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Simple-Memory-Extension-MCP-Server

一个用于扩展AI代理上下文窗口/记忆的MCP服务器,支持存储、检索和管理记忆内容,包含语义搜索功能。

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README

🚀 简单内存扩展 MCP 服务器

简单内存扩展 MCP 服务器是一个用于扩展代理上下文窗口和记忆的工具。在编写大型功能代码或者进行氛围编程时,它能发挥巨大作用,可用于存储和检索进度、关键时刻、代码更改或其他值得记录的信息。你可以让代理存储记忆,并在需要时进行检索,也能让代理通过游标规则等方式自行管理记忆。

🚀 快速开始

启动服务器

npm install
npm start

✨ 主要特性

可用工具

上下文项目管理

  • store_context_item - 在命名空间中存储键值对
  • retrieve_context_item_by_key - 通过键获取值
  • delete_context_item - 删除键值对

命名空间管理

  • create_namespace - 创建新命名空间
  • delete_namespace - 删除命名空间及其所有内容
  • list_namespaces - 列出所有命名空间
  • list_context_item_keys - 在命名空间中列出键

语义搜索

  • retrieve_context_items_by_semantic_search - 根据含义查找项目

语义搜索实现

  1. 使用 E5 模型将查询转换为向量
  2. 自动将文本拆分成块以获得更好的匹配效果
  3. 计算查询与存储块之间的余弦相似度
  4. 根据阈值过滤结果并按相似度排序
  5. 返回顶部匹配项及其完整项目值

💻 使用示例

基础用法

# 启动服务器
npm install
npm start

高级用法

# 开发服务器
npm run dev

# 格式化代码
npm run format

📚 详细文档

.env 配置

# 数据库文件路径
DB_PATH=./data/context.db

PORT=3000

# 使用 HTTP SSE 或标准输入输出
USE_HTTP_SSE=true

# 日志级别:debug, info, warn, error
LOG_LEVEL=info

语义搜索说明

该项目包含使用 Hugging Face 的 E5 嵌入模型实现的语义搜索功能。这使得你可以根据上下文项的含义而不是精确键匹配来查找内容。

设置

语义搜索功能需要 Python 依赖,但这些应该在运行 npm run start 时自动安装。

嵌入模型

我们使用 intfloat/multilingual-e5-large-instruct 模型

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端