内存 MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器提供知识图谱功能，用于管理内存中的实体、关系和观察，并具有严格的验证规则以维护数据一致性。

安装

在 Claude Desktop 中安装服务器：

mcp install main.py -v MEMORY_FILE_PATH=/path/to/memory.jsonl

Related MCP server: Qualitative Researcher MCP Server

数据验证规则

实体名称

必须以小写字母开头
可以包含小写字母、数字和连字符
最大长度为 100 个字符
在图表中必须是唯一的
有效名称示例： python-project 、 meeting-notes-2024 、 user-john

实体类型

支持以下实体类型：

person ：人类实体
concept ：抽象的想法或原则
project ：工作计划或任务
document ：任何形式的文件
tool ：软件工具或实用程序
organization ：公司或团体
location ：物理或虚拟位置
event ：有时限的事件

观察

非空字符串
最大长度为 500 个字符
每个实体必须是唯一的
应为事实和客观的陈述
包含相关时间戳

关系

支持以下关系类型：

knows ：人与人之间的联系
contains ：父母/子女关系
uses ：实体利用另一个实体
created ：作者/创作关系
belongs-to ：成员资格/所有权
depends-on ：依赖关系
related-to ：一般关系

附加关系规则：

源实体和目标实体必须存在
不允许自指关系
不允许循环依赖
必须使用预定义的关系类型

用法

服务器提供了管理知识图谱的工具：

获取实体

result = await session.call_tool("get_entity", { "entity_name": "example" }) if not result.success: if result.error_type == "NOT_FOUND": print(f"Entity not found: {result.error}") elif result.error_type == "VALIDATION_ERROR": print(f"Invalid input: {result.error}") else: print(f"Error: {result.error}") else: entity = result.data print(f"Found entity: {entity}")

获取图表

result = await session.call_tool("get_graph", {}) if result.success: graph = result.data print(f"Graph data: {graph}") else: print(f"Error retrieving graph: {result.error}")

创建实体

# Valid entity creation entities = [ Entity( name="python-project", # Lowercase with hyphens entityType="project", # Must be a valid type observations=["Started development on 2024-01-29"] ), Entity( name="john-doe", entityType="person", observations=["Software engineer", "Joined team in 2024"] ) ] result = await session.call_tool("create_entities", { "entities": entities }) if not result.success: if result.error_type == "VALIDATION_ERROR": print(f"Invalid entity data: {result.error}") else: print(f"Error creating entities: {result.error}")

添加观察

# Valid observation result = await session.call_tool("add_observation", { "entity": "python-project", "observation": "Completed initial prototype" # Must be unique for entity }) if not result.success: if result.error_type == "NOT_FOUND": print(f"Entity not found: {result.error}") elif result.error_type == "VALIDATION_ERROR": print(f"Invalid observation: {result.error}") else: print(f"Error adding observation: {result.error}")

创建关系

# Valid relation result = await session.call_tool("create_relation", { "from_entity": "john-doe", "to_entity": "python-project", "relation_type": "created" # Must be a valid type }) if not result.success: if result.error_type == "NOT_FOUND": print(f"Entity not found: {result.error}") elif result.error_type == "VALIDATION_ERROR": print(f"Invalid relation data: {result.error}") else: print(f"Error creating relation: {result.error}")

搜索记忆

result = await session.call_tool("search_memory", { "query": "most recent workout" # Supports natural language queries }) if result.success: if result.error_type == "NO_RESULTS": print(f"No results found: {result.error}") else: results = result.data print(f"Search results: {results}") else: print(f"Error searching memory: {result.error}")

搜索功能支持：

时间查询（例如“最近”、“最后”、“最新”）
活动查询（例如“锻炼”、“运动”）
常规实体搜索
具有 80% 相似度阈值的模糊匹配
加权搜索范围：
- 实体名称（权重：1.0）
- 实体类型（权重：0.8）
- 观察结果（权重：0.6）

删除实体

result = await session.call_tool("delete_entities", { "names": ["python-project", "john-doe"] }) if not result.success: if result.error_type == "NOT_FOUND": print(f"Entity not found: {result.error}") else: print(f"Error deleting entities: {result.error}")

删除关系

result = await session.call_tool("delete_relation", { "from_entity": "john-doe", "to_entity": "python-project" }) if not result.success: if result.error_type == "NOT_FOUND": print(f"Entity not found: {result.error}") else: print(f"Error deleting relation: {result.error}")

刷新内存

result = await session.call_tool("flush_memory", {}) if not result.success: print(f"Error flushing memory: {result.error}")

错误类型

服务器使用以下错误类型：

NOT_FOUND ：未找到实体或资源
VALIDATION_ERROR ：输入数据无效
INTERNAL_ERROR ：服务器端错误
ALREADY_EXISTS ：资源已存在
INVALID_RELATION ：实体之间的关系无效

响应模型

所有工具都使用以下模型返回类型化的响应：

实体响应

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

GraphResponse

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

操作响应

class OperationResponse(BaseModel): success: bool error: Optional[str] = None error_type: Optional[str] = None

Memory MCP Server