Agentwong Optimized Memory MCP Server

🚀 メモリ最適化MCPサーバー

このプロジェクトは、Claude AIのプログラミング能力、良好なAIワークフロー、およびプロンプト設計をテストおよび展示するために作成されました。これはPythonベースのメモリMCPサーバー（公式バージョンはJavaで作成されていると思われます）で、バックエンドにSQLiteを使用しています。

🚀 クイックスタート

このメモリ最適化MCPサーバーは、Claude AIの能力をテストするために開発されたもので、PythonとSQLiteを利用しています。以下のセクションでは、その機能、APIの使い方、Claude Desktopとの統合方法、構築方法について説明します。

✨ 主な機能

知識グラフメモリサーバー

基本的なメモリ機能を実装しており、ローカルの知識グラフを通じて永続的なメモリを実現しています。これにより、Claudeは異なるチャット記録にまたがってユーザーに関する情報を記憶することができます。

コアコンセプト

エンティティ

エンティティは知識グラフの主要なノードです。各エンティティには以下の要素があります。

• 一意の名前（識別子）
• エンティティタイプ（例：「人」、「組織」、「イベント」）
• 観測結果のリスト

例：

{
  "name": "John_Smith",
  "entityType": "person",
  "observations": ["講流利的西班牙语"]
}

関係

関係はエンティティ間の方向性を持った接続を定義します。常に能動態で保存され、エンティティ間の相互作用や関連性を記述します。

例：

{
  "from": "John_Smith",
  "to": "Anthropic",
  "relationType": "works_at"
}

観測結果

観測結果はエンティティに関する個別の情報断片です。以下の特性を持ちます。

• 文字列として保存される
• 特定のエンティティに付加される
• 独立して追加または削除できる
• 原子的な事実であるべき

📚 ドキュメント

APIツール説明

エンティティの作成（Create Entities）

機能： 新しいエンティティを作成します。 入力パラメータ：

• name (文字列): エンティティの名前。
• entityType (文字列): エンティティタイプ（例：「人」、「組織」など）。

サンプルコード：

response = client.create_entities([
    {"name": "John_Doe", "entityType": "person"},
    {"name": "TechCorp", "entityType": "organization"}
])

エンティティの更新（Update Entity）

機能： 既存のエンティティの属性を更新します。 入力パラメータ：

• name (文字列): エンティティの名前。
• properties (辞書): 更新する属性と値。

サンプルコード：

response = client.update_entity("John_Doe", {"age": 30, "location": "New York"})

エンティティの取得（Get Entity）

機能： 特定のエンティティの情報を取得します。 入力パラメータ：

• name (文字列): エンティティの名前。

サンプルコード：

response = client.get_entity("John_Doe")
print(response)  # エンティティの詳細情報を出力

エンティティの削除（Delete Entity）

機能： 特定のエンティティを削除します。 入力パラメータ：

• name (文字列): エンティティの名前。

サンプルコード：

client.delete_entity("John_Doe")  # 成功するとTrueを返し、失敗するとFalseを返す

Claude Desktopとの統合

プロンプト設計（Prompt Design）

メモリ機能を使用する際、プロンプトの設計は非常に重要です。プロンプトを調整することで、モデルがメモリを使用する頻度とタイプを決定するのに役立ちます。

サンプルプロンプト：

各対話では以下の手順に従ってください。

1. ユーザー識別：
   - default_userとの対話を想定してください。
   - default_userが識別されていない場合は、能動的に識別を試みてください。

2. メモリ検索：
   - 常に「Remembering...」から始め、知識グラフからすべての関連情報を検索してください。
   - 知識グラフを「メモリ」と呼んでください。

3. メモリ管理：
   - ユーザーとのやり取りの際に、以下のカテゴリを含む新しい情報に注意してください。
     a) 基本的な人間関係（年齢、性別、場所、職位、学歴など）
     b) 行動（興味、習慣など）
     c) 嗜好（コミュニケーションスタイル、使用言語など）
     d) 目標（目的、目標、抱負など）
     e) 関係（個人および職業上の関係、最大3レベルまで）

4. メモリ更新：
   - 対話中に新しい情報を収集した場合は、以下のようにメモリを更新してください。
     a) 繰り返し出現する組織、人物、重要なイベントにエンティティを作成してください。
     b) 関係を使用してそれらを現在のエンティティに接続してください。
     c) それらに関する事実を観測結果として保存してください。

💻 使用例

初期化：

client = MCPClient()  # MCPクライアントを初期化

# ユーザーエンティティを作成
response = client.create_entities([
    {"name": "User_123", "entityType": "person"},
    {"name": "Default_Project", "entityType": "project"}
])

# ユーザー属性と関係を更新
client.update_entity("User_123", {
    "age": 28,
    "location": "上海",
    "preferences": ["技術交流", "学习"]
})

# 観測結果を追加
client.add_observations("User_123", [
    {"content": "ユーザーはプロジェクトで人工知能に興味を示した", "timestamp": "2023-10-05"},
    {"content": "ユーザーは朝に技術討論を好む", "timestamp": "2023-10-06"}
])

# メモリを検索
memory = client.get_entity("User_123")
print(memory)  # ユーザーの詳細情報と関連関係を出力

# エンティティを削除（クリーンアップ）
client.delete_entity("Default_Project")  # 成功するとTrueを返し、失敗するとFalseを返す

📦 インストール

構築ガイド

Docker構築

docker build -t mcp/memory -f src/memory/Dockerfile . 

📄 ライセンス

このMCPサーバーはMITライセンスの下で公開されています。これは、あなたが自由にソフトウェアを使用、変更、配布することができますが、MITライセンスの条項と条件に従う必要があります。詳細については、プロジェクトリポジトリ内のLICENSEファイルを参照してください。