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🚀 知识图谱服务器

知识图谱服务器提供了一系列功能，用于管理和操作知识图谱中的实体、关系和观察事实，同时还具备新工具来处理课程相关的操作，帮助用户更好地利用知识图谱进行知识管理和问题解决。

🚀 快速开始

Docker 配置

在 claude_desktop_config.json 中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "-v", "claude-memory:/app/dist", "--rm", "mcp/memory"]
    }
  }
}

NPX 配置

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ]
    }
  }
}

自定义环境变量配置

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/custom/memory.json"
      }
    }
  }
}

MEMORY_FILE_PATH：指定记忆存储 JSON 文件的路径（默认为服务器目录中的 memory.json）。

系统提示

根据使用场景调整提示词。以下是一个用于聊天个性化配置的例子，可以在 Claude.ai 项目的 "Custom Instructions" 字段中使用：

遵循以下步骤进行每次交互：

1. 用户识别：
   - 假设你正在与 default_user 进行交互
   - 如果没有，则跳至下一步

2. 上下文管理：
   - 使用记忆图谱存储上下文信息
   - 在需要时检索相关上下文

3. 目标响应：
   - 分析用户输入
   - 生成有意义的回复

✨ 主要特性

知识点图

create_entity：创建新实体。
get_entity：获取单个实体的信息。
update_entity：更新现有实体的信息。
delete_entity：删除指定实体。
link_entities：建立两个实体之间的关系。
unlink_entities：解除两个实体之间的关系。
query_graph：根据查询条件返回匹配的实体和关系。
add_observation：向知识图谱中添加观察事实。
get_observations：获取特定实体的所有观察事实。
update_observation：更新现有观察事实的内容。
delete_observation：删除指定的观察事实。

新工具

create_lesson：
- 使用错误及其解决方案创建新的课程。
- 输入：lesson（对象），包含错误模式、解决方案步骤和元数据，自动跟踪创建时间和更新情况，验证解决方案步骤是否完整。
find_similar_errors：
- 查找相似的错误及其解决方案。
- 输入：errorPattern（对象），包含错误类型、消息和上下文，返回按成功率排序的匹配课程，包括相关解决方案和验证步骤。
update_lesson_success：
- 更新课程的成功跟踪信息。
- 输入：
  - lessonName（字符串）：要更新的课程名称。
  - success（布尔值）：表示解决方案是否有效。
- 更新成功率和频率指标。
get_lesson_recommendations：
- 根据上下文获取相关课程推荐。
- 输入：context（字符串）。
- 返回按相关性和成功率排序的课程，包括完整的解决方案细节和验证步骤。

💻 使用示例

知识图谱示例

{
  "entities": [
    {
      "id": "e1",
      "name": "Alice",
      "age": 30,
      "occupation": "Engineer"
    },
    {
      "id": "e2",
      "name": "Bob",
      "age": 28,
      " occupation": "Designer"
    }
  ],
  "relations": [
    {
      "id": "r1",
      "from": "e1",
      "to": "e2",
      "type": "colleagues"
    }
  ],
  "observations": [
    {
      "id": "o1",
      "entity": "e1",
      "content": "Alice works at Google."
    },
    {
      "id": "o2",
      "entity": "e2", 
      "content": "Bob works at Microsoft."
    }
  ]
}

🔧 技术细节

构建说明

docker build -t mcp-memory-server .
docker run -p 3000:3000 mcp-memory-server

📄 许可证

项目采用 MIT License，具体详情请参考 LICENSE 文件。

感谢 @your_name 的贡献！

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