关键词

持久记忆知识图谱上下文管理LLM工具数据存储LLM记忆

使用说明

记忆图谱 MCP 服务器是一个强大的后端服务，旨在为大型语言模型（LLM）客户端提供持久化的记忆能力。它通过构建和管理一个本地知识图谱来存储、连接和检索信息，帮助LLM在不同会话中维持上下文和信息。

项目简介

本项目实现了一个符合 Model Context Protocol (MCP) 标准的服务器，将一个本地知识图谱引擎暴露给兼容MCP的LLM客户端（如 Claude）。LLM 可以通过 MCP 协议调用服务器提供的工具（Tools）来操作记忆图谱，并通过读取资源（Resources）获取图谱的概览信息。

主要功能点

  • 领域管理： 支持创建和切换不同的记忆领域，实现上下文隔离。
  • 记忆存储： 以节点形式存储文本内容，可附带路径、标签和元数据。
  • 关系追踪： 建立记忆节点之间的关联关系（边），形成知识图谱结构。
  • 记忆检索： 提供多种检索策略，包括按时间、按路径、按标签、按关系以及内容搜索。
  • 内容搜索： 支持高级搜索功能，如模糊匹配和正则表达式（SQLite 后端）。
  • 记忆编辑与遗忘： 允许修改现有记忆的内容或关系，以及删除记忆。
  • 图谱可视化： 生成 Mermaid 格式的图谱代码，用于可视化记忆之间的关系。
  • 跨领域引用： 支持记忆节点引用其他领域的记忆。
  • 持久化存储： 支持 JSON 文件或 SQLite 数据库作为存储后端。
  • 会话持久化： 自动保存并恢复服务器的当前状态（如当前领域）。

安装步骤

本项目需要 Node.js 环境。

  1. 克隆仓库： 获取项目代码。
  2. 安装依赖： 在项目根目录下运行 npm install 命令安装所需依赖。
  3. 构建项目： 运行 npm run build 命令编译 TypeScript 代码。

或者，您也可以使用 Docker 镜像进行部署，无需安装 Node.js：

  1. 拉取镜像： 使用 'docker pull ghcr.io/[owner]/memory-graph:latest' 命令拉取最新镜像（将 '[owner]' 替换为实际的 GitHub 用户名或组织）。

服务器配置 (适用于 MCP 客户端)

MCP 客户端需要知道如何启动和连接到这个服务器。通常通过一个 JSON 配置文件来完成。您需要在 MCP 客户端的配置中添加一个服务器条目，指定如何启动 Memory Graph MCP 服务器。

以下是一个示例配置结构及其关键参数说明：

  • 'mcpServers': 这是一个对象，包含一个或多个 MCP 服务器的配置。
  • 'memory-graph': 这是您为此服务器指定的名称，可以在 MCP 客户端中使用。
    • 'command': 启动服务器的可执行文件或命令。
      • 本地安装时，通常是 'node'。
      • 使用 Docker 时，这是 'docker' 命令。
    • 'args': 一个字符串数组，包含传递给 'command' 的参数。
      • 本地安装时，通常是服务器构建后的入口文件路径，例如 '/path/to/memory-graph/build/index.js'。
      • 使用 Docker 时，包含 'run', 'rm', '-i', '-v' (挂载数据目录), '-e' (设置环境变量), 镜像名称等参数。
    • 'env': 一个对象，用于设置传递给服务器进程的环境变量。
      • 'MEMORY_DIR': 指定记忆数据存储的目录路径。服务器将在此目录创建或查找数据文件/数据库。
      • 'STORAGE_TYPE': 指定使用的存储后端，可以是 'json' 或 'sqlite'。默认为 'json'。
      • 'STRICT_MODE': 设置为 'true' 时，服务器的非关键日志会输出到标准错误（stderr），避免干扰 MCP 标准输出（stdout）。
      • 其他配置项如 'LOAD_ALL_FILES', 'DEFAULT_PATH' 等，可根据需要设置。
    • 'disabled': 设置为 'true' 可以临时禁用此服务器。
    • 'autoApprove': 一个字符串数组，列出可以自动批准调用而无需用户确认的工具名称。

例如，本地安装后的 MCP 配置概念：

{
  "mcpServers": {
    "memory-graph": {
      // 启动服务器的命令，例如 node
      "command": "node",
      // 传递给命令的参数，例如服务器脚本路径
      "args": [
        "/path/to/your/memory-graph/build/index.js"
      ],
      // 服务器运行所需的环境变量
      "env": {
        // 记忆数据将存储在此目录
        "MEMORY_DIR": "/path/to/your/memory/storage",
        // 使用 SQLite 数据库存储
        "STORAGE_TYPE": "sqlite",
        // 启用严格模式，日志到 stderr
        "STRICT_MODE": "true"
        // ... 其他可选环境变量
      },
      // 是否禁用此服务器 (默认为 false)
      "disabled": false,
      // 可以自动批准调用的工具列表
      "autoApprove": []
    }
    // ... 其他 MCP 服务器配置
  }
}

基本使用方法 (LLM 客户端视角)

一旦 Memory Graph MCP 服务器通过 MCP 客户端启动并连接成功，兼容的 LLM 就可以通过 MCP 协议与之交互，主要方式是调用工具和读取资源。

  • 调用工具 (Tools): LLM 可以使用 'CallTool' 请求来执行服务器提供的功能。
    • 例如，调用 'store_memory' 工具并提供 'content' 参数来保存一条记忆。
    • 调用 'recall_memories' 工具并提供 'maxNodes' 和 'strategy' 参数来检索记忆。
    • 调用 'list_domains' 来查看所有可用领域。
    • 调用 'select_domain' 并提供领域 ID 来切换工作领域。
    • 调用 'generate_mermaid_graph' 并提供 'startNodeId' 来生成图谱的可视化代码。
  • 读取资源 (Resources): LLM 可以使用 'ReadResource' 请求来获取服务器提供的特定信息。
    • 例如，读取 URI 为 'memory://domains/statistics' 的资源来获取所有领域的统计信息。
    • 读取 URI 为 'memory://tags/popular' 的资源来获取常用标签列表。

具体的工具参数和资源 URI 请参考 MCP 客户端或相关文档中对 Memory Graph 服务器能力的描述。

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