Inked MCP

墨迹

强大的MCP服务器，用于使用Claude应用程序进行内存管理。快速、简单，并可选择通过AI驱动的搜索进行增强。

特性

• 快速文本搜索 -默认情况下，内存检索速度极快
• 人工智能驱动的搜索 -可选的基于嵌入的语义搜索 *截至06/25/25，目前无法工作*
• AI旋转 -实验性重新排序，以获得更好的结果
• 简易贮藏 -SQLite中的纯文本存储（无加密开销）
• 安全 -所有数据都存储在本地 ~/.inked/

安装

选项1：（推荐）

npm install -g @frgmt/inked

方案2：地方发展

git clone https://github.com/frgmt/inked.git
cd inked
npm install
npm run build
node dist/index.js

基本用法

添加到MCP服务器配置中：

标准（快速文本搜索）：

{
  "mcpServers": {
    "inked": {
      "command": "npx",
      "args": ["@frgmt/inked"]
    }
  }
}

^用这个。剩下的行不通。需要解决一些问题

=========忽略这个===========

使用AI嵌入（语义搜索）：

{
  "mcpServers": {
    "inked": {
      "command": "npx",
      "args": ["@frgmt/inked", "--use-embeddings"]
    }
  }
}

通过嵌入+AI重新排序（最佳结果）：

{
  "mcpServers": {
    "inked": {
      "command": "npx",
      "args": ["@frgmt/inked", "--use-embeddings", "--use-reranking"]
    }
  }
}

实验性功能

人工智能搜索（可选）

Inked支持基于实验性嵌入的搜索，以实现更细微的记忆检索。

嵌入模型

重新排列模型（需要嵌入）

如何选择型号

对于大多数用户： 无标志开始（快速文本搜索）

为了更好地理解语义： 添加 --use-embeddings

• 有利于通过意义而不是精确的单词来寻找记忆
• 首次运行下载~2GB型号（一次性）

对于细致入微、更长的记忆： 使用 --use-embeddings=4b

• 更好地理解较长文本中的上下文
• 处理想法之间更复杂的关系

为了获得最佳效果： 添加 --use-reranking 有嵌入

• 人工智能为最佳排名重新评分
• 显著提高搜索质量

对于高级用户： --use-embeddings=8b --use-reranking=4b

• 尽可能高的搜索质量
• 需要20+GB RAM
• 适用于研究、文档编制和复杂项目

内存需求

*模型在本地缓存，只下载一次*

=========结束忽略===========

使用指南

自动内存设置

将此添加到您的Claude设置/首选项中：

“在新对话开始时，使用带有‘全部’的墨迹阅读工具加载我的记忆。只在与我们的对话直接相关的时候才提及记忆。使用写作工具保存重要的偏好、事实或见解，以便在未来的对话中记住。”

运作原理

• 每次对话阅读一次：记忆在初始加载后保持在上下文中
• 无声操作：克劳德使用记忆，除非相关，否则不会提及
• 智能写作：自动保存重要信息以供将来会话使用

何时书写回忆

• 用户偏好和沟通风格
• 重要项目信息和背景
• 反复出现的话题或主题
• 在对话中应该坚持的事实
• 值得记住的见解或模式

工具

read

搜索和检索记忆。

参数：

• search （必填）：查询所有内容的字符串或“ALL”
• topr （可选）：结果数量（1-5，默认值：3）

write

添加或删除记忆。

参数：

• content （必填）：内存文本（新建）或搜索查询（删除）
• sTool （必填）：“新建”或“删除”
• id （可选）：要删除的特定ID

许可证

AGPL v3-个人使用的开源软件。商业使用需要开源您的应用程序或商业许可证。