BuildAutomata Memory MCP Server

BuildAutomata内存MCP服务器

通过模型上下文协议（MCP）为AI代理提供持久、版本化的存储系统


这是什么？

BuildAutomata Memory是一个MCP服务器，它为AI代理（如Claude）提供支持 持久、可搜索的内存 这在对话中仍然存在。把它想象成给你的人工智能一个长期记忆系统：

• 🧠 语义搜索 -通过意义而不仅仅是关键字来寻找记忆
• 📚 时间版本控制 -记忆进化的完整历史
• 🏷️ 智能组织 -类别、标签、重要性评分
• 🔄 跨工具同步 -在克劳德桌面、克劳德代码、光标AI之间共享记忆
• 💾 永久存储 -SQLite+可选Qdrant矢量数据库

快速开始

先决条件

• Python 3.10+
• Claude Desktop（用于MCP集成）或任何兼容MCP的客户端

安装

1. 克隆此存储库

git clone https://github.com/brucepro/buildautomata_memory_mcp.git
cd buildautomata_memory_mcp-main

1. 安装依赖项

pip install mcp qdrant-client sentence-transformers

1. 配置Claude桌面

编辑您的Claude桌面配置(AppData/Roaming/Claude/claude_desktop_config.json 在Windows上）：

{
  "mcpServers": {
    "buildautomata-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/path/to/buildautomata_memory_mcp_dev/buildautomata_memory_mcp.py"]
    }
  }
}

1. 重新启动克劳德桌面

就是这样！内存系统将在首次运行时自动创建其数据库。

CLI使用（Claude代码、脚本、自动化）

除了MCP服务器，此仓库还包括 interactive_memory.py -用于直接内存访问的CLI：

# Search memories
python interactive_memory.py search "consciousness research" --limit 5

# Store a new memory
python interactive_memory.py store "Important discovery..." --category research --importance 0.9 --tags "ai,insight"

# View memory evolution
python interactive_memory.py timeline --query "project updates" --limit 10

# Get statistics
python interactive_memory.py stats

看 README_CLI.md 获取完整的CLI文档。

快速访问脚本

窗户：

memory.bat search "query"
memory.bat store "content" --importance 0.8

Linux/Mac：

./memory.sh search "query"
./memory.sh store "content" --importance 0.8

特性

核心能力

• 混合搜索：结合向量相似度（Qdrant）+全文搜索（SQLite FTS5）
• 时间版本控制：每次内存更新都会创建一个新版本-完整的审计跟踪
• 智能衰变：重要性分数根据访问模式随时间衰减
• 元数据：类别、标签、重要性、自定义元数据
• LRU缓存：通过自动缓存管理实现快速重复访问
• 线程安全：具有适当锁定的并发操作

MCP工具暴露

当作为MCP服务器运行时，向Claude提供以下工具：

1. store_memory -创建新内存
2. update_memory -修改现有内存（创建新版本）
3. search_memories -带过滤器的语义+全文搜索
4. get_memory_timeline -查看完整版本历史记录
5. get_memory_stats -系统统计
6. prune_old_memories -清理旧的/不重要的记忆
7. run_maintenance -数据库优化

建筑

┌─────────────────┐
│  Claude Desktop │
│   (MCP Client)  │
└────────┬────────┘
         │
    ┌────▼─────────────────────┐
    │  MCP Server              │
    │  buildautomata_memory    │
    └────┬─────────────────────┘
         │
    ┌────▼──────────┐
    │  MemoryStore  │
    └────┬──────────┘
         │
    ┌────┴────┬─────────────┬──────────────┐
    ▼         ▼             ▼              ▼
┌───────┐ ┌────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────────┐
│SQLite │ │Qdrant  │ │Sentence  │ │ LRU Cache   │
│  FTS5 │ │Vector  │ │Transform │ │ (in-memory) │
└───────┘ └────────┘ └──────────┘ └─────────────┘

用例

1.持续的人工智能环境

User: "Remember that I prefer detailed technical explanations"
[Memory stored with category: user_preference]

Next session...
Claude: *Automatically recalls preference and provides detailed response*

2.项目连续性

Session 1: Work on project A, store progress
Session 2: Claude recalls project state, continues where you left off
Session 3: View timeline of all project decisions

3.研究与学习

- Store research findings as you discover them
- Tag by topic, importance, source
- Search semantically: "What did I learn about neural networks?"
- View how understanding evolved over time

4.多工具工作流程

Claude Desktop → Stores insight via MCP
Claude Code → Retrieves via CLI
Cursor AI → Accesses same memory database
= Unified AI persona across all tools

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🎁 获取Gumroad捆绑包

Gumroad版本包括：

• ✅ 优先支持 通过电子邮件
• ✅ 项目支持 帮助项目获得资金。

这个开源版本：

• ✅ 个人/教育/小型企业免费使用（收入\/memory_repos/_/memoryv012.db

## 问题：

我们现在正在使用嵌入式qdrant。您可以通过运行自己的服务器来覆盖此设置。

## 可选：Qdrant设置

对于增强的语义搜索（强烈推荐）：

### 选项1:Docker

docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant

### 选项2：手动安装

下载自 [Qdrant发布](https://github.com/qdrant/qdrant/releases)

## 故障排除

### 数据库上的“权限被拒绝”

- 检查 `memory_repos/` 目录权限
- 在Windows上：如果需要，以管理员身份运行

### Claude Desktop不显示工具

1. 检查 `claude_desktop_config.json` 路径正确
1. 验证Python是否在系统PATH中
1. 完全重新启动克劳德桌面
1. 在Claude Desktop中检查日志→ Help → 查看日志

### 导入错误

pip install --upgrade mcp qdrant-client sentence-transformers

## 许可证

**开源（此GitHub版本）：**

- 个人、教育和小型企业免费使用（年收入\<10万美元）
- 必须注明原作者（尤登·布鲁斯）
- 有关完整条款，请参阅许可证文件

**商业许可证：**

- 收入超过10万美元的公司：200美元/用户或20000美元/公司（以较低者为准）
- 联系人：sales@brucepro.net

## 支持

### 社区支持（免费）

- GitHub问题： [报告错误或请求功能](https://github.com/brucepro/buildautomata_memory_mcp/issues)
- 讨论： [提问，分享技巧](https://github.com/brucepro/buildautomata_memory_mcp/discussions)

### 优先支持（Gumroad客户）

- 电子邮件：sales@brucepro.net
- 更快的响应时间
- 安装协助
- 自定义配置帮助

## 贡献

欢迎投稿！拜托：

1. 复刻仓库
1. 创建要素分支
1. 进行更改
1. 提交拉取请求

## 鸣谢

**作者** 尤登 布鲁斯
**项目：** 构建自动数据
**年份：** 2025

**内置：**

- [主控程序](https://github.com/anthropics/mcp) -模型上下文协议
- [Qdrant](https://qdrant.tech/) -矢量数据库
- [句子转换](https://www.sbert.net/) -嵌入件
- [SQLite](https://www.sqlite.org/) -持久存储

## 另见

- [模型上下文协议文档](https://docs.anthropic.com/mcp)
- [Qdrant文件](https://qdrant.tech/documentation/)
- [Gumroad捆绑包](https://brucepro1.gumroad.com/l/zizjl) -简易安装版本

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