SKMemory MCP 服务器

关键词

AI memorymemory storesemantic toolsJSON-RPCcontext injection

使用说明

  • 项目简介
    • SKMemory MCP 服务器是一套面向 LLM 客户端的后端服务，聚合了内存存储、向外部工具的调用、以及提示模板的渲染能力。通过 MCP 标准协议与客户端对接，提供统一的读写资源、执行工具、以及获取/渲染 Prompt 的能力，便于在大语言模型驱动的工作流中作为上下文与能力的提供方。
  • 主要功能点
    • 资源与数据能力：提供对 MemoryStore 的访问入口，支持存储、检索、删除、以及健康检查等操作。
    • 工具注册与执行：暴露一组工具（如 memory_store、memory_search、memory_recall、memory_list、memory_promote 等，共约14个工具）供 MCP 客户端调用，以完成对资源的外部功能扩展。
    • Prompt 模板定义与渲染：支持按需获取与渲染 Prompt 模板，用于 LLM 的上下文注入与对话管理。
    • 多传输与兼容性：设计目标包括对 stdio、SSE、WebSocket 等传输的扩展支持，以及对 JSON-RPC 风格请求/响应的处理能力。
    • 会话管理与可扩展性：通过 MemoryStore、后端存储、向量/图谱后端等组合，提供可扩展、可审计的上下文服务框架。
  • 安装步骤
    • 安装 Python 依赖并确保 skmemory 可在 PATH 可用，例如：
      • pip install skmemory
    • 运行 MCP 服务器入口（示例命令名与路径与仓库约定保持一致）：
      • skmemory-mcp
    • 服务器启动后即可对接 MCP 客户端进行资源、工具与 Prompts 的访问。
  • 服务器配置（MCP 客户端所需信息）
    • MCP 客户端需要知道 MCP 服务器的启动命令及参数，以便建立连接。以下为准确的配置信息（JSON 形式，按 MCP 客户端规范提供给客户端使用；客户端本身不需要你额外实现服务器端代码）：
    • 服务器名称: skmemory
    • 启动命令: skmemory-mcp
    • 启动参数（若无特别定制需求，可留空）: []
    • 说明：该服务器暴露了下列工具，客户端通过该入口调用对应的工具接口完成对 MemoryStore 的操作和上下文管理。
    • 备注：客户端通常只需要提供 server 名称、command 与 args 即可通过 MCP 进行连接，具体请求/响应的 JSON-RPC 内容由 MCP 协议定义。
  • 基本使用方法
    • 客户端连接：通过 JSON-RPC 请求将目标服务器设为 skmemory，发送请求以调用下列工具之一：
      • memory_store：存储新内存/Polaroid 的能力
      • memory_search：对内存进行全文/语义搜索
      • memory_recall：按 ID 棚 Recall 指定内存
      • memory_list：列出内存并可按层次/标签过滤
      • memory_forget：删除指定内存
      • memory_promote：将内存提升到更高的持久层级
      • memory_consolidate：将一场景中的短期记忆合成为中期记忆
      • memory_context：获取高效的上下文以注入到系统提示
      • memory_export：导出全部记忆为备份
      • memory_import：从备份导入记忆
      • memory_health：对主后端、向量后端、图谱后端的健康检查
      • memory_graph：图谱相关操作
      • memory_verify：验证内存的完整性哈希
      • memory_audit：查看审计日志
    • 使用 MCP 客户端配置示例（JSON）：
      • server: "skmemory"
      • command: "skmemory-mcp"
      • args: []
      • 说明：用于客户端初始化连接，后续可通过工具名调用具体功能。

服务器信息

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