Memory MCP Server

🚀 內存 MCP 服務器

本項目實現了模型上下文協議 (MCP)，為大型語言模型 (LLMs) 提供長期記憶功能，可使 LLMs 保留和檢索長時間交互中的信息。

🚀 快速開始

內存 MCP 服務器能為大型語言模型提供長期記憶功能。若要使用，可按以下步驟操作：

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/Sinhan88/memory-mcp-server.git

2. 進入項目目錄：

cd memory-mcp-server

3. 安裝依賴項： 確保您已安裝 Python 和 pip。然後運行：

pip install -r requirements.txt

4. 運行服務器： 執行以下命令啟動服務器：

python app.py

✨ 主要特性

• 長期記憶：存儲並檢索 LLM 的上下文，增強其提供相關響應的能力。
• 模型上下文協議：遵循 MCP 標準，實現與各種 LLM 架構的無縫集成。
• 用戶友好的 API：易於使用的 API，幫助開發者將記憶功能集成到應用程序中。
• 可擴展性：設計用於處理多個請求，並根據需求進行擴展。

📦 安裝指南

要開始使用內存 MCP 服務器，請按照以下步驟操作：

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/Sinhan88/memory-mcp-server.git

2. 進入項目目錄：

cd memory-mcp-server

3. 安裝依賴項： 確保您已安裝 Python 和 pip。然後運行：

pip install -r requirements.txt

4. 運行服務器： 執行以下命令啟動服務器：

python app.py

💻 使用示例

基礎用法

一旦服務器開始運行，您可以使用 API 端點與之交互。以下是基礎使用示例：

• 存儲記憶：向 /store 發送 POST 請求，幷包含以下 JSON 正文：

{
    "context": "您的上下文內容",
    "model_id": "唯一模型標識符"
}

示例請求：

curl -X POST http://localhost:5000/store -H "Content-Type: application/json" -d '{"context": "我喜歡編程。", "model_id": "model_1"}'

• 檢索記憶：向 /retrieve?model_id=unique_model_identifier 發送 GET 請求。 示例請求：

curl http://localhost:5000/retrieve?model_id=model_1

📚 詳細文檔

貢獻

我們歡迎內存 MCP 服務器的貢獻！如果您想幫忙，請按照以下步驟操作：

1. 分支倉庫：點擊此頁面頂部右側的“Fork”按鈕。
2. 創建分支：

git checkout -b feature/YourFeature

3. 進行更改：編輯代碼，添加功能或修復錯誤。
4. 提交更改：對更改進行提交，並提供清晰的提交信息。
5. 發起拉取請求：在 GitHub 上向主分支發起拉取請求。

聯繫

如有任何問題或反饋，請聯繫 [郵箱地址] 或在 GitHub 倉庫中提交問題。

發佈版本

感謝訪問內存 MCP 服務器倉庫！我們希望您能在這個項目中找到有用的內容，用於與 LLMs 和長期記憶相關的開發。

📄 許可證

項目使用 MIT 許可證。有關詳細信息，請參閱 LICENSE 文件。