Optimized Memory

🚀 優化內存 MCP 服務器

本項目旨在測試和演示Claude AI的編碼能力，以及展示良好的AI工作流和提示設計。它是一個基於Python的內存優化MCP服務器（官方版本通常使用Java編寫），並採用SQLite作為後端數據庫。

✨ 主要特性

知識圖譜記憶服務器

實現了基本的知識圖譜持久記憶功能，使Claude能夠記住用戶在聊天過程中的信息。

📚 詳細文檔

核心概念

實體

實體是知識圖譜的主要節點，每個實體具備以下屬性：

• 唯一名稱（標識符）
• 實體類型（例如，“人”，“組織”，“事件”）
• 觀察列表

示例：

{
  "name": "John_Smith",
  "entityType": "person",
  "observations": ["Speaks fluent Spanish"]
}

關係

關係用於定義實體之間的定向連接，始終以主動語態存儲，描述實體間的相互作用或關聯。

示例：

{
  "from": "John_Smith",
  "to": "Jane_Doe",
  "relation": "colleague"
}

觀察

觀察是關於實體的事實或信息片段，可以是簡單的事實、屬性或描述。

示例：

{
  "entity": "user_123",
  "observation": "prefers coffee in the morning"
}

💻 使用示例

基礎用法

創建實體

要創建一個新實體，調用以下接口：

create_entity(name, entity_type)

輸入參數：

• name：實體的唯一標識符（字符串）
• entity_type：實體的類型（字符串）

輸出：

• 新創建的實體對象

創建關係

要創建兩個現有實體之間的關係，調用以下接口：

create_relation(from_entity, to_entity, relation)

輸入參數：

• from_entity：源實體標識符（字符串）
• to_entity：目標實體標識符（字符串）
• relation：關係類型（字符串）

輸出：

• 新創建的關係對象

添加觀察

要添加一個關於現有實體的觀察，調用以下接口：

add_observation(entity, observation)

輸入參數：

• entity：實體標識符（字符串）
• observation：觀察內容（字符串）

輸出：

• 更新後的實體對象

查詢知識圖譜

要查詢與給定實體相關的所有信息，調用以下接口：

query_entity(entity)

輸入參數：

• entity：實體標識符（字符串）

輸出：

• 包含實體及其關係和觀察的詳細信息

📦 安裝指南

在Claude Desktop上的配置

配置文件修改

要在Claude Desktop上使用此MCP服務器，請在項目的config.json中添加以下內容：

{
  "memory_server": {
    "type": "custom",
    "path": "mcp-memory-server"
  }
}

系統提示語設計

要使模型利用記憶功能，需要根據具體用例調整提示語。例如，在聊天個性化中使用以下提示：

遵循以下步驟進行每次交互：

1. 用戶識別：
   - 您應假設與default_user進行交互
   - 如果尚未識別default_user，請主動嘗試。

2. 記憶檢索：
   - 總是從“Remembering...”開始，僅從知識圖譜中檢索相關信息
   - 將知識圖譜稱為您的“記憶”

3. 記憶創建：
   - 在與用戶交流時，請注意收集以下信息：
     a) 基本人格（年齡、性別、位置、職位、教育水平等）
     b) 行為（興趣、習慣等）
     c) 偏好（溝通風格、首選語言等）
     d) 目標（目標、目標、抱負等）
     e) 關係（個人和專業關係，直至3度分隔）

4. 更新記憶：
   - 如果在交互中收集了任何新信息，請按照以下方式更新記憶：
     a) 為反覆出現的組織、人員和重要事件創建實體
     b) 使用關係將它們與當前實體連接
     c) 將其事實存儲為觀察

項目構建

Docker鏡像構建

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

📄 許可證

此MCP服務器根據MIT許可證發佈。這意味著您可以自由使用、修改和分發軟件，但需遵守MIT許可證的條款和條件。有關詳細信息，請參閱項目存儲庫中的LICENSE文件。