MCP Memory Domain Knowledge

🚀 知識グラフメモリサーバー

このシステムは、ローカルの知識グラフを使用して永続的な記憶を実現する基本的な実装です。これにより、Claudeは異なるチャットでのユーザー情報を記憶することができます。

✨ 主な機能

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。

• 名前（識別子）
• エンティティのタイプ（例：「人」、「仕事」、「学校」など）
• そのエンティティに関する具体的な事実が、観測情報として保存されます。

関係

関係は、異なるエンティティ間のつながりを表し、以下の要素を持ちます。

• 主語
• 述語（関係を記述する動詞または形容詞）
• 目的語
• 時間範囲（オプション）

観測情報

観測情報は、あるエンティティに関する事実情報で、以下を含みます。

• 名前（エンティティ名と一致）
• 説明的な事実
• 発生時間（オプション）

🔧 主要操作

エンティティ管理

1. 新しいエンティティを作成する
2. すべてのエンティティを検索する
3. 名前で特定のエンティティを検索する
4. 既存のエンティティの属性を更新する
5. エンティティを削除する

関係管理

1. 新しい関係を作成する
2. すべての関係を検索する
3. 述語と目的語で関係を検索する
4. 既存の関係の属性を更新する
5. 関係を削除する

観測情報管理

1. 新しい観測情報を作成する
2. すべての観測情報を検索する
3. エンティティ名で関連する観測情報を検索する
4. 既存の観測情報を更新する
5. 観測情報を削除する

📚 システムヒント

モデルが記憶を使用する方法をガイドするために、以下のヒントを使用することをおすすめします。

各インタラクションでは、以下の手順に従ってください。

1. ユーザー識別：
   - デフォルトでは、default_userとのインタラクションとみなします。
   - default_userが未識別の場合は、能動的に識別を試みてください。

2. 記憶検索：
   - 常に「開始记住...」から始め、知識グラフからすべての関連情報を検索してチャットを開始してください。
   - 常に知識グラフを「記憶」と呼んでください。
   - 検索時には、複数のキーワードを使用して関連情報を検索することができます。
   - 検索例：
     * 単一概念：「プログラミング」
     * 関連概念：「プログラミング python」
     * 特定の分野と役割：「仕事 エンジニア」

3. 記憶作成：
   - ユーザーとの交流中に、以下のカテゴリの新しい情報に注意してください。
     a) 基本的な身元情報（年齢、性別、所在地、職位、学歴など）
     b) 行動（興味、習慣など）
     c) 好み（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（個人関係や職場関係、最大3度の分離まで）

4. 記憶更新：
   - インタラクション中に新しい情報を取得した場合は、以下のように記憶を更新してください。
     a) 繰り返し登場する組織、人物、重要なイベントに対してエンティティを作成する
     b) 関係を使用して既存のエンティティと接続する
     c) 事実を観測情報として保存する
     d) 将来の検索を容易にするために、エンティティと観測情報には明確で検索可能な用語を使用して名前を付ける

📦 システム設定

Dockerビルド

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

📄 ライセンス

このMCPサーバーはMITライセンスの下で提供されています。これは、MITライセンスの条項と条件に従う限り、自由にソフトウェアを使用、変更、配布できることを意味します。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。