Infinity MCP Server

Infinity MCP服务器

一种用于AI编码代理的结构化存储系统，实现为模型上下文协议（MCP）服务器。

概述

Infinity MCP Server提供了一个最小的、有状态的内存系统来存储、检索、更新和删除结构化项目内存。它用一个结构化的、项目范围的系统取代了非结构化的markdown文件，该系统提高了可追溯性，减少了噪音，并实现了长期的代码库卫生。

主要特点

• 项目范围：每个项目都有单独的记忆存储在 .infinity/ 目录
• 6个简单工具：最小API表面，以实现最大效用
• 7种存储器类型：固定的结构化内存类别集
• 无文件杂乱：所有记忆都存储在一个单独的内存中 .infinity/memories.json 文件
• 原子操作：通过原子文件写入实现安全的并发访问
• 简易安装：通过安装 uvx 只需一个命令

快速开始

使用Claude代码进行安装

claude mcp add infinity -- uvx --from git+https://github.com/hemanthpai/infinity-mcp-server infinity-mcp-server

使用uvx进行安装

# Run directly without installation
uvx --from git+https://github.com/hemanthpai/infinity-mcp-server infinity-mcp-server

# Or install globally
uvx --from git+https://github.com/hemanthpai/infinity-mcp-server infinity-mcp-server

手动安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/hemanthpai/infinity-mcp-server.git
cd infinity-mcp-server

# Install the package
pip install -e .

# For development (includes pytest)
pip install -e ".[dev]"

MCP配置

添加到您的MCP客户端配置中（例如。， claude_desktop_config.json 或类似）：

{
  "mcpServers": {
    "infinity": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/hemanthpai/infinity-mcp-server",
        "infinity-mcp-server"
      ],
      "description": "Structured memory system for AI coding agents"
    }
  }
}

用法

运行服务器

# If installed via pip
infinity-mcp-server

# Or run as module
python -m infinity_mcp_server.server

# Or run directly with uvx
uvx --from git+https://github.com/hemanthpai/infinity-mcp-server infinity-mcp-server

MCP工具

1. activate_project

激活当前项目。 必须在任何其他操作之前先调用。

参数：无

退货:

{
  "success": true,
  "project_id": "uuid-string"
}

示例:

from infinity_mcp_server.server import activate_project

result = activate_project()
print(result)  # {"success": true, "project_id": "..."}

2. store_memory

创造新的记忆。

参数:

• title （str）：内存标题（必填，非空）
• type （str）：内存类型-以下之一： design_doc, project_overview, implementation_plan, progress_tracker, test_plan, instructions, rules, analysis
• content （str）：markdown格式的内存内容

退货:

{
  "success": true,
  "memory_id": "uuid-string"
}

示例:

from infinity_mcp_server.server import store_memory

result = store_memory(
    title="API Design",
    type="design_doc",
    content="# API Design\n\nREST API with JSON responses..."
)
print(result)  # {"success": true, "memory_id": "..."}

3. get_memory

通过内存ID检索内存。

参数:

• memory_id （str）：内存的UUID

退货:

{
  "success": true,
  "memory": {
    "id": "uuid",
    "title": "string",
    "type": "string",
    "content": "string",
    "created_at": "ISO8601",
    "updated_at": "ISO8601 or null"
  }
}

4. list_memories

列出所有内存，可选择按类型筛选。

参数:

• type （str，可选）：按内存类型筛选

退货:

{
  "success": true,
  "memories": [
    {
      "id": "uuid",
      "title": "string",
      "type": "string"
    }
  ]
}

备注：列表结果中不包括内容，以尽量减少令牌使用。

5. update_memory

更新现有内存的内容。

参数:

• memory_id （str）：内存的UUID
• content （str）：新内容

退货:

{
  "success": true
}

备注：只能更新内容。类型、标题和ID是不可变的。

6. delete_memory

永久删除内存。

参数:

• memory_id （str）：内存的UUID

退货:

{
  "success": true
}

存储器类型

支持以下7种内存类型（固定设置，不允许自定义类型）：

错误处理

所有错误都以JSON对象的形式返回，并带有 error 按键：

示例:

{
  "error": "memory_not_found"
}

项目结构

infinity-mcp-server/
├── src/
│   └── infinity_mcp_server/
│       ├── __init__.py          # Package initialization
│       ├── models.py            # Data models and validation
│       ├── storage.py           # Storage layer (CRUD operations)
│       └── server.py            # MCP server with tools
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_storage.py          # Unit tests for storage layer
│   └── test_integration.py      # Integration tests (TC1-TC10)
├── .gitignore
├── LICENSE
├── pyproject.toml
└── README.md

存储格式

记忆存储在 .infinity/memories.json:

{
  "project_id": "uuid-123",
  "memories": [
    {
      "id": "uuid-a",
      "title": "API Design",
      "type": "design_doc",
      "content": "# API Design\n\nDetails...",
      "created_at": "2024-04-01T10:00:00Z",
      "updated_at": "2024-04-05T14:30:00Z"
    }
  ]
}

这 .infinity/ 目录是在项目的当前工作目录中自动创建的，应添加到 .gitignore.

发展

运行测试

# Run all tests
pytest

# Run with verbose output
pytest -v

# Run specific test file
pytest tests/test_storage.py

# Run specific test
pytest tests/test_integration.py::TestAcceptanceCriteria::test_tc1_activate_project_creates_infinity_dir

测试覆盖率

该项目包括：

• 22个单元测试 对于存储层（test_storage.py）
• 15次集成测试 涵盖所有验收标准（test_integration.py）
• 总计：37次测试 通过率100%

PRD的所有10个验收标准均已验证：

• TC1:activate_project creates.infinity/project_id
• TC2:activate_project加载现有项目ID
• TC3:具有有效类型的store_memory正确保存
• TC4:store_memory拒绝无效类型
• TC5:获取内存验证
• TC6:list_memories仅返回元数据
• TC7:list_memories按类型筛选
• TC8:update_memory仅更新内容
• TC9:delete_memory删除条目
• TC10：项目隔离（不同目录）

设计原则

KISS（保持简单，愚蠢）

• 最小依赖性（仅MCP SDK+标准库）
• 单个JSON文件存储（无数据库）
• 固定7种内存类型（无自定义类型）
• 6个简单的工具（无需复杂的查询或搜索）
• 原子文件操作（临时文件+重命名）

项目范围界定

• 每个项目都由其当前的工作目录标识
• .infinity/ 文件夹仅在CWD中创建
• 项目完全隔离（没有共享记忆）
• 会话状态在代理会话期间保持在内存中

原子操作

• 所有文件写入都使用临时文件+原子重命名
• 无部分写入或损坏状态
• 同一进程内并发访问安全

与AI代理集成

克劳德代码/克莱恩/鲁/基洛代码

AI代理应该：

1. 呼叫 activate_project() 每节课开始时
2. 使用 store_memory() 创建结构化内存而不是markdown文件
3. 使用 list_memories() 发现现有的记忆
4. 使用 get_memory() 检索完整内存内容
5. 使用 update_memory() 进化记忆（例如，project_overview）
6. 使用 delete_memory() 删除过时的内存（例如，已完成的实施计划）

最佳实践

• 始终在其他操作之前激活项目
• 使用 project_overview 保持一个实时摘要
• 删除 implementation_plan 实现完成后的内存
• 更新 progress_tracker 随着任务的完成
• 保持 rules 和 instructions 最新的

示例用法

看 example_usage.py 以完整演示所有功能。

运行示例：

python example_usage.py

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

1. 分叉存储库
2. 创建功能分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 运行测试(pytest)
4. 提交您的更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
5. 推到分支(git push origin feature/AmazingFeature)
6. 打开拉取请求

支持

• 问题: https://github.com/hemanthpai/infinity-mcp-server/issues
• 讨论: https://github.com/hemanthpai/infinity-mcp-server/discussions

致谢

为使用AI编码代理构建 模型上下文协议 通过Anthropic。