带MCP接口的AI聊天存储服务器
这是一个用于AI聊天的内存服务器示例。它遵循工具支持的界面 聪明健谈.
MCP服务器的接口为：
{
"tools": [
{
"name": "remember",
"description": "Remember a chat message to extract a context later for the memory",
"inputSchema": {
"properties": {
"role": { "type": "string" },
"message": { "type": "string" }
},
"required": ["role", "message"]
}
},
{
"name": "recall",
"description": "Returns the summary of the previous conversations",
"inputSchema": {
"properties": {
},
"required": []
}
}
]
}此工具可以与 CleverChatty命令行界面 创建具有记忆的AI聊天。服务器将记住这些消息，并在收到请求时返回之前对话的摘要。
如何运行服务器
- 克隆存储库
git clone git@github.com:Gelembjuk/cleverchatty-memory.git
cd cleverchatty-memory- 如果尚未安装，请安装uv
curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh- 创建虚拟环境
uv venv- 在Linux/macOS上激活虚拟环境（在其他平台上可能不同）
source .venv/bin/activate- 安装依赖项
uv sync- 运行服务器
fastapi run mcp_server.py --port 8001这将通过端口8001上的SSE传输启动MCP服务器。您可以通过修改端口来更改 --port 争论。它将通过URL访问 http://localhost:8001/mcp。您也可以使用 --host 更改主机的参数。默认情况下，它只能从localhost访问。您可以将其更改为 --host 0.0.0.0 使其可以从任何IP地址访问。
测试和调试
此工具还包含用于测试服务器的CLI。
python manager.py COMMAND示例：
python manager.py clear-memory
python manager.py remember "user" "Some message from user"
python manager.py remember "assistant" "Some response from assistant"
python manager.py patch-memories
python manager.py recall
python manager.py history-dump