T1nker 1220 Memories With Lessons MCP Server

知識グラフに基づく永続的なメモリサーバーの実装で、チャット間でユーザー情報を記憶し、エラー学習システムをサポートします。エンティティ管理、関係構築、観測記録、エラーレッスンなどの核心機能を備えています。

知識管理と記憶人工知能チャットボット #知識グラフ #メモリシステム #エラー学習ローカル .TypeScript

スコア : 2ポイント

ダウンロード数 : 7

更新時間 : 2025-04-29

知識グラフメモリサーバーとは？

このサーバーは、情報を構造化された知識グラフ形式で保存することで、Claudeに長期記憶機能を提供します。ユーザーの詳細、エンティティ間の関係、過去のエラーから得た教訓を記憶し、将来の対話を改善します。

どのように動作するの？

サーバーは、情報を関係（エッジ）で接続されたエンティティ（ノード）として保存し、付随する観測結果（事実）を持ちます。特別な「教訓」エンティティがエラーパターンと解決策を捕捉し、継続的な学習を行います。

いつ使用すべきか？

ユーザーの嗜好を記憶し、会話間でコンテキストを維持し、またはトラブルシューティングの経験から学習する必要があるパーソナライズされたAIアシスタントに最適です。

主要機能

エンティティ追跡人、組織、イベントに関する情報を相互に関連するエンティティとして保存し、整理します。

関係マッピング異なるエンティティがどのように接続され、相互作用するかを定義し、可視化します。

エラー学習システムエラーパターンと解決策を教訓として捕捉し、成功率に基づいて時間とともに改善します。

永続的なメモリ異なるチャットセッション間で情報を維持し、継続的なコンテキストを提供します。

利点と欠点

利点

ユーザーの詳細を記憶することによるパーソナライズされた対話

学習した解決策による高速なエラー解決

構造化された知識表現による複雑な推論の可能化

軽量なローカルストレージによるプライバシーの維持

制限事項

統合には手動設定が必要

ローカルストレージのため、メモリがデバイス間で同期されない

最適なプロンプトエンジニアリングには初期の学習曲線がある

セットアップガイド

インストール

Docker、NPX、またはカスタムビルドから好みのインストール方法を選択します。

設定

サーバーの設定をclaude_desktop_config.jsonファイルに追加します。

システムプロンプト

提供されたプロンプトテンプレートを使用して、Claudeとメモリシステムの対話パターンを設定します。

使用シナリオ

パーソナライズされたアシスタント会話間でユーザーの嗜好を記憶する

技術的なトラブルシューティング一般的なエラーの解決策を保存し、呼び出す

よくある質問

メモリデータはどこに保存されますか？

メモリをクリアするにはどうすればいいですか？

これをClaude.aiと一緒に使用できますか？

追加リソース

GitHubリポジトリ

ソースコードと元の実装

Cursor MCPドキュメント

公式のモデルコンテキストプロトコルドキュメント

知識グラフの解説

知識グラフに関する入門記事

🚀 知識グラフ

知識グラフは、データ間の関係を表現するための強力なツールです。このプロジェクトでは、知識グラフの操作や管理、Claude Desktopとの統合など、様々な機能を提供しています。

🚀 クイックスタート

この知識グラフシステムを使うことで、知識グラフの構築、管理、操作が容易に行えます。以下に主要な機能の概要を示します。

✨ 主な機能

ツールメソッド

create_entity: 知識グラフに新しいエンティティを作成します。
get_entity: 指定したエンティティIDに対応するエンティティ情報を取得します。
delete_entity: 指定したエンティティIDのエンティティを知識グラフから削除します。
create_relation: 指定した2つのエンティティ間に新しい関係を作成します。
get_relation: 指定した関係IDに対応する関係情報を取得します。
delete_relation: 指定した関係IDの関係を知識グラフから削除します。
create_observation: 知識グラフに新しい観測記録を追加します。
get_observation: 指定した観測IDに対応する観測内容を取得します。
delete_observation: 指定した観測IDの記録を知識グラフから削除します。

知識グラフクエリ

query Knowledge Graph: 複雑なSPARQLやその他のクエリ言語を使って知識グラフからデータを取得します。
sparql_query: SPARQL言語を使って特定のデータを検索または分析します。

ファイル管理

upload_file: 指定したストレージ位置にファイルをアップロードし、関連するメタデータを記録します。
download_file: 指定したファイルIDのファイル内容を取得します。
delete_file: 指定したファイルIDのファイルをストレージから削除します。

与Claude Desktop統合

setup_claude: Claude APIの接続パラメータと設定を構成します。
cl_指令: 特定のコマンドをClaudeに送信して処理し、結果を返します。

構築説明

build_server: プロジェクトのビルドプロセスを実行し、実行可能なサーバープログラムを生成します。
build_client: クライアントプログラムをコンパイルし、すべてのモジュールが正しく統合されるようにします。

新機能紹介

新增课程创建工具: 新しいコースを作成、取得、削除する機能を提供します。
新增文件管理工具: ファイルのアップロード、ダウンロード、削除などの操作を行います。
知识图谱查询增强: 複雑なSPARQLクエリとカスタムSQL文をサポートします。

📦 インストール

このセクションでは、インストール手順に関する具体的な内容が提供されていないため、省略します。

💻 使用例

基本的な使用法

ファイルアップロードの例

response = upload_file(file=open('example.txt', 'rb'), metadata={'author': 'John Doe'})
print(response)

ファイルダウンロードの例

result = download_file(file_id='12345')
with open('downloaded.txt', 'wb') as f:
    f.write(result.content)

コース作成の例

lesson_data = {
    'title': 'Introduction to Python',
    'content': 'Basic Python programming concepts...',
    'level': 'Beginner',
    'status': 'Draft'
}
response = create_lesson(lesson=lesson_data)
print(response.status)

高度なクエリの例

query = """
SELECT DISTINCT ?x
WHERE {
  ?x rdf:type ex:Course .
}
"""
results = sparql_query(query=query)
print(results)

高度な使用法

アップロード失敗の処理

try:
    upload_file(file=open('largefile.zip', 'rb'))
except UploadError as e:
    print(f"Upload failed: {e}")

クエリタイムアウトの処理

try:
    results = advanced_query(query='SELECT * WHERE { ... }')
except QueryTimeout:
    print("Query execution timed out.")

📚 ドキュメント

ステータスコードの説明

ステータスコード	説明
200	リクエストが正常に完了しました。
400	リクエストパラメータが誤っているか、不足しています。
401	認証が必要です。
403	十分な権限がありません。
404	リソースが見つかりません。
500	サーバー内部エラーが発生しました。