知识图谱内存服务器

使用本地知识图谱实现持久内存的基本实现。这使得 Claude 能够记住用户在聊天过程中的信息，并通过课程系统从过去的错误中吸取教训。

核心概念

实体

实体是知识图谱中的主要节点。每个实体具有：

• 唯一名称（标识符）

• 实体类型（例如“人”、“组织”、“事件”）

• 观察结果列表

例子：

关系

关系定义了实体之间的有向连接。它们始终以主动语态存储，描述实体之间如何交互或关联。

例子：

观察

观察值是关于实体的离散信息片段。它们是：

• 存储为字符串

• 附加到特定实体

• 可以独立添加或删除

• 应该是原子的（每个观察一个事实）

例子：

课程

课程是用于捕获有关错误及其解决方案的知识的特殊实体。每个课程都包含：

• 唯一名称（标识符）

• 错误模式信息（类型、消息、上下文）

• 解决步骤及验证

• 成功率追踪

• 环境背景

• 元数据（严重性、时间戳、频率）

例子：

API

工具

• 创建实体

  • 在知识图谱中创建多个新实体

  • 输入： entities （对象数组）

    • 每个对象包含：

      • name （字符串）：实体标识符

      • entityType （字符串）：类型分类

      • observations （string[]）：相关观察

  • 忽略具有现有名称的实体

• 创建关系

  • 在实体之间创建多个新关系

  • 输入： relations （对象数组）

    • 每个对象包含：

      • from （字符串）：源实体名称

      • to （字符串）：目标实体名称

      • relationType （字符串）：主动语态的关系类型

  • 跳过重复关系

• 添加观察结果

  • 向现有实体添加新观察

  • 输入： observations （对象数组）

    • 每个对象包含：

      • entityName （字符串）：目标实体

      • contents （string[]）：要添加的新观察结果

  • 返回每个实体添加的观察值

  • 如果实体不存在则失败

• 删除实体

  • 删除实体及其关系

  • 输入： entityNames （string[]）

  • 级联删除关联关系

  • 如果实体不存在则静默操作

• 删除观察结果

  • 从实体中删除特定观察结果

  • 输入： deletions （对象数组）

    • 每个对象包含：

      • entityName （字符串）：目标实体

      • observations （string[]）：要删除的观察结果

  • 如果不存在观察，则静默运行

• 删除关系

  • 从图中删除特定关系

  • 输入： relations （对象数组）

    • 每个对象包含：

      • from （字符串）：源实体名称

      • to （字符串）：目标实体名称

      • relationType （字符串）：关系类型

  • 如果关系不存在则静默操作

• 读取图

  • 阅读整个知识图谱

  • 无需输入

  • 返回包含所有实体和关系的完整图形结构

• 搜索节点

  • 根据查询搜索节点

  • 输入： query （字符串）

  • 搜索范围：

    • 实体名称

    • 实体类型

    • 观察内容

  • 返回匹配的实体及其关系

• 打开节点

  • 按名称检索特定节点

  • 输入： names （string[]）

  • 返回：

    • 请求的实体

    • 被请求实体之间的关系

  • 默默跳过不存在的节点

课程管理工具

• 创建课程

  • 从错误及其解决方案创建新课程

  • 输入： lesson （对象）

    • 包含：

      • name （字符串）：唯一标识符

      • entityType （字符串）：必须是“lesson”

      • observations （string[]）：关于错误和解决方案的注释

      • errorPattern （对象）：错误详情

        • type （字符串）：错误类别

        • message （字符串）：错误消息

        • context （字符串）：错误发生的位置

        • stackTrace （字符串，可选）：堆栈跟踪

      • metadata （对象）：附加信息

        • severity （“低” | “中” | “高” | “严重”）

        • environment （对象）：系统详细信息

        • frequency （数字）：遇到的次数

        • successRate （数字）：解决方案成功率

      • verificationSteps （数组）：解决方案验证

        • 每个步骤包含：

          • command （字符串）：要采取的操作

          • expectedOutput （字符串）：预期结果

          • successIndicators (string[]): 成功标记

  • 自动初始化元数据时间戳

  • 验证所有必填字段

• 查找类似错误

  • 查找类似错误及其解决方案

  • 输入： errorPattern （对象）

    • 包含：

      • type （字符串）：错误类别

      • message （字符串）：错误消息

      • context （字符串）：错误上下文

  • 返回按成功率排序的匹配课程

  • 使用模糊匹配来显示错误消息

• 更新课程成功

  • 更新课程的成功跟踪

  • 输入：

    • lessonName （字符串）：要更新的课程

    • success （布尔值）：解决方案是否有效

  • 更新：

    • 成功率（加权平均）

    • 频率计数器

    • 上次更新时间戳

• 获取课程建议

  • 获取与当前情况相关的课程

  • 输入： context （字符串）

  • 搜索范围：

    • 错误类型

    • 错误信息

    • 错误上下文

    • 课堂观察

  • 返回按以下方式排序的课程：

    • 上下文相关性

    • 成功率

  • 包含完整的解决方案详细信息

文件管理

服务器现在处理两种类型的文件：

• memory.json ：存储基本实体和关系

• lesson.json ：存储具有错误模式的课程实体

如果文件超过 1000 行，则会自动拆分以保持性能。

Cursor MCP 客户端设置

要将此内存服务器与 Cursor MCP 客户端集成，请按照以下步骤操作：

1. 克隆存储库：

2. 安装依赖项：

3. 构建项目：

4. 配置服务器：

• 找到构建的服务器文件的完整路径： /path/to/the/dist/index.js

• 使用 Node.js 启动服务器： node /path/to/the/dist/index.js

5. 在光标中激活：

• 使用键盘快捷键Ctrl+Shift+P

• 输入“重新加载窗口”并选择它

• 等待几秒钟，让 MCP 服务器激活

• 出现提示时选择 stdio 类型

内存服务器现在应该与您的 Cursor MCP 客户端集成并可供使用。

与 Claude Desktop 一起使用

设置

将其添加到您的 claude_desktop_config.json 中：

Docker

NPX

具有自定义设置的 NPX

可以使用以下环境变量配置服务器：

• MEMORY_FILE_PATH ：内存存储 JSON 文件的路径（默认值：服务器目录中的memory.json ）

系统提示

使用记忆的提示取决于用例。更改提示将有助于模型确定创建记忆的频率和类型。

以下是聊天个性化提示的示例。您可以在Claude.ai 项目的“自定义说明”字段中使用此提示。

建筑

Docker：

执照

此 MCP 服务器采用 MIT 许可证。这意味着您可以自由使用、修改和分发该软件，但须遵守 MIT 许可证的条款和条件。更多详情，请参阅项目仓库中的 LICENSE 文件。

新工具

• 创建课程

  • 从错误及其解决方案创建新课程

  • 输入： lesson （对象）

    • 包含错误模式、解决步骤和元数据

    • 自动跟踪创建时间和更新

    • 验证解决方案步骤是否完成

• 查找类似错误

  • 查找类似错误及其解决方案

  • 输入： errorPattern （对象）

    • 包含错误类型、消息和上下文

    • 返回按成功率排序的匹配课程

    • 包含相关解决方案和验证步骤

• 更新课程成功

  • 更新课程的成功跟踪

  • 输入：

    • lessonName （字符串）：要更新的课程

    • success （布尔值）：解决方案是否有效

  • 更新成功率和频率指标

• 获取课程建议

  • 获取与当前情况相关的课程

  • 输入： context （字符串）

  • 返回按相关性和成功率排序的课程

  • 包含完整的解决方案细节和验证步骤

非常感谢这个 repo 的所有者提供的基础代码，我通过课程和文件管理增强了它

非常感谢！ https://github.com/modelcontextprotocol/servers jerome3o-anthropic https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory