Brain MCP

🚀 Brain-MCP

Memory Control Protocol - AI記憶思維管理系統，模擬類人思維記憶過程，為AI賦予強大的記憶和思維管理能力，解決傳統AI記憶缺失的問題。

🚀 快速開始

要求

• Node.js >= v18.0.0
• Claude Desktop、Cursor、VSCode或其他MCP客戶端

配置

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

✨ 主要特性

❌ 沒有Brain-MCP的侷限

AI缺乏持久的記憶能力，每次對話都是全新的開始，會面臨以下問題：

• 無法記住之前的對話內容
• 無法建立知識之間的關聯
• 無法進行連續的思維過程
• 無法學習和積累經驗

✅ 使用Brain-MCP的優勢

Brain-MCP為AI提供完整的記憶管理系統，支持短期記憶、長期記憶和思維過程管理：

• 短期記憶：FIFO隊列式臨時緩存，容量可配置
• 長期記憶：基於圖結構的持久化存儲，支持關聯和搜索
• 思維過程管理：完整的思維鏈管理系統，支持多類型思考節點
• 自動持久化：每次修改記憶都會自動保存
• 認知模式：支持分析、直覺、創造、批判、元認知等多種模式

🔧 可用工具

Brain-MCP提供以下工具供AI使用：

短期記憶工具

• addShortTermMemory：添加臨時記憶到短期緩存
• getShortTermMemory：獲取所有短期記憶（最新優先）
• clearShortTermMemory：清空短期記憶

長期記憶工具

• addLongTermMemory：創建新的持久化記憶節點
• getLongTermMemory：根據ID獲取記憶及其關聯
• searchLongTermMemory：關鍵詞搜索記憶
• updateLongTermMemory：更新記憶內容和關聯
• deleteLongTermMemory：刪除記憶節點
• getAssociations：獲取節點的直接關聯

思維過程工具

• startThoughtProcess：啟動新的思維鏈
• addThought：向思維鏈添加思考節點
• branchThought：從現有思考創建分支
• evaluateThought：評估並更新思考的置信度
• completeThoughtProcess：完成思維過程並存儲結論
• getCurrentThoughtChain：獲取思維鏈的當前狀態
• pauseThinking：暫停活躍的思維過程
• resumeThinking：恢復暫停的思維過程
• switchCognitiveMode：切換認知模式
• getOptimalModeForTask：獲取任務推薦的最佳認知模式
• getThinkingProgress：獲取思維鏈的進度統計
• getActiveChains：獲取所有活躍的思維鏈
• getThinkingStats：獲取思維過程的總體統計信息

系統管理工具

• saveMemory：手動保存記憶到磁盤
• getMemoryStats：獲取記憶系統統計信息

💻 使用示例

基礎用法

// 添加短期記憶
await mcp.addShortTermMemory("用戶詢問天氣情況");

// 添加長期記憶並建立關聯
const memoryId = await mcp.addLongTermMemory("北京夏天炎熱", ["weather-memory-id"]);

// 搜索記憶
const results = await mcp.searchLongTermMemory("炎熱");

高級用法

// 啟動思維過程
const chainId = await mcp.startThoughtProcess("設計用戶友好的產品界面");

// 添加思考節點
await mcp.addThought(chainId, "從用戶角度思考主要使用場景", "analysis");
await mcp.addThought(chainId, "採用簡約設計風格", "decision");

// 創建分支探索替代方案
const branchId = await mcp.branchThought(thoughtId, "嘗試創新交互模式");

// 完成思維過程
await mcp.completeThoughtProcess(chainId, "選擇平衡方案：簡約為主，適度創新");

🛟 提示

自動保存

⚠️ 重要提示

所有修改記憶的操作都會自動保存到本地存儲，確保數據不會丟失。

記憶關聯

💡 使用建議

使用關聯功能建立知識之間的聯繫，支持深度檢索和智能推薦。

思維模式

💡 使用建議

根據任務類型選擇合適的認知模式：

• 分析模式：深度推理，多角度分析
• 直覺模式：快速聯想，模式識別
• 創造模式：發散思維，概念組合
• 批判模式：質疑驗證，邏輯檢查
• 元認知模式：思考自己的思考過程

📦 安裝指南

克隆項目並安裝依賴：

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

構建：

npm run build

運行服務器：

npm start

CLI參數

brain-mcp接受以下CLI參數：

• --port ：服務器端口（默認3000）
• --storage-path ：存儲路徑（默認./memory_data）
• --auto-save-interval ：自動保存間隔（默認5分鐘）

示例：

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

環境變量

可以使用以下環境變量：

• NODE_ENV：運行環境（development/production）
• BRAIN_MCP_STORAGE_PATH：存儲路徑
• BRAIN_MCP_AUTO_SAVE_INTERVAL：自動保存間隔

示例：

NODE_ENV=production BRAIN_MCP_STORAGE_PATH=./data npm start

🔧 技術細節

架構設計

brain-mcp/
├── src/
│   ├── types.ts              # 類型定義
│   ├── config.ts             # 配置管理
│   ├── short-term-memory.ts  # 短期記憶管理
│   ├── long-term-memory.ts   # 長期記憶管理
│   ├── thinking-process.ts   # 思維過程管理
│   ├── storage.ts            # 文件持久化
│   └── brain-mcp.ts          # 主模塊
└── server.ts                 # MCP服務器

📄 許可證

MIT License

🤝 貢獻

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