mcp脑工具
MCP服务器为AI代理提供持久内存，内置新鲜度跟踪和间隔重复。由Elasticsearch支持。
与简单的键值记忆存储不同，mcp大脑工具跟踪每条知识的年龄，标记需要审查的内容，并让代理验证信息以保持新鲜——灵感来自间隔重复如何帮助人类记忆知识。
特性
- 间隔重复新鲜度 --每个实体的审查间隔在验证时加倍（上限为365天）。信任标签（新鲜/正常/老化/陈旧/存档）告诉代理要信任什么。
- 渐进式搜索 --查询首先返回新的结果，仅在需要时自动扩展以包含旧数据。
- 作为实体的观察 --每个观察都有自己的新鲜度生命周期，因此“构建被打破”（1天回顾）和“成立于2015年”（365天回顾）的年龄是独立的。
- 内存区域 --按项目、团队或领域隔离知识。
- AI驱动的过滤 --可选的Groq集成按相关性对搜索结果进行评分。
- 按设计干燥 --工具描述指导代理不要存储代码、git或文档中已有的内容。
设置
先决条件
- Node.js>=18
- Docker（用于Elasticsearch）或远程Elasticsearchs实例
安装和构建
npm install
npm run build启动Elasticsearch
npm run es:start或者通过以下方式指向您自己的实例 ES_NODE 环境变量。
配置您的MCP客户端
添加到您的Claude代码、Claude桌面或其他MCP客户端配置中：
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/mcp-brain-tools/dist/index.js"],
"env": {
"ES_NODE": "http://localhost:9200",
"GROQ_API_KEY": "your-key-here"
}
}
}
}GROQ_API_KEY 是可选的——启用基于人工智能的搜索过滤和区域相关性评分。
安装自动记忆挂钩（仅限克劳德代码）
内存挂钩在每条用户消息上运行，并自动注入相关上下文——不需要代理协作。
添加 ~/.claude/settings.json:
{
"hooks": {
"UserPromptSubmit": [
{
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "node /path/to/mcp-brain-tools/dist/memory-hook.js"
}
]
}
]
}
}钩子使用相同的 ES_NODE, AI_API_KEY/GROQ_API_KEY, AI_API_BASE，以及 AI_MODEL env变量（在 env 阻止您的设置，或将其导出到您的shell配置文件中）。
AI_API_BASE 默认为Groq的端点，但接受任何与OpenAI兼容的API URL。
运作原理
实体和意见
实体代表任何值得记住的东西——人、项目、决定、事实。每个实体都有：
- A. 名字 和 类型
- 间隔重复字段:
verifiedAt,reviewInterval,nextReviewAt - A. 信任标签 根据新鲜度计算：
1 - (daysSinceVerified / reviewInterval)
观察结果存储为单独的实体，通过以下方式链接 is_observation_of 关系。每个观察都有自己的审查节奏：
Entity: "iaptic-server" (type: Project, reviewInterval: 30 days)
= 0` --新鲜和正常的实体
1. `freshness >= -2` --增加老化和陈腐
1. 无筛选器--添加存档
这使结果保持干净，同时确保不会永久丢失任何东西。
## MCP工具
|工具|说明|
|------|-------------|
| `create_entities` |创建具有可选观察值和reviewInterval的实体|
| `update_entities` |更新现有实体|
| `delete_entities` |删除实体（可选级联）|
| `add_observations` |将观察结果添加为具有自身新鲜度的独立实体|
| `verify_entity` |确认实体仍然准确，延长审核间隔|
| `search_nodes` |使用渐进式新鲜度过滤进行搜索|
| `open_nodes` |使用新鲜度元数据按名称获取特定实体|
| `get_recent` |获取最近访问的实体|
| `create_relations` |在实体之间创建关系|
| `delete_relations` |删除关系|
| `inspect_knowledge_graph` |基于人工智能的实体检索，带有初步答案|
| `inspect_files` |基于AI的文件内容检测|
| `list_zones` |列出记忆区域（带有AI相关性评分）|
| `create_zone` / `delete_zone` |管理内存区域|
| `copy_entities` / `move_entities` |在区域之间转移实体|
| `merge_zones` |合并区域以解决冲突|
| `zone_stats` |获取区域的实体/关系计数|
| `mark_important` |提高实体相关性得分|
| `get_time_utc` |获取当前UTC时间|
## 环境变量
|变量|默认值|描述|
|----------|---------|-------------|
| `ES_NODE` | `http://localhost:9200` |Elasticsearch URL|
| `ES_USERNAME` |--|Elasticsearch用户名|
| `ES_PASSWORD` |--| Elasticsearch密码|
| `GROQ_API_KEY` |-|人工智能过滤的Groq API密钥|
| `GROQ_MODELS` | `openai/gpt-oss-120b,llama-3.3-70b-versatile` |逗号分隔的模型列表|
| `KG_INDEX_PREFIX` | `knowledge-graph` |Elasticsearch索引前缀|
| `KG_DEFAULT_ZONE` | `default` |默认存储区|
| `DEBUG` | `false` |启用调试日志记录|
## 推荐的代理说明
为了使代理能够主动使用内存服务器，请在您的 `CLAUDE.md` （或等效的说明文件）：
Memory
Use MCP Memory (mcp__memory__* tools) — a shared knowledge graph across all agents, projects, and computers.
When to SAVE (immediately, before moving on):
- Something you tried didn't work (non-transient) → save what failed and why, so no agent repeats it
- A decision was made (architectural, design, workflow) → save the decision and the reason
- The user corrects you or gives explicit instructions → save the rule
- You learn something non-obvious that took effort to discover → save it
When to SEARCH (before starting, not after failing):
- At the start of every non-trivial task — search before thinking, not after hitting a wall
- About to try an approach that might have been attempted before → search first
- User references something from a past session → search before asking
Rules:
- Skip anything easy to find in code, git log, or docs
- Use the project name as the zone for project-specific knowledge;
defaultfor general knowledge - Keep entries short — the AI filters server-side, so be generous rather than selective
- Short
reviewInterval(e.g. 3–7 days) for volatile facts; longer (30–180) for stable ones
关键的见解是：代理需要明确的基于触发器的指令（“何时执行X，执行Y”），而不仅仅是对工具功能的描述。
## 发展
npm run build # Compile TypeScript npm run dev # Watch mode npm run test:jest # Run Jest tests npm run es:start # Start Elasticsearch npm run es:stop # Stop Elasticsearch npm run es:reset # Wipe data and restart npm run import # Import from JSON npm run export # Export to JSON
## 许可证
麻省理工学院