Vesper Memory MCP 服务器

关键词

memoryembeddingsvector-searchknowledge-graphbackend

使用说明（简明版）

  • 项目简介

    • Vesper Memory MCP 服务器是一套完整的 MCP 服务端实现，旨在向大型语言模型客户端提供统一、可扩展的上下文服务。核心功能包括资源/内存的管理、工具的注册与执行，以及面向 LLM 的提示模板等能力，通过 MCP 协议进行 JSON-RPC 交互。

  • 主要功能点

    • 资源与内存管理：提供 Working Memory、Semantic Memory、Procedural Memory 三层结构，用于存储、检索和推理支撑。
    • 工具注册与执行：提供 store_memory、retrieve_memory、list_recent、get_stats、vesper_enable、vesper_disable、vesper_status、record_skill_outcome、load_skill 等工具，并通过 Schema 验证输入。
    • Prompt 模板与路由：内置智能路由/查询分发，支持语义检索、快速路径、全文检索等策略，以及熟知的冲突检测、时间/多跳推理等能力。
    • MCP 配置与多传输：通过 MCP 协议与客户端对话，默认通过 stdio 传输，后续可扩展为 SSE/WebSocket 等传输方式；具备会话与能力声明。
    • 流水线与测试覆盖：包含单元测试与集成测试，覆盖路由、语义内存、技能库、冲突检测、合并/归档等核心场景。

  • 安装步骤

    1. 安装依赖并构建
      • 安装 Node.js 及依赖
      • npm install
      • npm run build
    2. 启动所需基础服务（本地 Docker 环境示例）
      • 启动 Redis、Qdrant 与 Embedding 服务（如 docker-compose up -d redis qdrant embedding）
    3. 向 Claude Code 添加 MCP 服务器
      • 在 Claude Code 中执行：claude mcp add vesper --transport stdio --scope user -- node /path/to/vesper/dist/server.js
      • 重新启动 Claude Code 以加载新的 MCP 服务器
    4. 验证连接
      • claude mcp list
      • /mcp → Reconnect（如果初次连接失败）

  • 服务器配置（MCP 客户端需要的信息，JSON 格式，包含 server 名称、命令、参数等） { "mcpServers": { "vesper": { "serverName": "vesper", "command": "node", "args": ["/path/to/vesper/dist/server.js"], "env": { "REDIS_HOST": "localhost", "REDIS_PORT": "6379", "QDRANT_URL": "http://localhost:6333", "SQLITE_DB": "~/.vesper/data/memory.db", "EMBEDDING_SERVICE_URL": "http://localhost:8000", "NODE_ENV": "production", "LOG_LEVEL": "info" } } }, "transport": "stdio" } 说明：

  • serverName 为 MCP 客户端在列表中的标识名，与 Tools/discovery 等在服务端声明的名称一致。

  • command/args 指向运行服务端的启动命令和参数。

  • env 中提供运行时所需的外部依赖连接信息（如 Redis、Qdrant、Embedding 服务等）。

  • 该配置示例以仓库实际实现为基础，具体路径与环境变量请按实际部署调整。

  • 基本使用方法

    • 连接与调用：
      • 通过 MCP 客户端（如 Claude Code）连接 Vesper MCP 服务器后，可按 MCP 规范发送请求（如 store_memory、retrieve_memory 等工具调用）。
    • 常用操作流程：
      • 存储 Memory：将用户偏好、学习点等以内容、类型、元数据等形式写入内存层。
      • 检索 Memory：通过语义/快速路径等策略进行多模态检索，获得相关 Memory 段落和事实链。
      • 查询关系：使用本地知识图/关系流（如多跳关系）进行推理，或通过负载的技能库获取能力。
    • 故障排查与调试：
      • 确认 Redis、Qdrant、Embedding 服务等依赖是否就绪。
      • 确认 Claude Code 的 MCP 配置是否正确指向 dist/server.js 产物。
      • 如遇连接问题，尝试 Galerie 指令“/mcp 重连”或重启 Claude Code。

  • 备注

    • 该实现具备完整的 MCP 服务端框架与多层内存结构，配套工具与路由、以及测试覆盖，属于一个可运行且功能明确的 MCP 服务器实现。

服务器信息

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