Cloudflare上的SHODH
版本2.0 -具有自然语言时态查询的AI驱动内存
当你切换设备时,你的人工智能的记忆不应该消失。
你在笔记本电脑上和克劳德一起工作。它会记住你的项目结构、编码风格和决策。然后你切换到手机,一切都消失了。你在解释同样的背景。 再一次。
Cloudflare上的SHODH解决了这个问题。 您的AI内存通过Cloudflare的边缘网络在您的所有设备上进行全局同步。全球范围内,相同的上下文始终可用,延迟\ 首次设置? 您只需部署一次Worker,然后随时添加设备。看 完整指南.
快速设置(2分钟)
已经有一个Worker在运行了吗? 添加此设备:
# Clone and setup
git clone https://github.com/YOUR_USER/shodh-cloudflare.git
cd shodh-cloudflare
./scripts/setup-client.sh该脚本要求您提供Worker URL和API密钥,然后自动配置Claude Desktop。
需要先部署Worker吗? 快速参考:
# 1. Create resources
wrangler d1 create shodh-memory
wrangler vectorize create shodh-vectors --dimensions=384 --metric=cosine
# 2. Deploy
cd worker && npm install && npm run deploy
# 3. Set API key
wrangler secret put API_KEY📖 Detailed setup guide (first-time deployment, troubleshooting)
看 完整的安装指南 用于:
- 先决条件检查(Node.js 18+,Cloudflare帐户)
- 逐步进行带有验证的Worker部署
- 多设备设置说明
- 常见问题排查
客户端配置
该系统可以与支持以下功能的任何AI客户端集成 模型上下文协议(MCP) 或者可以用钩子和系统提示来定制其行为。
黑曜石融合
黑曜石Shodh同步插件 -使用分层文件夹组织(年/月)将Shodh记忆直接同步到黑曜石保管库中。可在黑曜石社区插件商店中找到。
克劳德桌面版
将以下内容添加到您的Claude Desktop配置文件中:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\ 窗户: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json\ Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"shodh-cloudflare": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/shodh-cloudflare/mcp-bridge/index.js"],
"env": {
"SHODH_CLOUDFLARE_URL": "https://your-worker-name.your-subdomain.workers.dev",
"SHODH_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-api-key"
}
}
},
"hooks": {
"post_response": {
"command": "/bin/bash",
"args": ["/path/to/shodh-cloudflare/hooks/claude-code-ingest-smart.sh"]
}
}
}编辑配置后:
- 重新启动克劳德桌面 (重要!)
- MCP工具将可用
post_response钩子会自动将有价值的对话保存到您的Shodh内存中。
Gemini CLI(或其他客户端)
对于Gemini或其他客户,您需要:
- 提供系统提示: 配置您的客户端以使用以下指令
skills/shodh-cloudflare/SKILL_GEMINI.md.此文件告诉Gemini模型如何使用可用的工具。 - 实施MCP桥接: 如果您的客户端支持MCP,请将其配置为连接到
mcp-bridge/index.js服务器就像上面的Claude Desktop配置一样。 - 实施岗位响应挂钩: 要启用自动内存,请配置您的客户端以执行
hooks/gemini-code-ingest-smart.ps1每次响应后的脚本。该脚本需要包含对话记录作为参数的JSON文件的路径。
Gemini客户端配置示例(假设):
{
"system_prompt_path": "/path/to/shodh-cloudflare/skills/SKILL_GEMINI.md",
"mcp_servers": [
{ "name": "shodh-cloudflare", "command": ["node", "/path/to/shodh-cloudflare/mcp-bridge/index.js"] }
],
"hooks": {
"post_response": {
"command": "pwsh",
"args": ["/path/to/shodh-cloudflare/hooks/gemini-code-ingest-smart.ps1", "{transcript_path}"]
}
}
}*这是一个说明性的例子。实际实现取决于您特定的Gemini客户端的配置功能。*
验证
安装后,验证一切正常:
自动验证(推荐)
cd shodh-cloudflare
./scripts/verify-installation.sh这将测试:
- ✅ Node.js版本和npm
- ✅ 已安装MCP网桥依赖项
- ✅ Claude Desktop配置存在并且有效
- ✅ 工作URL可访问
- ✅ API认证工作
手动测试
在Claude Desktop中,尝试以下命令:
1. Show me my memory stats
(Uses shodh-cloudflare:memory_stats)
2. Remember this: "Test memory for verification"
(Uses shodh-cloudflare:remember)
3. Recall memories about "test"
(Uses shodh-cloudflare:recall)如果所有命令都有效,你就可以开始了! 🎉
有问题吗? 看 故障排除指南.
API终点
符合 SHODH内存API规范 (OpenAPI 3.1)。
| 端点 | 方法 | 描述 |
|---|---|---|
/ | GET | 健康检查(基本) |
/api/health | GET | 健康检查(详细) |
/api/remember | POST | 存储内存(具有语音输入的AI分类、自定义时间戳) |
/api/remember/batch | POST | 批量存储存储器(一次最多50个) |
/api/recall | POST | 语义搜索(质量提升、65+时间模式、范围查询、AI摘要) |
/api/recall/by-tags | POST | 基于标签的搜索 |
/api/context | POST | 主动上下文浮出水面 |
/api/memories | GET | 列出所有记忆 |
/api/memories/:id | GET | 获取特定内存(支持ID前缀≥8个字符) |
/api/memories/:id | PATCH | 更新内存元数据(支持ID前缀) |
/api/memories/:id/reinforce | POST | 增强记忆(提高质量分数) |
/api/forget/:id | DELETE | 删除内存(支持ID前缀) |
/api/forget/by-tags | POST | 按标签删除 |
/api/tags | GET | 列出所有标签 |
/api/stats | GET | 内存统计信息 |
/api/consolidate | POST | 触发内存整合 |
/api/reindex | POST | 重新索引向量 |
MCP工具
配置后,这些工具在Claude中可用:
| 工具 | 说明 |
|---|---|
remember | 使用元数据存储内存(支持自定义时间戳) |
batch_remember | 一次存储多个存储器(最多50个) |
recall | 语义搜索(质量提升,具有65种以上自然语言模式的时间范围查询) |
recall_by_tags | 基于标签的搜索 |
proactive_context | 表面相关记忆 |
list_memories | 列出所有回忆 |
forget | 按ID删除(支持ID前缀≥8个字符) |
forget_by_tags | 按标签删除 |
update_memory | 更新内存元数据(支持ID前缀) |
reinforce_memory | 强化重要记忆(提高质量分数) |
memory_stats | 获取统计数据 |
context_summary | 最近的学习/决定 |
consolidate | 触发内存整合 |
部署您自己的实例
首次部署Worker? 查看完整 安装指南-第1部分:Worker部署 查看验证的详细步骤。
快速参考
# 1. Create D1 database
wrangler d1 create shodh-memory
# 2. Create Vectorize index
wrangler vectorize create shodh-vectors --dimensions=384 --metric=cosine
# 3. Configure wrangler.toml
cp worker/wrangler.toml.example worker/wrangler.toml
# Edit with your database ID
# 4. Initialize schema
cd worker
wrangler d1 execute shodh-memory --file=../schema.sql --remote
# 5. Set API key
wrangler secret put API_KEY
# 6. Deploy
npm install
npm run deploy先决条件:Cloudflare帐户(免费层OK)、Node.js 18+、Wrangler CLI
有关Worker部署问题的疑难解答,请参阅 故障排除-工作人员部署.
内存类型
Observation-一般性意见Decision-作出的决定Learning-学到的东西Error-错误解决方案Discovery-发现Pattern-已识别的模式Context-背景信息Task-任务相关Conversation-自动摄入对话
AI分类(语音输入)
当通过语音界面(Siri快捷键、Apple Watch)提交记忆时,Worker会自动:
- 纠正听写错误 -修复拼写、语法和识别错误
- 对内存类型进行分类 -确定这是学习、决策、任务等。
- 生成相关标签 -创建2-4个上下文标签
由...触发 source_type:
siri-shortcut-通过Siri的iOS快捷方式siri-shortcut-ai-使用Apple Intelligence的iOS快捷方式watch-Apple Watch语音输入
技术:
- Cloudflare人工智能
- 型号:
@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct - JSON模式用于可靠的结构化输出
例子:
curl -X POST https://your-worker.workers.dev/api/remember \
-H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"content":"ich habe gelernt dass workars ai kostenlos ist","source_type":"siri-shortcut"}'
# Response includes:
# "ai_processed": true,
# "memory_type": "learning",
# "tags": ["learning", "cloudflare", "workers-ai"]
# Content corrected to: "Ich habe gelernt, dass Workers AI kostenlos ist"注: AI分类仅对语音输入触发。常规API调用(MCP,直接)保留用户提供的类型和标记。
时态查询表达式
V2.0介绍 65+自然语言模式 用于按时间查询内存:
图案类别
基本关键词 (英语和德语):
today/heuteyesterday/gesternthis week/diese woche
扩展模式:
last week/letzte wochethis month/diesen monatlast year/letztes jahr
灵活的N单元模式:
last 7 days/letzten 7 Tagepast 3 weeks/letzten 3 Wochenvor 2 Monaten
工作日参考:
monday/montag(最近)last friday/letzten freitagseit dienstag
日历周(ISO 8601):
- 德语:
KW 49,KW 1 2024,Kalenderwoche 3 - 英语:
week 52,week 1 2024,CW 49 - 语音听写:
KW eins,week five
范围查询:
# Week ranges
{"from": "KW 1 2024", "to": "KW 5 2024"}
# Mixed ranges
{"from": "last month", "to": "yesterday"}
# Alias support
{"since": "monday", "until": "today"}传统格式:
7d,30d(N天前)- ISO日期字符串
所有图案都是 不区分大小写 并在两者中工作 英语和德语.
人工智能摘要(语音回忆)
这 /api/recall 端点支持基于AI的语音界面摘要:
参数:
summarize: true-启用搜索结果的AI摘要language: "de" | "en"-摘要语言(默认:德语)since: string-时间过滤器(支持65+种自然语言模式)from/to-使用时态表达式的范围查询before/until-上限过滤器
示例(Siri快捷方式用例):
curl -X POST https://your-worker.workers.dev/api/recall \
-H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query":"was habe ich heute gemacht","summarize":true,"since":"today","language":"de"}'
# Response includes:
# "summary": "Heute hast du an der Cloudflare Worker Integration gearbeitet...",
# "summarized": true,
# "since": "today",
# "since_parsed": "2026-01-31T00:00:00.000Z"如何使用时间过滤器:
- 从D1数据库中按日期筛选记忆(最多50个候选)
- 根据查询的语义相似性对过滤后的记忆进行排名
- 人工智能总结了自然语言的最佳结果
OpenAPI规范合规性
此实施遵循 SHODH内存API规范v1.0.0,确保整个SHODH生态系统的兼容性。
✅ 完全符合要求的端点:
POST /api/remember-使用完整的元数据支持存储内存POST /api/recall-基于向量嵌入的语义搜索POST /api/recall/by-tags-基于标签的内存检索POST /api/context-主动式上下文呈现DELETE /api/forget/{id}-删除特定内存POST /api/forget/by-tags-按标签批量删除GET /api/memories-列出所有带分页的内存GET /api/memory/{id}-获取特定内存POST /api/consolidate-Hebbian联想的记忆巩固GET /api/stats-内存统计GET /api/tags-列出所有唯一标签
架构合规性: 支持规范中的所有统一字段:
- 核心:
content,content_hash,type,tags - 来源与信任:
source_type,credibility - 情感元数据:
emotion,emotional_valence,emotional_arousal - 情节记忆:
episode_id,sequence_number,preceding_memory_id - 质量与准入:
quality_score,access_count,last_accessed_at
有关API的完整文档,请参阅 specs/openapi.yaml.
从v1.x迁移到v2.0
重大变更
无 -v2.0与v1.x API调用完全向后兼容。
建议的更新
- MCP电桥 -更新依赖关系:
cd mcp-bridge
npm install这将MCP SDK从1.0.0升级到>=1.8.0,以支持工具注释。
- 新功能 (选择加入):
- 时态查询:使用增强型 since 自然语言参数 - AI总结:添加 summarize: true 到 /api/recall 电话 - 自定义时间戳:指定 created_at 创建记忆时 - 范围查询:使用 from/to 用于日期范围
- 无需重新部署工人 -API向后兼容
用户获得什么
- 更丰富的时态查询:“上周”而不是计算日期
- 语音友好:自然语言与Siri/听写配合使用
- 更好的语音回忆:人工智能口头回复摘要
- 历史数据:带有自定义时间戳的回溯记忆
致谢
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快速检查
安装正确吗?
./scripts/verify-installation.sh工人没有回应?
curl https://your-worker.your-subdomain.workers.dev/
# Should return: {"message":"SHODH Memory API is running"}Claude Desktop看不到MCP工具?
- 检查操作系统的配置文件位置
- 重新启动克劳德桌面
- 看 故障排除-MCP桥未启动
支持
- 错误报告:
- 问题:检查 常见问题解答 第一
- 讨论:GitHub讨论
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