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开发工具stdio官方级别未说明来源级核验

Copilot Memory MCP

MCP Server

为GitHub Copilot在VS Code中提供持久语义记忆,支持本地Docker容器运行,实现项目范围内的语义检索和记忆存储。

工具数

5

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
开发工具PythonClaude向量数据库ClaudeCursorVS Code

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

LabForgeDev

提供方

LabForgeDev

最后核验

2026/5/17 20:21

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

pip install -e ".[dev]"

详细介绍

副驾驶存储器mcp

![License: MIT](LICENSE)

VS Code中GitHub Copilot的持久语义记忆。

一个本地MCP服务器,在会话之间为Copilot提供持久的、项目范围的内存。内存存储在嵌入式ChromaDB矢量数据库中 all-MiniLM-L6-v2 嵌入,实现语义检索(RAG)。一切都在一个Docker容器中运行,不需要云服务。

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为什么存在

副驾驶每次训练都是从一张白纸开始的。这个MCP服务器为它提供了一个持久的、可搜索的知识库,因此决策、约定和上下文在会话之间传递——所有这些都在Docker中本地运行。

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快速开始

docker compose up -d

服务器启动于 http://localhost:8000/sse.

.vscode/mcp.json 已经将Copilot指向服务器——不需要进一步的VS代码配置。

示例配置提供在 examples/vscode/mcp.json。将其复制到项目的 .vscode/mcp.json.

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MCP工具

工具说明
create_memory存储带有标题、内容、可选项目范围和标签的新内存
search_memories语义向量搜索;按项目和/或标签筛选
update_memory按ID更新现有内存;在变化中重新嵌入
delete_memory按ID永久删除内存
list_memories使用分页浏览记忆(轻量级,无内容)

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副驾驶说明和代理(示例)

现成的示例在 examples/.将相关文件复制到根目录或 .github/ 你自己的项目。

文件已被占用
AGENTS.mdOpenAI Codex、Claude Code和大多数代理运行时
CLAUDE.md克劳德代码(claude CLI)
.cursorrules游标(传统格式,项目根)
.cursor/rules/memory-tools.mdc光标(符合规则的现代格式)
VS代码中的GitHub副本
VS代码 /save-memory 提示
VS代码 /recall-memory 提示
VS代码 @memory 自定义代理模式

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建筑

VS Code / Copilot
      │  MCP HTTP/SSE (port 8000)
      ▼
┌─────────────────────────────────┐
│  Docker Container               │
│                                 │
│  FastMCP Server (port 8000)     │
│    └── 5 MCP tools              │
│                                 │
│  sentence-transformers          │
│    └── all-MiniLM-L6-v2        │
│        (384-dim embeddings)     │
│                                 │
│  ChromaDB (embedded)            │
│    └── collection "memories"   │
└──────────┬──────────────────────┘
           │ Docker named volume
           ▼
    /data/chroma  (persisted DB)

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项目布局

copilot-memory-mcp/
├── app/
│   ├── main.py              # FastMCP server, tool registration
│   ├── memory_store.py      # ChromaDB wrapper (CRUD + search)
│   ├── embeddings.py        # sentence-transformers loader + encode()
│   └── tools/
│       ├── create_memory.py
│       ├── search_memories.py
│       ├── update_memory.py
│       ├── delete_memory.py
│       └── list_memories.py
├── tests/
│   ├── test_memory_store.py
│   └── test_tools.py
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── pyproject.toml

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发展

安装依赖项

pip install -e ".[dev]"

运行测试

pytest

测试使用一个临时内存ChromaDB和一个模拟的嵌入函数——不需要Docker,也不需要下载模型。

在本地运行服务器(无Docker)

pip install -e .
PYTHONPATH=. python app/main.py

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环境变量

变量默认值描述
SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME/app/models模型缓存目录
CHROMA_PATH/data/chromaChromaDB持久路径
PORT8000HTTP服务器端口

复制 .env.example.env 必要时进行调整。

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许可证

麻省理工学院——见 许可证.

目录标签

目录标签

开发工具PythonClaude向量数据库语义记忆本地部署AI辅助编程

支持客户端

ClaudeCursorVS Code

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

5

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

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