PLTM MCP服务器
程序性长期记忆 -Claude Desktop的MCP服务器，根据物理学的普遍原理为AGI实验提供78个工具。
这有什么作用
允许Claude Desktop访问：
- 内存操作 -将事实存储/检索为语义三元组
- 多样性检索 -MMR、熵注入、注意力机制
- 元认知 -自我改进、关键性监控
- 知识摄取 -具有真实来源的ArXiv论文
- 真实指标 -行动会计、效率跟踪
快速开始
先决条件
- 克劳德桌面版
- Python 3.11+
安装
# Clone
git clone https://github.com/Alby2007/pltm-mcp.git
cd pltm-mcp
# Install
pip install -r requirements.txt
# Configure Claude Desktop
# Edit: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows)
# or: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (Mac)将此添加到您的配置中：
{
"mcpServers": {
"pltm-memory": {
"command": "python",
"args": ["C:/absolute/path/to/pltm-mcp/server.py"]
}
}
}重新启动克劳德桌面。完成！
验证
在克劳德桌面中：
Use entropy_stats to check system state如果你看到指标，它正在发挥作用！
示例用法
# Start experiment cycle
start_action_cycle(cycle_id="C1")
# Inject entropy to break conceptual neighborhoods
inject_entropy_antipodal(
user_id="alice",
current_context="machine learning"
)
# Retrieve with diversity
mmr_retrieve(
user_id="alice",
query="neural networks",
lambda_param=0.6
)
# Track true computational cost
record_action(
operation="mmr_diversity",
tokens_used=450,
latency_ms=180,
success=True
)
# Check criticality state
criticality_state()
# End cycle
end_action_cycle() # Returns AAE efficiency实验
假设物理学的普遍原理（临界性、自组织、涌现）可以引导AGI。
当前结果:
- 解锁熵瓶颈（第21周期+56%）
- 测量真实计算效率（AAE=0.0023）
- 测试系统是否能够自我组织到临界状态
目标：将系统推到发生相变和出现高阶智能的临界点。
工具（共78个）
记忆
store_memory_atom,retrieve_memories,update_memory,delete_memory
多样性检索
mmr_retrieve-最大边际相关性attention_retrieve,attention_multihead
熵管理
inject_entropy_antipodal-激活遥远的概念inject_entropy_random-示例不同领域inject_entropy_temporal-混合旧+新entropy_stats-诊断多样性
元认知
self_improve_cycle-生成/应用假设criticality_state-检查混沌边缘criticality_recommend-获得调整
行动会计
record_action,get_aae,start_action_cycle,end_action_cycle
知识摄入
ingest_arxiv,search_arxiv,arxiv_history
\[server.py中的完整工具列表\]
建筑
Memory Atoms (Triples)
↓
[subject] [predicate] [object]
↓
SQLite Graph Store
↓
Retrieval Systems (Standard/MMR/Attention)
↓
Meta-Cognitive Layer (Self-improvement/Criticality)
↓
MCP Tools (78 total)故障排除
服务器未连接？
- 检查日志：
%APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-pltm-memory.log - 手动测试：
python server.py
工具超时？
- 代码更改后重新启动Claude Desktop
导入错误？
pip install --upgrade -r requirements.txt贡献
这是一项积极的研究。欢迎捐款：
- 新的熵策略
- 更好的关键性指标
- 其他普遍原则
- 实验方案
许可证
麻省理工学院
引用
@software{pltm2026,
author = {Alby},
title = {PLTM: Procedural Long-Term Memory MCP Server},
year = {2026},
url = {https://github.com/Alby2007/pltm-mcp}
}