🧠 MCP KG存储器
人工智能编码代理的长期记忆层
*给你的人工智能助手一个能够坚持上下文、从过去的错误中学习并理解项目目标的大脑。*
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📖 概述
MCP KG存储器 是生产级 模型上下文协议（MCP）服务器 旨在解决人工智能编码助手（Cursor、Windsurf、VS Code、Antigravity）中的“上下文失忆症”问题。
该系统不会在每个会话中从零开始，而是保持一个持久的 知识图谱 你的项目。它充当一个主动存储层，跟踪：
- 🎯 目标和状态： 我们在建什么？怎么办？
- 🛑 约束和规则： 架构决策，禁止的模式。
- 💡 策略与成果： 什么奏效了？什么失败了？（自动学习）
- ❤️ 用户首选项： 你喜欢你的代码是怎么写的？
- 🔗 代码关系： 目标和特定文件之间的语义联系。
📸 可视化
*知识图内存结构的实时可视化。*
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✨ 特性
🧠 主动上下文注入(kg_autopilot)
每次你开始一项任务时，代理都会查询内存。它会自动检索：
- 与当前工作相关的积极目标。
- 过去的失败尝试（避免重复）和成功的策略。
- 您的特定编码偏好（SOLID、Clean Arch等）。
🔍 语义和图形搜索
不要只使用grep字符串。系统遍历图（k跳）以找到连接的上下文。 *“我正在制作Auth”* → 检索包括用户模型、JWT实用程序和2周前定义的相关安全约束。
📝 战略学习
系统不是静态的。它学习：
- 内隐学习： 从你的对话中推断出策略和模式。
- 结果跟踪： 记住一个策略是“成功”还是“失败”来指导未来的决策。
⚡ 技术栈
- 核心： Python 3.11+
- 数据库： Neo4j（图形数据库）
- LLM Google Gemini 2.5（通过直接API或LiteLLM网关）
- 协议： 模型上下文协议（MCP）
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🚀 安装
您可以安装 kg-mcp 全球使用 pipx （推荐）或在本地虚拟环境中。
先决条件
- Python 3.11+
- 码头工人 （用于在本地运行Neo4j）
- Gemini API密钥 (从Google AI Studio获取密钥)
选项1：单线安装（推荐）
# Install the package
pipx install kg-mcp
# Run the interactive Setup Wizard
kg-mcp-setup向导将：
- 检查Docker和Neo4j。
- 问你的 Gemini API密钥.
- 配置 LLM模式 （直接与LiteLLM）。
- 生成安全
.env文件。
❓ Don't have pipx? Click here to install it
macOS：
brew install pipx
pipx ensurepath窗户：
winget install pipx
pipx ensurepathLinux（Debian/Ubuntu）：
sudo apt install pipx
pipx ensurepath*安装pipx后重新启动终端。*
替代方案：标准Pip
如果你不想使用pipx：
pip install kg-mcp
kg-mcp-setup选项2：手动开发设置
# Clone the repository
git clone https://github.com/Hexecu/mcp-neuralmemory.git
cd mcp-neuralmemory
# Set up environment
cp .env.example .env
# (Edit .env with your credentials)
# Install dependencies
cd server
pip install -e .
# Start Neo4j
docker compose up -d
# Initialize Schema
python -m kg_mcp.kg.apply_schema______________________________________________________________________
⚙️ 配置
要将此内存服务器与AI编辑器一起使用，请将以下配置添加到MCP配置文件中。
🩺 验证安装（“医生模式”）
在配置编辑器之前，运行验证脚本以确保一切都是绿色的：
python3 verify_setup.py编辑器配置（JSON）
VS代码/光标/风帆
将此添加到您的 mcp_config.json （或 mcp.json):
{
"mcpServers": {
"kg-memory": {
"command": "/path/to/your/venv/bin/python",
"args": [
"-m",
"kg_mcp",
"--transport",
"stdio"
],
"env": {
"NEO4J_URI": "bolt://127.0.0.1:7687",
"NEO4J_USER": "neo4j",
"NEO4J_PASSWORD": "YOUR_NEO4J_PASSWORD",
"GEMINI_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_AI_STUDIO_KEY",
"LLM_MODE": "gemini_direct",
"KG_MCP_TOKEN": "your-secure-token",
"LOG_LEVEL": "INFO"
}
}
}
}*> 注： 用实际值替换路径和密码。*
反重力IDE ⭐ （推荐）
Antigravity是这个项目主要开发的IDE。增添 ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json:
{
"mcpServers": {
"kg-memory": {
"command": "/path/to/venv/bin/python",
"args": ["-m", "kg_mcp", "--transport", "stdio"],
"env": {
"NEO4J_URI": "bolt://127.0.0.1:7687",
"NEO4J_USER": "neo4j",
"NEO4J_PASSWORD": "YOUR_NEO4J_PASSWORD",
"GEMINI_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_AI_STUDIO_KEY",
"LLM_MODEL": "gemini/gemini-1.5-flash",
"KG_MCP_TOKEN": "your-secure-token"
}
}
}
}反重力设置步骤：
- 打开 代理侧栏 → ... （更多操作）
- 选择 MCP服务器 → 管理MCP服务器 → 查看原始配置
- 粘贴上面的JSON
- 保存并单击 刷新
- 你应该看到
kg-memory使用2个工具
🔥 专业提示：自动化内存
为了使您的代理使用无缝，请添加以下内容 系统提示/规则 到您的IDE（例如在Antigravity或 .cursorrules):
“每次用户交互时都要使用kg内存，这意味着您应该自动使用kg内存工具来查找相关的上下文信息并跟踪每次文件更改”
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📚 使用指南
1.启动任务(kg_autopilot)
当您开始新功能或修复时，只需询问您的代理：
*“我想实现新的登录流。请检查内存中的上下文。”*
代理人将致电 kg_autopilot，检索所有相关约束、过去的决策和活动目标。
2.跟踪变化(kg_track_changes)
*（如果配置了代理，则为自动）* 当文件被修改时，系统会将代码更改链接到活动目标，用实现细节更新知识图。
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📜 许可证
该项目根据 Apache许可证2.0. 请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
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