Remember MCP Server

关键词

向量检索多租户JSON-RPCWeaviate工具执行

使用说明

  • 项目简介

    • remember-mcp 是一个完整的 MCP 服务器实现，围绕“资源(memory/relationship 等)、工具 (Tools)、提示模板(Prompts)”三大核心构件，提供统一的 JSON-RPC 接口，供 LLM 客户端通过 RFC 风格的请求来读取资源、调用工具、获取并渲染提示模板等。

  • 主要功能点

    • MCP 服务器核心：实现基于 Model Context Protocol 的工具注册与执行，以及对资源、提示模板等的管理
    • JSON-RPC 通信：通过 MCP 标准的 ListTools 与 CallTool 请求/响应，支持工具发现和执行
    • 18+ MCP 工具集成：包括内存 CRUD、关系、偏好、空间发布/检索、用户验证等
    • 向量检索与知识图谱：结合 Weaviate 进行向量存储、语义检索和关系图查询
    • 多租户/多用户隔离：以用户为粒度进行资源隔离和权限控制
    • 运输协议支持：当前实现通过标准输出/stdio 等形式暴露服务，具备扩展到 SSE、WebSocket 等传输协议的基础
    • 开发友好：包含单元测试、端到端测试、构建脚本与迁移脚本，便于维护与演进

  • 安装步骤

    • 克隆仓库后，安装依赖
    • 运行开发环境（stdio transport）进行本地调试
    • 构建生产版本以便在生产环境使用
    • 结合 mcp-auth 或自有鉴权进行多租户部署

  • 服务器配置（MCP 客户端配置示例） 注：MCP 客户端需要配置 MCP 服务器的启动命令和参数，以建立连接。下面给出符合仓库实现的 JSON 配置示例（仅信息展示用途，请按实际环境替换参数）: { "server": "remember-mcp", "command": "npx", "args": ["-y", "@prmichaelsen/remember-mcp"], "env": { "WEAVIATE_REST_URL": "https://your-instance.weaviate.cloud", "WEAVIATE_API_KEY": "your-weaviate-api-key", "OPENAI_EMBEDDINGS_API_KEY": "sk-你的OpenAI嵌入密钥", "FIREBASE_ADMIN_SERVICE_ACCOUNT_KEY": "{"type":"service_account","project_id":"your-project","private_key":"-----BEGIN PRIVATE KEY...","client_email":"[email protected]"}", "FIREBASE_PROJECT_ID": "你的 firebase 项目ID" } } 说明：

    • server 字段用于标识 MCP 服务器实例名称
    • command/args 对应启动服务器的命令与参数
    • env 为服务器运行时所需的环境变量（包括向量数据库、嵌入、Firebase 等配置）
    • 以上字段可按你们的部署环境进行替换与扩展
    • MCP 客户端并不需要额外代码示例，配置仅用于连接与调用

  • 基本使用方法

    • 启动服务器后，客户端通过 MCP 的 ListTools 请求获得可用工具清单
    • 客户端通过 CallTool 请求调用具体工具（如 remember_create_memory、remember_search_memory 等），服务器返回 JSON-RPC 风格的响应
    • 如某些工具需要二阶段确认（例如发布、删除、改版等），服务器会返回确认令牌，客户端需在后续消息中提供明确确认指令后再执行

  • 运行与构建

    • 运行本地开发模式：使用 stdio 传输，直接在本地命令行通过 npm 脚本启动
    • 生产构建：使用 esbuild 打包 dist/server.js，并在生产环境以 Node.js 运行 dist/server.js
    • 测试：仓库包含单元与端到端测试，可在本地按项目脚本执行

  • 说明性备注

    • 该实现提供了面向 MCP 客户端的完整服务器端代码，包含工具注册、请求处理、以及多种工具的实现，且具备多种运行模式的配置与演示用例，适合在具备向量存储、Firebase、以及对外 API 的生产环境中部署并对接 LLM 客户端。

服务器信息

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