Octobrain MCP 服务器

使用说明（Markdown格式）

• 项目简介

  • Octobrain 提供一个完整的 MCP 服务器实现，作为后端服务暴露内存管理、工具注册/执行，以及基于模板的 Prompt 提供等能力，供 LLM 客户端通过 MCP JSON-RPC 进行交互。

• 主要功能点

  • MCP 服务端核心：处理 initialize、tools/list、tools/call 等 MCP 请求，返回合规的 JSON-RPC 响应。
  • 内存管理工具：memorize、remember、forget、auto_link、memory_graph 等操作，用于在本地 LanceDB 存储和检索记忆。
  • 向量检索与混合检索：基于嵌入向量和关键词、时间衰减等信号进行记忆检索与排序。
  • 会话与日志：支持会话管理、日志记录，并能将 MCP 日志输出到文件系统以保证协议合规。
  • 多种内部插件与扩展：内置 reranker、关系自动建立、记忆图等机制，便于构建丰富的上下文服务。

• 安装步骤

  • 需要环境：Rust 工具链、必要的本地 Embedding 提供商及 LanceDB 存储组件。
  • 构建与运行：
    • 运行 cargo build --release 构建发布版本。
    • 启动 MCP 服务器：在命令行执行 octobrain mcp（需要已编译的可执行文件）。
  • 嵌入提供商配置：通过配置文件指定 embedding.model，例如 voyage、openai 等模型（本地/云端组合由配置文件决定）。
  • 服务器配置后端：MCP 客户端通过 JSON-RPC 与该服务器通信，服务器默认通过 STDIO 进行数据传输。

• 服务器配置 这是用于 MCP 客户端连接服务器的描述信息（配置为 JSON，包含服务器名称、启动命令以及参数）。实际客户端无需代码实现，但需了解如何调用服务器。 { "server": { "name": "octobrain", "command": "octobrain", "args": ["mcp"] } // 备注：客户端使用上述启动指令来启动并连接 MCP 服务器的 STDIO 通道 }

• 基本使用方法

  • 启动服务器后，LLM 客户端通过 MCP 接口发送 JSON-RPC 请求：
    • initialize：获取服务器能力与信息。
    • tools/list：获取可用工具清单（如 memorize、remember、forget、memory_graph 等）。
    • tools/call：调用具体工具，传入名称和参数，获取执行结果。
  • 客户端按需执行内存操作（存储、查询、删除、更新）以及对内存关系、图谱等进行查询与展示。
  • 服务器端会管理会话、能力声明，并根据请求返回标准的 JSON-RPC 响应。

• 使用注意

  • MCP 服务以 STDIO 传输为主，确保客户端与服务器之间的通信遵循 JSON-RPC 2.0 规范。
  • 如需扩展传输协议，可在后续实现中增加 SSE/WebSocket 等通道，目前以 STDIO 为核心实现。