MCP 内存入门套件 🧠
构建你自己的AI记忆系统
一个面向学生的教程，教您如何使用模型上下文协议（MCP）创建人工智能记忆系统。学习如何构建工具，使人工智能助手能够在对话中记住并回忆信息。
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🎯 你将要构建的内容
到这个项目结束时，你将创建一个能够正常工作的AI记忆系统，该系统能够：
- 以语义方式存储信息（理解含义，而不仅仅是关键词）
- 使用自然语言搜索记忆
- 通过MCP（机器学习平台/中间件通信协议，具体根据上下文确定）与AI应用（LM Studio、Claude Desktop或任何MCP兼容的客户端）集成
- 使用本地AI模型（无需API费用！）
🎓 这是为谁准备的
- 高中生 学习编程（VG1-VG2）
- 初级开发者 希望获得实际的人工智能经验
- 任何好奇的人 关于人工智能记忆系统的工作原理
前提条件：
- 基本编程知识（变量、函数、API）
- 愿意学习新概念
- 一台能够运行本地AI模型的计算机
🚀 选择您的语言
选择你最熟悉的一门语言——它们教授的核心概念都是相同的：
| 语言 | 包含内容 |
|---|---|
| python | 含待办事项的起始模板 |
| TypeScript | 起始模板 + 示例代码 |
📊 项目层级
所有学生都构建相同的内容/结构 核心项目 （SQLite、嵌入式表示、语义搜索）。然后你可以添加可选的扩展：
| 等级 | 核心功能 | 可选扩展 |
|---|---|---|
| 核心项目 | • SQLite 存储 |
• 嵌入（局部） • 语义搜索 • MCP集成 | 每个人都要完成这项任务 | | 中级 | 相同核心 + | • 元数据过滤 • 多个系列/多件收藏品 • 删除/列出工具 | | 高级 | 相同核心 + | • Qdrant 向量数据库 • Neo4j 图关系 • Docker 部署 • 生产模式 |
见 高级生产指南 用于Qdrant/Neo4j/Docker的设置。
📚 项目结构
docs/ # Step-by-step learning materials
starter-templates/ # Starting code for each language (with TODOs)
examples/ # Working examples to reference
└── basic-typescript-example/ # Complete working TypeScript implementation🎓 初来乍到？从这里开始！
🛤️ 学习路径
- 理解概念 - 什么是嵌入？什么是MCP？
- 设置您的环境 - 安装工具（LM Studio，MCP SDK）
- 构建你的第一个工具 - 创建一个简单的MCP服务器
- 增加内存存储 - 存储和检索信息
- 语义搜索 - 使用嵌入技术查找相似的记忆
- 连接到人工智能： 选择你的平台！
- 🤔 表示思考或疑惑的表情。 我应该使用哪个AI？ - 对比指南 - ** - 学生免费！ - 克劳德代码编辑器（VSCode） - 在你的编辑器中集成AI - Claude Desktop（中文可译为“Claude桌面版”或“Claude电脑版”，具体根据语境选择） - 独立版Claude应用 - LM Studio** - 本地模型（免费！）
🎯 作业简述
对于教师： 这些文档是自助式的。学生可以按照自己的节奏进行学习。根据您的需求调整评估方式和交付形式！
💡 为何这很重要
每家公司都在增加人工智能功能。了解如何构建内存系统能教会你：
- 人工智能融合 - 如何使用嵌入和向量搜索
- API设计 - 创建人工智能助手可以使用的工具
- 数据库技能 - 使用专业存储（向量数据库）
- 现实世界技能 - 生产人工智能应用中所使用的技术
🌟 现实中的例子
想看看什么是可以实现的吗？来看看这些真实世界中的记忆系统吧：
- Anthropic的MCP服务器 - MCP团队提供的官方示例
- 社区项目 - 学生展示（在此添加您的展示！）
🤝 寻求帮助
- 有问题吗？ 提交一个问题或询问你的老师
- 卡住了吗？ 在每个文档中查看故障排除指南
- 想分享吗？ 提交一个包含你创意用例的拉取请求（PR）！
📖 额外资源
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准备开始建造了吗？ 以……开始 理解概念 →
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*为克里斯蒂安松高中和Komputor SA创建* *基于真实世界的人工智能内存系统架构*