Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
cldmemory (David Strejc) logo
数据服务stdio官方级别未说明来源级核验

cldmemory (David Strejc)

MCP Server

一个基于Qdrant向量数据库和OpenAI嵌入的人类记忆系统,通过模型上下文协议(MCP)访问,支持多种记忆类型和特性。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

16

资源数

0
记忆存储TypeScriptClaude人工智能Claude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

david-strejc

提供方

david-strejc

最后核验

2026/5/17 20:22

运行时

Docker

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \

详细介绍

MCP内存服务器

使用Qdrant向量数据库和OpenAI嵌入的类人记忆系统,可通过模型上下文协议(MCP)访问。

特性

  • 类人记忆类型:

- 情节(个人经历) - 语义(事实和知识) - 程序性(如何做事) - 情绪(情绪记忆) - 感官(感官印象) - 工作(短期记忆)

  • 记忆特性:

- 重要性评分(0-1) - 情绪效价(-1比1) - 记忆之间的关联 - 背景(地点、人物、情绪、活动) - 衰减因子和访问跟踪 - 自动项目跟踪(主机名:文件夹) - 通过环境变量自定义元数据

设置

  1. 安装依赖项:
   npm install
  1. 配置环境:
   cp .env.example .env
   # Edit .env with your settings

新的环境变量:

- MEMORY_METADATA -可选元数据,包含在所有内存中 - 格式: "key:value,key2:value2" 或者只是 "value" (存储为 user:value) - 示例: "server:prod,user:john""davidstrejc"

  1. 启动Qdrant (如果使用本地):
   docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
     --name qdrant-memory \
     -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z \
     qdrant/qdrant

备注:Qdrant URL支持HTTP和HTTPS协议(例如。, https://your-qdrant-instance.com:6333)

  1. 构建项目:
   npm run build

使用Claude代码进行测试

将MCP配置文件与Claude Code CLI一起使用:

# Basic usage
claude -p "Store a memory about today's meeting" --mcp-config claude-code-mcp.json

# Skip permissions for automation
claude -p "Search my memories" --mcp-config claude-code-mcp.json --dangerously-skip-permissions

# List available tools
claude -p "List available memory tools" --mcp-config claude-code-mcp.json

可用的MCP工具(前缀为 mcp__memory__):

  • store_memory -存储新内存
  • search_memories -使用自然语言搜索记忆(返回完整详细信息)
  • quick_search_memories -快速搜索仅返回摘要以供浏览
  • get_memory -按ID检索特定内存
  • update_memory -更新现有内存
  • delete_memory -删除内存
  • analyze_memories -分析记忆模式

示例用法

重要:所有MCP工具都期望JSON对象作为参数,而不是纯字符串。

// ✅ CORRECT - Store a memory with JSON object
store_memory({
  "content": "Had lunch with Sarah at the Italian restaurant",
  "type": "episodic",
  "context": {
    "location": "Downtown Italian restaurant",
    "people": ["Sarah"],
    "mood": "happy"
  },
  "importance": 0.8
})

// ❌ WRONG - Do not pass plain strings
store_memory("Had lunch with Sarah")  // This will fail!

// ✅ CORRECT - Search with JSON object
search_memories({
  "query": "restaurant experiences",
  "limit": 5,
  "includeAssociations": true
})

// ❌ WRONG - Do not pass plain strings
search_memories("restaurant experiences")  // This will fail!

// ✅ CORRECT - Quick search for browsing (returns only summaries)
quick_search_memories({
  "query": "programming tips",
  "limit": 50  // Can handle more results since only summaries
})

// Then get full details of a specific memory
get_memory({
  "id": "abc-123-def-456"  // Use ID from quick search results
})

新功能

自动项目跟踪:现在所有的记忆都包括 project 捕获主机名和当前工作目录的字段(例如。, "myserver:/home/user/project").

环境元数据:设置 MEMORY_METADATA 环境变量自动在所有内存中包含自定义元数据:

export MEMORY_METADATA="server:production,team:engineering,region:us-west"

此元数据会自动执行以下操作:

  • 添加到所有新的记忆中
  • 包含在内存嵌入中,以提高搜索相关性
  • 在搜索查询中用于改进上下文匹配

内存分析工具

包含一个用于分析内存的全面CLI工具:

# Quick start
./memory-analytics count    # Count memories by agent
./memory-analytics tags     # Analyze tag usage
./memory-analytics compare  # Compare agents
./memory-analytics all      # Run all analytics

docs/MEMORY_ANALYTICS.md 详细文档。

发展

  • npm run dev -以开发模式运行
  • npm run build -构建TypeScript
  • npm run test -运行测试
  • npm run lint -运行门楣
  • npm run typecheck -类型检查

目录标签

目录标签

记忆存储TypeScriptClaude人工智能本地部署向量数据库记忆分析上下文感知

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Docker

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

继续浏览同类 MCP