Mnemonic MCP 服务器 使用说明

• 项目简介

  • 该仓库实现了一个基于 MCP 标准的本地服务器，提供对“记忆（Notes）”和“嵌入向量（Embeddings）”的管理，以及对多种工具的注册与执行，核心目标是给大语言模型客户端提供一致的上下文和能力访问入口。

• 主要功能点

  • 记忆与嵌入管理：以文件和本地向量存储为主，支持写入、读取、更新、删除记忆，以及独立的嵌入向量存储与检索。
  • 工具注册与执行：对外暴露多种工具，如检测项目、记忆操作、检索Recall、迁移/合并记忆等，LLM 客户端可调用实现复杂工作流。
  • 跨 Vault 会话与同步：支持主 Vault（全局）与项目 Vault 的协作、同步、嵌入重建等操作，并在需要时自动提交变更。
  • 迁移与版本管理：内置迁移器，能够对历史数据进行版本回溯、回滚和升级。
  • 融合输出风格：MCP 输出偏文本、可读性强，便于将结果直接嵌入到 LLM 的上下文中。
  • 向量检索与相似度：内置嵌入模型、余弦相似度计算，支持基于相似度的 Recall、聚类与合并建议。
  • 启动传输与部署：提供标准 MCP 服务器实现，当前以标准输入输出（Stdio）传输为主，便于在本地开发与集成。

• 安装步骤

  • 安装运行环境：需要 Node.js 18 及以上版本。
  • 安装依赖、构建与测试（命令与实践与仓库 README 对齐，确保能产出可运行的 MCP 服务器二进制/入口）。
  • 本地测试与调试：通过本地 MCP 客户端与 Ollama/向量模型搭配使用，进行端到端测试。

• 服务器配置（MCP 客户端使用的配置示例说明）

  • 说明：MCP 客户端需要提供服务器的启动指令信息（server name、启动命令 command、参数 args 等）来与服务器建立连接。本配置用于描述如何从客户端指向 Mnemonic 的 MCP 服务端。以下为示例描述信息，实际可按项目实际路径和环境调整。
  • 服务示例配置（JSON 结构，便于直接导入到客户端的配置中）： { "mcpServers": { "mnemonic": { "name": "mnemonic", "command": "npx", "args": ["@danielmarbach/mnemonic-mcp@staging"], "env": { "VAULT_PATH": "/Users/you/mnemonic-vault" } // 说明：VAULT_PATH 指向本地记忆存储根目录，便于服务器读取/写入项目与全局记忆。 } } }
  • 说明要点
    • server name：mnemonic 表示 MCP 服务的名称，客户端通过该名称标识要连接的服务器。
    • command/args：启动服务器的命令与参数，示例中使用 npx 启动指定的 MCP 实例版本。
    • env.VAULT_PATH：记忆存储根路径，服务器会在该路径下管理 notes 与 embeddings 等数据。
    • 注：客户端通常不需要实现服务器端的详细内部逻辑（如工具注册、记忆结构、迁移策略等），只需要能正确启动并指向服务器即可。

• 基本使用方法（简要操作流程）

  • 启动：在本地环境中通过提供的启动命令启动 Mnemonic 的 MCP 服务端。
  • 连接与调用：通过 MCP 客户端连接后，可以调用注册的工具（如 detect_project、recall、remember、update、forget 等）进行记忆管理、检索和操作。
  • 维护与扩展：服务器具备多 Vault 的会话管理、嵌入重建、迁移执行、自动提交等能力，适合在本地开发和小型团队中使用。

• 注意事项

  • MCP 客户端与服务器之间的输入输出必须遵循 MCP 的 JSON-RPC 约定，且服务器实现包含对话会话、能力声明、以及多传输协议的支持能力。
  • 服务器内部通过 Git 进行版本控制与变更提交，使用 embeddings 进行向量化检索，因此需要本地向量模型/ Ollama 服务可用。