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MCP Server · AI代理

Memory Cache MCP Server

一个模型上下文协议(MCP)服务器,通过高效缓存语言模型交互之间的数据来减少令牌消耗。适用于任何MCP客户端和使用令牌的任何语言模型。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
JavaScriptAI代理工作流自动化

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
ibproduct
提供方
ibproduct

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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GitHub Star

24

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Memory Cache MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

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 0 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

内存缓存服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器,通过在语言模型交互之间高效缓存数据来减少令牌消耗。适用于任何MCP客户端和使用令牌的任何语言模型。

安装

  1. 克隆存储库:
git clone git@github.com:ibproduct/ib-mcp-cache-server
cd ib-mcp-cache-server
  1. 安装依赖项:
npm install
  1. 构建项目:
npm run build
  1. 添加到MCP客户端设置中:
{
  "mcpServers": {
    "memory-cache": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/ib-mcp-cache-server/build/index.js"]
    }
  }
}
  1. 当您使用MCP客户端时,服务器将自动启动

验证它是否有效

当服务器正常运行时,您将看到:

  1. 终端中的消息:“内存缓存MCP服务器在stdio上运行”
  2. 在多次访问同一数据时提高了性能
  3. 无需您执行任何操作-缓存会自动进行

您可以通过以下方式验证服务器是否正在运行:

  1. 打开MCP客户端
  2. 在启动服务器的终端中查找任何错误消息
  3. 执行从缓存中受益的操作(例如多次读取同一文件)

配置

服务器可以通过以下方式配置 config.json 或环境变量:

{
  "maxEntries": 1000,        // Maximum number of items in cache
  "maxMemory": 104857600,    // Maximum memory usage in bytes (100MB)
  "defaultTTL": 3600,        // Default time-to-live in seconds (1 hour)
  "checkInterval": 60000,    // Cleanup interval in milliseconds (1 minute)
  "statsInterval": 30000     // Stats update interval in milliseconds (30 seconds)
}

配置设置说明

  1. maxEntries (默认值:1000)

- 缓存中可存储的最大项目数 - 防止缓存无限增长 - 超过时,首先删除最旧的未使用项目

  1. 最大内存 (默认值:100MB)

- 最大内存使用量(字节) - 防止内存消耗过多 - 超过时,将删除最近最少使用的项目

  1. 默认TTL (默认值:1小时)

- 默认情况下,项目在缓存中停留的时间 - 在此时间之后,项目将自动删除 - 防止过时数据消耗内存

  1. checkInterval (默认值:1分钟)

- 服务器多久检查一次过期项目 - 较低的值使内存使用更准确 - 值越高,CPU使用率越低

  1. stats间隔 (默认值:30秒)

- 缓存统计信息更新的频率 - 影响命中率的准确性 - 帮助监控缓存有效性

它如何减少代币消费

内存缓存服务器通过自动存储需要在您和语言模型之间重新发送的数据来减少令牌消耗。您不需要做任何特殊的事情——当您通过MCP客户端与任何语言模型交互时,缓存会自动发生。

以下是一些缓存内容的示例:

1.文件内容缓存

多次读取文件时:

  • 第一次:读取并缓存完整文件内容
  • 后续时间:从缓存中检索内容,而不是重新读取文件
  • 结果:用于重复文件操作的令牌更少

2.计算结果

进行计算或分析时:

  • 第一次:执行完整计算并缓存结果
  • 后续时间:如果输入相同,则从缓存中检索结果
  • 结果:用于重复计算的令牌更少

3.频繁访问的数据

当多次需要相同的数据时:

  • 第一次:数据被处理和缓存
  • 后续时间:从缓存中检索数据,直到TTL到期
  • 结果:用于访问相同信息的令牌更少

自动缓存管理

服务器通过以下方式自动管理缓存过程:

  • 首次遇到时存储数据
  • 在缓存数据可用时提供服务
  • 根据设置删除旧/未使用的数据
  • 通过统计数据跟踪有效性

优化提示

1.设置适当的TTL

  • 更短,适用于频繁更改的数据
  • 静态内容更长

2.调整内存限制

  • 更高的缓存(更多的令牌节省)
  • 如果内存使用是一个问题,请降低

3.监控缓存统计信息

  • 高点击率=良好的代币节省
  • 低命中率=调整TTL或限制

环境变量配置

您可以使用MCP设置中的环境变量覆盖config.json设置:

{
  "mcpServers": {
    "memory-cache": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/build/index.js"],
      "env": {
        "MAX_ENTRIES": "5000",
        "MAX_MEMORY": "209715200",  // 200MB
        "DEFAULT_TTL": "7200",      // 2 hours
        "CHECK_INTERVAL": "120000",  // 2 minutes
        "STATS_INTERVAL": "60000"    // 1 minute
      }
    }
  }
}

您还可以指定自定义配置文件位置:

{
  "env": {
    "CONFIG_PATH": "/path/to/your/config.json"
  }
}

服务器将:

  1. 在其目录中查找config.json
  2. 应用任何环境变量覆盖
  3. 如果未指定,则使用默认值

在实践中测试缓存

要查看缓存的运行情况,请尝试以下场景:

  1. 文件读取测试

- 读取并分析大文件 - 再次询问有关文件的相同问题 - 由于文件内容被缓存,第二个响应应该更快

  1. 数据分析测试

- 对一些数据进行分析 - 再次请求相同的分析 - 第二次分析应使用缓存结果

  1. 项目导航测试

- 探索项目的结构 - 再次查询相同的文件/目录 - 目录列表和文件内容将从缓存中提供

当您注意到以下情况时,缓存正在工作:

  • 对重复操作的响应更快
  • 关于不变内容的一致答案
  • 无需重新读取未更改的文件

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

缓存服务JavaScript本地部署语言模型优化令牌节省MCP协议自动缓存管理

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 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

Memory Cache MCP Server 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。

Memory Cache MCP Server 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。

Memory Cache MCP Server 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。

Memory Cache MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Memory Cache MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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