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MCP Server · AI代理

Memory MCP Node

为AI助手提供持久化、可搜索的记忆存储服务,支持Markdown格式的对话、决策和偏好记录,结合BM25关键词搜索和向量语义搜索的混合搜索技术。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 6
本地存储TypeScriptClaude混合搜索

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
nikolan
提供方
nikolan

工具数量

6

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

Memory MCP Node 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 6 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude,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 6 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

本地存储器mcp

为AI助手提供持久、可搜索的内存。使用混合搜索将对话、决策和偏好存储在纯Markdown中。专为代理工作流程而设计。

结合BM25关键字搜索和矢量语义搜索 互易秩融合(RRF) 拥有顶级奖金——所有奖金都通过transformers.js在本地运行。

快速开始

# Install and build
pnpm install
pnpm run build

# Set environment variable (add to ~/.zshrc or ~/.bashrc)
export LOCAL_MEMORY_MCP="/path/to/memory-mcp-node"

MCP客户端配置:

{
  "memory": {
    "command": "bash",
    "args": ["-c", "node \"$LOCAL_MEMORY_MCP/dist/index.js\""]
  }
}

代理说明

添加 MEMORY_PROTOCOL_RULE.md 致您的编码代理:

代理位置
游标用户规则或项目 .cursorrules
克劳德代码~/.claude/CLAUDE.md
食品法典委员会~/.codex/AGENTS.md

建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     local-memory-mcp Hybrid Search Pipeline                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

                              ┌─────────────────┐
                              │   User Query    │
                              └────────┬────────┘
                                       │
                        ┌──────────────┴──────────────┐
                        ▼                             ▼
               ┌────────────────┐            ┌────────────────┐
               │  Vector Search │            │  BM25 Search   │
               │  (semantic)    │            │  (keywords)    │
               └───────┬────────┘            └───────┬────────┘
                       │                             │
                       │ Ranked List                 │ Ranked List
                       │                             │
                       └──────────────┬──────────────┘
                                      │
                          ┌───────────────────────┐
                          │   RRF Fusion (k=60)   │
                          │  score = Σ 1/(k+rank) │
                          └───────────┬───────────┘
                                      │
                          ┌───────────────────────┐
                          │   Top-Rank Bonus      │
                          │  #1 in either: +0.05  │
                          │  #1 in both:   +0.10  │
                          └───────────┬───────────┘
                                      │
                          ┌───────────────────────┐
                          │   Deduplication       │
                          │  70% Jaccard threshold│
                          └───────────────────────┘

分数融合策略

后端原始分数RRF贡献
矢量余弦相似性1 / (60 + rank)
BM25SQLite FTS51 / (60 + rank)

为什么选择RRF? 加权混合(0.7×vector + 0.3×bm25)产生了泥泞的中间地带,正确的结果几乎无法与噪声区分开来。带有顶级奖金的RRF会造成决定性的信心差距:

查询旧差距新差距
精确匹配2.0×8.2×
模糊匹配1.0×4.1×

存储结构

~/.memory-mcp/
├── MEMORY.md          # Long-term memories (source of truth)
├── index.sqlite       # Search index (vector + FTS5 + metadata)
└── memory/
    ├── 2025-01-28.md  # Daily conversation files
    └── 2025-01-29.md

数据流

写(memory_store):

Text ──► Chunk (400 tokens) ──► Embed (384d) ──► Store in:
                                                 ├─ Markdown file
                                                 ├─ Vector index (sqlite-vec)
                                                 └─ Keyword index (FTS5)

阅读(memory_search):

Query ──► Embed ──► [Vector Search] ─┬─► RRF Fusion ──► Top-Rank Bonus ──► Results
                   [BM25 Search]   ──┘

MCP工具

工具目的
memory_search混合搜索(矢量+BM25+RRF)
memory_store保存新信息
memory_list_recent加载最近上下文(过去N天)
memory_get按路径读取特定文件
memory_forget删除记忆(带预览)
memory_status检查系统运行状况

技术栈

技术目的
变压器.js本地嵌入(384d,离线)
SQLite+ sqlite-vc矢量+关键字索引
Markdown文件人类可读存储
拟人克劳德仅维护(可选)

维护(可选)

单独的CLI工具用于自动清理和事实提取。需要 ANTHROPIC_API_KEY.

# Check status
node dist/maintenance.js --action check

# Run full maintenance
node dist/maintenance.js --action full --dry-run false
行动它的作用
retention删除旧的日常文件
compaction在日常文件中进行重复数据消除
promotion将重要事实提取到MEMORY.md
cleanup消除噪音,重新索引
full以最佳顺序运行

成本: 每次完整运行约0.05-0.25美元,每天定时约1.50-7.50美元/月。

日程

node dist/maintenance.js schedule

创建/查看/删除每日cron作业的交互式菜单(09:00 UTC)。

配置

API密钥 (~/.memory-mcp/.env):

# Optional - only needed for maintenance
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

设置 (config.json):

{
  "memoryDir": "/Users/you/.memory-mcp",
  "maintenance": {
    "compactionThresholdKB": 50,
    "promotionScoreThreshold": 0.8
  }
}

发展

pnpm install
pnpm run build
pnpm run dev    # watch mode
pnpm run test   # 51 tests

关键模块

模块目的
src/core/search.tsRRF混合搜索
src/core/database.tsSQLite+SQLite-vec
src/core/indexer.ts分块+嵌入
src/core/maintenance.ts清理编排

需求

  • Node.js 18+
  • pnpm(或npm)
  • 无烟煤API键(可选,用于维护)

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI助手TypeScript本地部署本地存储混合搜索Markdown存储持久化记忆

支持客户端

Claude

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 6 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。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 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。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Memory MCP Node

MCP World · 本页

6未说明未标注1 个2026-05-17
Everything Claude Code

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0stdio有1 个2026-05-17
Filesystem 560c4363

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13未说明未标注2 个2026-05-17
Time 7365cb6d

MCP.so

2SSE有2 个2026-05-17
Server Everything (everything)

MCP World

11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Memory MCP Node 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 MCP Node 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 MCP Node 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 MCP Node 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 MCP Node 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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