MCP Super Memory

mcp超级存储器

](https://pypi.org/project/mcp-super-memory/)  

N： LLM代理的M关联内存图——作为MCP服务器交付。

搜索 “牛顿” → reach “草莓” 通过共享密钥。 仅仅嵌入相似性并不能做到这一点。

mcp-super-memory 是一个用于LLM代理的关联存储系统，基于 键/值图 --不是矢量存储。记忆存在于 价值空间，通过单独的 密钥空间 --一个存储器可以通过多个键访问，一个键可以访问多个存储器。这使得像人类一样的联想跳跃（多跳图遍历）成为可能，而纯嵌入搜索根本无法复制。

适用于： 克劳德桌面·克劳德代码·任何兼容MCP的LLM代理

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为什么不只是嵌入？

每个现有的内存系统（Mem0、A-MEM、MemGPT）都将内存存储为节点，并通过嵌入相似性来检索它们。这一直有效，直到它不起作用：

Query: "Newton"
Embedding search finds: "Newton discovered gravity" ✅
Embedding search misses: "user likes strawberries"   ❌

超级记忆找到了两者——因为“牛顿”→ 苹果存储器→ 水果钥匙→ 草莓记忆。这 路径存在于密钥图中，而不是嵌入空间。

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运作原理

Key Space (concepts)         Value Space (memories)
─────────────────────        ──────────────────────────────
[Newton]  ──────────────────→ "Newton discovered gravity"
[apple]   ────────┬─────────→      ↑ same memory
[gravity] ────────┘
                  │
[apple]   ────────┼─────────→ "apples are red fruit"
[fruit]   ──────┬─┘
[red]     ──────┤
                │
[fruit]   ──────┼─────────→ "user likes strawberries"
[strawberry]────┘

搜索 "Newton" → 火柴 [Newton], [apple] 按键（1键）→ 跟随共享 [fruit] key → 达到草莓记忆（2跳，分数衰减0.3倍）。

结果包括 hop 领域 --你总是知道结果是直接的还是关联的。

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主要特点

深度系统

每个记忆都有一个深度分数 0.0 → 1.0:

深度增加 +0.05 每次召回。深层记忆会随着时间的推移而慢慢衰退。如果你试图纠正一个深层记忆，它会抵制——即使在取代之后，它的深度也会保持更高。

密钥类型

并非所有按键的行为都应该相同。名字在语义上不应该匹配——“hand건”不应该仅仅因为它们都是简短的韩语单词而与“纽约时报”匹配。

Name/proper_noun密钥也会受到IDF惩罚(×0.5)当它们成为连接到许多内存的中心键时，可以防止它们污染无关的搜索。

版本控制（不覆盖）

"user lives in Seoul"   (depth: 0.4 → weakened to 0.12, preserved)
        ↑ superseded by
"user moved to Busan"   (depth: 0.0, new)

与A-MEM在进化过程中覆盖内存不同，Super memory保留了完整的历史。每一次修正都是可追溯的——信念是什么时候改变的，从什么时候开始？

密钥合并

Add key "파이썬"  → finds existing "Python" (similarity 0.87 > threshold 0.85)
                 → reuses existing key instead of creating duplicate

防止密钥空间碎片化。跨语言或措辞的相同概念保持统一。

双路径召回

Recall同时搜索两条路径：

• 路径A（密钥匹配）： 查询嵌入→ 匹配密钥→ 点击链接→ 回忆
• 路径B（内容匹配）： 查询嵌入→ 直接与内存内容嵌入进行比较

两条路径的得分相加。这确保了即使没有用正确的密钥标记记忆，也能找到它们。

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建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Key Space                          │
│   [name] [동건] [programming] [python] [fruit] [red]   │
│      ↓      ↓         ↓           ↓       ↓      ↓     │
│   [vec]  [exact]    [vec]       [vec]   [vec]  [vec]   │
└────────────────────────┬────────────────────────────────┘
                         │ N:M links
                         ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Value Space                         │
│   "user's name is Donggeon"     depth: 0.85  (deep)    │
│   "user likes Python"           depth: 0.30  (medium)  │
│   "user likes strawberries"     depth: 0.05  (shallow) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

召回算法（2跳）：

1. 嵌入查询→ 查找匹配的关键字（概念：相似度≥0.35，name/proper_noun：完全匹配）
2. 还可以将查询嵌入直接与内存内容嵌入进行比较（≥0.3）
3. 点击链接→ 收集记忆，汇总分数（多个关键匹配相加，IDF加权）
4. 对于每个1小时内存：请按照以下步骤操作 *它的* keys → 找到2跳记忆（分数× HOP_DECAY = 0.3)
5. 应用深度系数(0.5 + depth × 0.5)时间衰减（深度加权，30天半衰期）
6. 返回排名结果 hop 领域

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MCP工具

存储系统通过MCP公开8个工具：

系统提示模板也可通过以下方式获得 memory_system_prompt MCP提示——包括它来指示代理安静地回忆，使用不同的密钥，并且永远不要向用户提及内存系统。

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快速入门（MCP服务器）

克劳德桌面

添加 claude_desktop_config.json:

OpenAI嵌入：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-super-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-super-memory"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
      }
    }
  }
}

本地嵌入（不需要API密钥）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-super-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-super-memory[local]"],
      "env": {
        "EMBEDDING_BACKEND": "local"
      }
    }
  }
}

克劳德代码

# OpenAI embeddings
claude mcp add mcp-super-memory -e OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key -- uvx mcp-super-memory

# Local embeddings (no API key required)
claude mcp add mcp-super-memory -e EMBEDDING_BACKEND=local -- uvx "mcp-super-memory[local]"

手册/开发

git clone https://github.com/donggyun112/mcp-super-memory
cd super-memory

创建 .env:

OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
OPENAI_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small

或者使用本地嵌入（不需要API密钥）：

EMBEDDING_BACKEND=local
LOCAL_EMBEDDING_MODEL=paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2  # optional, this is the default

注： 在现有数据上混合后端会破坏召回。如果切换后端，请清除 ~/.super-memory/graph.json 第一。

uv sync
uv run mcp-super-memory

要求：

• Python 3.12+
• OpenAI API密钥（用于嵌入）-或 sentence-transformers 用于本地嵌入

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数据存储

所有数据都是本地的。不需要外部数据库。

data/
├── graph.json          # keys, memories, links
└── conversations/
    └── {session_id}.jsonl   # original conversation turns

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局限性

• 线性扫描 --适合个人使用（约10k内存）。计划大规模集成FAISS/ChromaDB。
• 最多2跳 --更深的关联链需要 related() 代理调用工具。
• 代理商质量问题 --按键选择打开 remember 影响检索质量。系统提示调优很重要。

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与A-MEM的比较

A-MEM（NeurIPS 2025）专注于 *记忆进化* --当新的记忆到来时，现有记忆的描述会更新。Super Memory专注于 *存储器存取* --如何通过关联路径到达正确的内存。

他们解决不同的问题。A-MEM问“我们如何保持记忆井井有条？”超级记忆问“我们是如何以人类实际思考的方式找到记忆的？”

版本控制方法也不同：A-MEM覆盖进化（仅当前状态），超级内存保留历史（完整时间线）。

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路线图

• \[\]FAISS/ChromaDB用于标尺
• \[\]编码代理配置文件（代码上下文的不同关键策略）
• \[\]内存导出/导入
• \[\]多用户支持

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许可证

麻省理工学院