的な記憶操作

// 短期記憶を追加する
await mcp.addShortTermMemory("ユーザーが天気状況を尋ねました");

// 長期記憶を追加し、関連付けを作成する
const memoryId = await mcp.addLongTermMemory("北京の夏は暑い", ["weather-memory-id"]);

// 記憶を検索する
const results = await mcp.searchLongTermMemory("暑い");

思考プロセス管理

// 思考プロセスを開始する
const chainId = await mcp.startThoughtProcess("ユーザーに使いやすい製品インターフェースを設計する");

// 思考ノードを追加する
await mcp.addThought(chainId, "ユーザーの視点から主要な使用シーンを考える", "analysis");
await mcp.addThought(chainId, "シンプルなデザインスタイルを採用する", "decision");

// 既存の思考からブランチを作成する
const branchId = await mcp.branchThought(thoughtId, "革新的なインタラクションモードを試す");

// 思考プロセスを完了する
await mcp.completeThoughtProcess(chainId, "シンプルを基本とし、適度に革新的なバランスの取れた方案を選択する");

🛟 ヒント

自動保存

記憶を変更するすべての操作は自動的にローカルストレージに保存され、データの損失を防ぎます。

記憶の関連付け

関連付け機能を使用して知識間の関係を構築し、深い検索とインテリジェントな推薦をサポートします。

思考モード

タスクのタイプに応じて適切な認知モードを選択してください：

• 分析モード: 深い推論と多角的な分析を行います。
• 直感モード: 迅速な連想とパターン認識を行います。
• 創造モード: 発散的な思考と概念の組み合わせを行います。
• 批判モード: 疑問を投げかけ、検証し、論理的なチェックを行います。
• メタ認知モード: 自分自身の思考プロセスを考えます。

💻 開発

プロジェクトをクローンし、依存関係をインストールします：

git clone https://github.com/DDguan2010/brain-mcp.git
cd brain-mcp
npm install

ビルドします：

npm run build

サーバーを起動します：

npm start

CLIパラメータ

brain-mcpは以下のCLIパラメータを受け付けます：

• --port – サーバーのポート（デフォルトは3000）
• --storage-path – ストレージパス（デフォルトは./memory_data）
• --auto-save-interval – 自動保存間隔（デフォルトは5分）

例：

npm start -- --port 8080 --storage-path ./my_memory

環境変数

以下の環境変数を使用できます：

• NODE_ENV: 実行環境（development/production）
• BRAIN_MCP_STORAGE_PATH: ストレージパス
• BRAIN_MCP_AUTO_SAVE_INTERVAL: 自動保存間隔

例：

NODE_ENV=production BRAIN_MCP_STORAGE_PATH=./data npm start

🏗️ アーキテクチャ設計

brain-mcp/
├── src/
│   ├── types.ts              # 型定義
│   ├── config.ts             # 設定管理
│   ├── short-term-memory.ts  # 短期記憶管理
│   ├── long-term-memory.ts   # 長期記憶管理
│   ├── thinking-process.ts   # 思考プロセス管理
│   ├── storage.ts            # ファイルの永続化
│   └── brain-mcp.ts          # メインモジュール
└── server.ts                 # MCPサーバー

📄 ライセンス

MIT License

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