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MCP Server · 搜索检索

Claude AI Memory

为Claude Code提供的持久化项目上下文存储、管理和语义搜索服务,支持自动会话摘要、手动记忆捕获和多项目隔离。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 4
PythonClaude搜索

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
alanshaka-real
提供方
alanshaka-real

工具数量

4

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

2

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Claude AI Memory 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 4 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude,没有现成的安装命令;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

搜索检索

传输方式

未说明

认证方式

OAuth 授权

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 4 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

克劳德艾记忆

中文文档

问题

Claude Code会话是无状态的。当您关闭终端时,讨论的所有内容都会丢失:

  • 为什么做出某种技术决策
  • 上次会议讨论了什么,还有什么悬而未决
  • 来自客户沟通的关键信息
  • 通过多次会议积累的项目理解

项目文件捕获代码更改,但不捕获其背后的推理、讨论和上下文。

解决方案

克劳德艾记忆给克劳德代码一个 持久存储层 对于每个项目:

  • 自动会话摘要 --关键决策、更改和TODO在每个会话结束时保存
  • 手动内存捕获 --使用 /remember 明确存储重要信息
  • 语义搜索 --使用自然语言查询查找相关历史上下文
  • 智能上下文加载 --在会话启动时加载项目概述,按需检索详细上下文
  • 多项目隔离 --每个项目都有自己独立的上下文空间

建筑

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Docker Compose                      │
│                                                       │
│  ┌──────────────┐  ┌────────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │ openviking   │  │ embedding  │  │ ollama       │  │
│  │ (Rust)       │  │ (FastAPI + │  │ Qwen3-0.6B   │  │
│  │ :1933        │←─│ MiniLM-L6) │  │ :11434       │  │
│  │              │  │ :8100      │  │ (fallback)   │  │
│  └──────┬───────┘  └────────────┘  └──────────────┘  │
│         │  /var/lib/openviking/data (persistent)      │
└─────────┼────────────────────────────────────────────┘
          ↑ HTTP
┌─────────┴────────────────┐
│  claude-ai-memory MCP    │
│  (Python, stdio)         │
└─────────┬────────────────┘
          ↑ MCP stdio
┌─────────┴────────┐
│  Claude Code CLI  │
│  + CLAUDE.md      │
└──────────────────┘

组件

组件技术目的
MCP服务器Python+ mcp SDK通过stdio传输向Claude Code公开4个工具
上下文数据库OpenViking (Docker)具有L0/L1/L2分层检索的文件系统范式上下文数据库
嵌入全迷你LM-L6-v2 (本地)语义向量编码,384维,零API成本
VLM(初级)MiniMax M2.5通过符合人体工程学的API生成摘要
VLM(回退)Qwen3-0.6B-FP8 via OllamaAPI不可用时的本地CPU推断

成本

项目成本
OpenViking免费(Apache 2.0)
嵌入(本地)免费
Ollama(当地)免费
MiniMax M2.5 API约1美元/月(30美元/M输入+120美元/M输出)
总计约1美元/月

MCP工具

只有4个粗粒度工具被公开以最小化API调用:

context_load

在会话启动时调用一次。在单个响应中返回项目概述、最近会话摘要、待处理项目和活动决策。

{
  "project_path": "/home/user/my-project"
}

context_search

跨项目内存的语义搜索。直接返回L1级内容,无需后续调用。

{
  "project_path": "/home/user/my-project",
  "query": "why did we choose Stripe for payments",
  "scope": "decisions",
  "limit": 5
}

context_save

在一次调用中批量保存多个内存条目。

{
  "project_path": "/home/user/my-project",
  "entries": [
    {
      "type": "session_summary",
      "title": "Implemented user registration",
      "content": "Completed email registration, verification, password strength check. Used Resend for email. TODO: OAuth login."
    },
    {
      "type": "decision",
      "title": "Email service selection",
      "content": "Chose Resend over SendGrid: simpler API, sufficient free tier."
    }
  ]
}

context_manage

低频管理操作:列表、删除、更新和项目初始化。

典型的会话呼叫模式

事件通话
会话开始1x context_load
工作期间(30分钟会议)0-3x context_search
会话结束1x context_save (批次)
手册 /remember1x context_save
典型总计2-5个电话

多项目隔离

每个项目都映射到OpenViking文件系统范式中的一个独立URI命名空间:

viking://
├── projects/
│   ├── 
/        # Project A
│   │   ├── sessions/            # Session summaries
│   │   ├── decisions/           # Architecture decisions
│   │   ├── changes/             # Change records
│   │   └── knowledge/           # Dev resources, notes
│   ├── 
/        # Project B
│   └── ...
└── global/                      # Cross-project knowledge

项目ID:项目根绝对路径的SHA256哈希的前12个字符。

部署

先决条件

快速开始

# 1. Clone the repository
git clone https://github.com/alanshaka-real/claude-ai-memory.git
cd claude-ai-memory

# 2. Configure
cp config/ov.conf.example config/ov.conf
# Edit config/ov.conf with your MiniMax API key

# 3. Start services
docker compose up -d

# 4. Pull Ollama fallback model
docker compose exec ollama ollama pull qwen3:0.6b

# 5. Add MCP server to Claude Code
# Add to ~/.claude/settings.json:
# {
#   "mcpServers": {
#     "claude-ai-memory": {
#       "command": "python",
#       "args": ["/path/to/claude-ai-memory/mcp-server/server.py"]
#     }
#   }
# }

升级(零数据丢失)

docker compose pull openviking   # Pull latest image
docker compose up -d openviking  # Recreate container, data untouched
docker compose ps                # Verify healthy status

数据存储在主机上 /var/lib/openviking/data 通过绑定挂载——容器升级永远不会影响您的数据。

Docker编写服务

服务图像端口用途
开幕式。 ghcr.io/volcengine/openviking:main1933上下文数据库
嵌入自定义(FastAPI+句子转换器)8100本地嵌入服务
奥拉马ollama/ollama:latest11434后备法学硕士

错误处理

所有后端故障都得到了妥善处理-- Claude Code始终正常工作,有或没有内存:

失败行为
OpenViking不可用context_load 回报 {"available": false}克劳德的作品没有历史
嵌入不可用写入成功,搜索降级为目录浏览
MiniMax API不可用自动回滚到本地Ollama Qwen3-0.6B
Ollama也不可用原始文本已保存,摘要已排队等待重试
项目未注册退货 {"registered": false},提示初始化

如何使用Claude代码

当项目初始化时,claude ai内存将指令注入到项目的 CLAUDE.md:

  • 会话开始:克劳德打来电话 context_load 了解项目状态
  • 工作期间:克劳德打来电话 context_search 当需要历史背景时
  • 会话结束:克劳德打来电话 context_save 保存会话知识
  • 手动保存:用户触发器 /remember 显式存储信息

这创建了一个自然的记忆循环,Claude在会话中逐步建立项目理解。

项目结构

claude-ai-memory/
├── docker-compose.yml
├── config/
│   └── ov.conf
├── embedding-service/
│   ├── Dockerfile
│   ├── main.py
│   └── requirements.txt
├── mcp-server/
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py
│   ├── viking_client.py
│   ├── project_manager.py
│   └── models.py
├── tests/
│   ├── unit/
│   ├── integration/
│   └── e2e/
├── scripts/
│   ├── setup.sh
│   └── inject-claude-md.sh
├── docs/
│   └── plans/
│       └── 2026-03-01-claude-ai-memory-design.md
├── pyproject.toml
└── README.md

许可证

Apache许可证2.0

致谢

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

上下文存储Python本地部署语义搜索项目管理AI辅助开发会话记忆

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 4 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备OAuth 授权,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Claude AI Memory 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Claude AI Memory 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Claude AI Memory 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Claude AI Memory 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Claude AI Memory 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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