Python Memory MCP Server

一個基於內存的知識圖譜管理MCP服務器，提供實體、關係和觀察的嚴格驗證管理功能

知識管理與記憶開發者工具 #知識圖譜 #數據管理 #MCP服務 .Python

評分 : 2.5分

下載量 : 31

更新時間 : 2025-04-29

什麼是內存型MCP服務器？

內存型MCP服務器是一款輕量級知識圖譜管理工具，用於存儲和操作實體、關係及觀察記錄。它通過嚴格的驗證規則確保數據一致性，並支持靈活的數據檢索。

如何使用內存型MCP服務器？

您可以通過命令行安裝服務器並調用API來創建、查詢和刪除實體及關係。此外，它還支持自然語言搜索功能，方便快速定位所需信息。

適用場景

該工具非常適合個人開發者、小型團隊以及需要臨時知識管理的企業場景。例如項目協作、文檔歸檔和個人筆記整理。

主要功能

實體管理支持創建、更新、刪除實體，包括人、項目、文檔等多種類型。

關係管理定義和維護實體間的關係，如作者與作品之間的關聯。

觀察記錄為每個實體添加客觀的事實性描述。

自然語言搜索支持模糊匹配和時間維度的查詢，提高數據檢索效率。

即時同步在內存中操作數據，無需數據庫依賴，提升響應速度。

優勢與侷限性

優勢

易於部署，無需複雜配置。

高性能，適用於中小規模數據集。

支持多種數據驗證規則，保證數據質量。

開放API接口，便於集成到其他系統中。

侷限性

數據存儲完全依賴內存，斷電後會丟失未保存的數據。

不適合超大規模數據集的長期存儲。

缺乏高級分析能力，僅限於基礎知識圖譜構建。

如何使用

安裝服務器

運行以下命令安裝並啟動內存型MCP服務器： ```bash mcp install main.py -v MEMORY_FILE_PATH=/path/to/memory.jsonl ```

創建實體

調用API接口創建新實體，例如一個名為'python-project'的項目。

查詢實體

使用搜索功能獲取特定實體的相關信息。

刪除數據

通過指定條件刪除不再需要的實體或關係。

使用案例

案例1：創建項目創建一個名為'python-project'的項目，併為其添加初始觀察記錄。

案例2：搜索歷史記錄查找最近一次關於健身的活動記錄。

常見問題

服務器是否會丟失數據？

是否支持多用戶同時訪問？

如何確保數據的一致性？

🚀 內存 MCP 服務器

內存 MCP 服務器是一個高效的數據管理工具，支持實體生命週期管理和複雜查詢操作，能幫助用戶輕鬆進行數據管理和操作。

🚀 快速開始

要運行 MCP 服務器，請按照以下步驟操作：

克隆項目倉庫：

git clone https://github.com/your-organization/mcp.git
cd mcp

創建並激活虛擬環境（推薦使用 Python 3.8 或更高版本）：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Unix/MacOS 中
venv\Scripts\activate     # 在 Windows 中

安裝依賴項：
```
pip install -r requirements.txt
```
啟動服務器：
```
python server.py
```

📦 安裝指南

安裝 MCP 服務器的步驟如下：

克隆項目倉庫：

git clone https://github.com/your-organization/mcp.git
cd mcp

創建並激活虛擬環境（推薦使用 Python 3.8 或更高版本）：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Unix/MacOS 中
venv\Scripts\activate     # 在 Windows 中

安裝依賴項：
```
pip install -r requirements.txt
```
啟動服務器：
```
python server.py
```

📚 詳細文檔

數據驗證規則

實體名稱規則

必須以小寫字母開頭。
只能包含字母、數字和下劃線。
最長不超過 64 字符。

實體型規則

支持的類型包括："user", "system", "application", "service"。

屬性值規則

數值類型必須是整數或浮點數。
字符串長度不超過 256 字符。
必須使用 JSON 標準數據格式。

錯誤處理

以下是服務器返回的常見錯誤類型：

NOT_FOUND：資源未找到。
VALIDATION_ERROR：輸入數據無效。
INTERNAL_ERROR：服務器內部錯誤。
INVALID_REQUEST：請求格式錯誤。

響應模型

實體響應

class EntityResponse(BaseModel):
    success: bool
    data: Optional[Dict[str, Any]] = None
    error: Optional[str] = None
    error_type: Optional[str] = None

圖譜響應

class GraphResponse(BaseModel):
    success: bool
    data: Optional[Dict[str, Any]] = None
    error: Optional[str] = None
    error_type: Optional[str] = None

開發指南

運行測試

pytest tests/

添加新功能

更新 validation.py 中的驗證規則。
在 tests/test_validation.py 中添加新的測試用例。
在 knowledge_graph_manager.py 中實現新功能。

💻 使用示例

基礎用法

檢索實體

response = client.get_entity("user_123")
if response.success:
    print(response.data)
else:
    print(f"錯誤：{response.error}")

更新實體屬性

data = {
    "age": 25,
    "name": "Alice",
    "department": "技術部"
}
response = client.update_entity("user_123", data)

刪除實體

response = client.delete_entity("user_123")
if response.error_type == "NOT_FOUND":
    print("實體不存在。")
elif not response.success:
    print(f"錯誤：{response.error}")