带有MCP服务器和矢量搜索的持久内存AI学术顾问
一个生产级的人工智能学术顾问，保持长期、情境感知的记忆 在对话中。系统将语言模型与其存储层分离 使用内存、控制和进程（MCP）架构模式，实现 顾问回忆学生的偏好、过去的对话和学术里程碑 超越任何单一上下文窗口的约束。
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建筑
该系统由三个主要层组成：
| 层 | 技术 | 责任 |
|---|---|---|
| Agent | Python+Ollama（llama3） | 会话界面，工具编排 |
| MCP服务器 | FastAPI+Uvicorn | 内存工具API，请求路由，验证 |
| 关系存储 | SQLite+SQLAlchemy | 结构化内存：对话、偏好、里程碑 |
| 矢量存储 | ChromaDB+句子变换器 | 语义记忆：基于相似性的上下文检索 |
数据流：
- 用户向代理发送消息。
- 代理人打电话来
memory_retrieve_by_context以获取语义相关的过去记忆。 - 代理人打电话来
memory_read获取最近的谈话内容。 - 两者都作为上下文注入到提示符中。
- LLM生成响应。
- 代理人打电话来
memory_write坚持SQLite和ChromaDB的新转变。
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先决条件
- 已安装Docker和Docker Compose
- Ollama已安装并在您的主机上运行，llama3型号已拔出
要安装Ollama并拉动模型：
# Install Ollama (Linux)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Pull the llama3 model
ollama pull llama3______________________________________________________________________
设置和运行
1.克隆存储库
git clone https://github.com/Rushikesh-5706/Persistent-Memory-AI-Academic-Advisor-with-an-MCP-Server-and-Vector-Search.git
cd Persistent-Memory-AI-Academic-Advisor-with-an-MCP-Server-and-Vector-Search2.配置环境变量
环境变量在中内联设置 docker-compose.yml 和工作出 框，无需更改。这 .env.example 归档所有可用文档 变量以供参考。
如果要覆盖任何值，请打开 docker-compose.yml 并编辑 environment: 块下 mcp_server 服务。对于代理，请复制 示例文件并对其进行编辑：
cp .env.example .env3.启动MCP服务器
docker-compose up --build等待健康检查通过。当您看到以下内容时，服务器已准备就绪： mcp_server | INFO: Application startup complete.
4.运行代理（可选，用于交互式使用）
在单独的终端中：
cd agent
pip install -r requirements.txt
python agent.py______________________________________________________________________
API 参考
所有端点均由 http://localhost:8000.
健康检查
GET /health答复：
{"status": "ok"}列出工具
GET /tools返回所有可用内存工具及其说明的列表。
写存储器
POST /invoke/memory_write请求正文：
{
"memory_type": "conversation",
"data": {
"user_id": "student_001",
"turn_id": 1,
"role": "user",
"content": "I want to major in bioinformatics."
}
}支持 memory_type 值： conversation, preference, milestone
答复（201）：
{"status": "success", "memory_id": "conv_student_001_1"}读存储器
POST /invoke/memory_read请求正文：
{
"user_id": "student_001",
"query_type": "last_n_turns",
"params": {"n": 5}
}支持 query_type 值： last_n_turns, preferences, milestones
按上下文检索
POST /invoke/memory_retrieve_by_context请求正文：
{
"user_id": "student_001",
"query_text": "What subjects does this student find interesting?",
"top_k": 3
}返回语义相似的存储记忆及其相关性得分。
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项目结构
.
├── docker-compose.yml orchestrates the mcp_server service
├── Dockerfile builds the mcp_server image
├── .env.example documents all required environment variables
├── submission.json test data for automated evaluation
├── docs/
│ └── memory_architecture.png system architecture diagram
├── mcp_server/
│ ├── main.py FastAPI application, route handlers
│ ├── database.py SQLAlchemy models, session management, CRUD operations
│ ├── memory_schemas.py Pydantic v2 request/response schemas
│ ├── vector_store.py ChromaDB client, embedding generation, similarity search
│ ├── tools.py Tool registry and execution logic
│ └── requirements.txt Python dependencies
└── agent/
├── agent.py Ollama-powered conversational agent
└── requirements.txt Agent dependencies______________________________________________________________________
内存架构参考
| 架构 | 字段 |
|---|---|
| 对话 | user_id、turn_id、角色、内容、时间戳 |
| UserPreferences | user_id，首选项（JSON字典） |
| 里程碑 | 用户id、里程碑id、描述、状态、完成日期 |
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设计决策
为什么选择SQLite来处理结构化数据？ SQLite不需要单独的服务器进程，持久化为挂载的单个文件卷 并处理学术顾问预期的交易量 无争议的工作负载。SQLAlchemy为ORM层提供了完整的迁移 如果需要更强大的数据库，则提供支持。
为什么选择ChromaDB进行矢量搜索？ ChromaDB以嵌入式模式运行，具有基于文件的持久性，与 该项目的部署模型。它原生支持余弦相似性 与句子转换器无缝集成，无需单独的服务。
为什么所有MiniLM-L6-v2都用于嵌入？ 该模型在CPU上高效运行，产生384维嵌入，平衡 具有存储和计算成本的语义质量，并且在英语方面经过了很好的测试 句子级相似性任务——正是这里使用的检索模式。
当代作家 对话表和里程碑表都对以下内容实施了独特的约束 分别为（user_id、turn_id）和（user_id，milestone_id）。写入功能 执行追加销售操作，因此处理重复写入时不会出错或 重复记录。
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故障排除
MCP服务器无法启动 检查一下 ./data 目录是可写的。容器写入SQLite 数据库和ChromaDB文件。跑 mkdir -p data && chmod 777 data 如果需要的话。
特工拒绝与Ollama建立联系 确保Ollama在您的主机上运行 ollama serve 而且 OLLAMA_BASE_URL 在 .env 比赛。在Linux上， http://localhost:11434 作品 直接。在带有Docker Desktop的macOS或Windows上，使用 http://host.docker.internal:11434.
语义搜索返回空结果 按以下方式筛选集合 user_id.确保 user_id 在检索请求中 与写入操作期间使用的一致。