RecallNest MCP 服务器
使用说明（Markdown 格式，可直接参考执行步骤）
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项目简介 RecallNest 作为一个 MCP 原生的服务器端实现，为本地索引的记忆数据提供统一的上下文服务。它实现了 MCP 的核心能力：资源管理、工具注册与执行、以及基于记忆的提示与渲染，方便在 LLM 客户端（如 Claude Code、Codex、以及其他遵循 MCP 的客户端）中调用。
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主要功能点
- MCP 服务器实现与暴露工具
- 工具包括：search_memory、explain_memory、distill_memory、brief_memory、pin_memory、export_memory，以及 list_assets、list_pins、memory_stats 等，用以检索、解释、蒸馏、持久化 Pin/Brief、导出等场景。
- 资源管理与存储
- 基于 LanceDB 的向量存储与文本检索，支持向量检索、BM25（FTS）检索，以及后续的排序、去重、以及时效/重要性权重等评分策略。
- 模型上下文与检索配置
- 提供多检索画像（default/writing/debug/fact-check）和混合检索/向量检索的组合策略，便于在不同场景下调整检索行为。
- 底层传输与协议
- 使用 MCP 的 Stdio 传输实现，服务器通过标准输入输出与 MCP 客户端通信，返回 JSON-RPC 风格的响应。
- 安全性与鲁棒性
- 包含资产/记忆的 Pin/Brief 的持久化、导出、以及素材的索引与回溯能力。错误处理与日志信息用于诊断和稳定运行。
- MCP 服务器实现与暴露工具
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安装与运行步骤
- 安装依赖
- 需要在支持 Bun 的环境中运行（脚本以 Bun 脚本形式提供）。执行 bun install 以安装依赖。
- 启动 MCP 服务器
- 使用命令方式启动（服务器通过 STDIO 与客户端通信）。常见启动方式为： bun run src/mcp-server.ts
- 启动后，服务器将通过标准输入/输出与 MCP 客户端建立连接，等待 JSON-RPC 请求。
- 连接与测试
- MCP 客户端需按 MCP 约定通过 JSON-RPC 与该服务器建立连接，调用诸如 search_memory、explain_memory 等工具，获取带结构化文本的响应。
- 运行环境配置（推荐）
- 请确保本地环境具备嵌入向量服务所需的 API key（如 JINA API key）以及本地数据目录的读写权限。
- 服务器侧数据存放于配置中指定的 LanceDB 路径，CLI/UI 也可通过相关函数对数据进行管理与导出。
- 安装依赖
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服务器配置（MCP 客户端配置示例说明，JSON 格式，不作为可执行代码） 注意：以下配置用于 MCP 客户端连接 RecallNest 的 MCP 服务端。服务端的实际启动命令为上文第2步所示的启动指令。配置中包含 serverName、command 与 args 等，用于描述如何启动和连接服务器。
{ "serverName": "recallnest", // MCP 服务器在对话中的唯一标识，需与服务端实现一致 "command": "bun", // 启动服务器所用命令 "args": ["run", "src/mcp-server.ts"] // 服务器入口脚本及参数 // 注释: RecallNest 的 MCP 服务器通过 STDIO 与客户端通信，使用上述命令即可启动服务端进程并保持与客户端的 JSON-RPC 通信 }
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基本使用方法
- 启动后，MCP 客户端可通过 MCP 标准接口向 RecallNest 发送 JSON-RPC 请求以执行：
- search_memory / explain_memory / distill_memory / brief_memory
- pin_memory / export_memory
- list_assets / list_pins / memory_stats
- 客户端可以通过返回的文本/结构化数据来展示检索结果、解释理由、以及导出内容的路径等信息。
- 服务器侧会管理会话、能力声明，并提供多种传输模式（示例中使用 STDIO 传输），以满足 LLM 客户端的调用需求。
- 启动后，MCP 客户端可通过 MCP 标准接口向 RecallNest 发送 JSON-RPC 请求以执行：