Q-CLI MCP内存服务器
开发人员工具的上下文记忆系统
MCP内存服务器是一个功能强大的上下文内存系统，专为支持开发人员和云工程师的CLI工具而设计。它提供了在会话中持续存在的智能存储功能，帮助人工智能助手记住有关用户、他们的偏好、代码和架构决策的关键信息。
概述
这种基于MCP的存储系统允许AI助手随着时间的推移对用户及其工作建立丰富的理解。当用户与该工具交互时，它会智能地记住以前会话的关键细节，包括：
- 个人偏好和信息
- 首选的编程语言和框架
- AWS基础架构模式和配置
- 代码格式首选项
- 以前的错误及其解决方案
- 项目具体要求
其结果是，用户体验逐渐变得更加个性化，适应个人工作流程，无需反复解释技术背景。
目前，它仅通过SQLlite支持本地内存数据库。目标也是允许基于云的内存。
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/mcp-memory-server.git
# Navigate to the directory
cd mcp-memory-server
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Run the server
python3 mcp_memory_server.py配置MCP服务器
将以下配置添加到您的mcp.json文件中：
{
"mcp-server-memories": {
"command": "python",
"args": [
"PATH_TO_YOUR_FILE/memories_server.py"
],
"env": {}
}
}
Note: Replace PATH_TO_YOUR_FILE with the actual path to your memories_server.py file.特性
🧠 智能内存存储
该系统会自动识别和存储对话中的重要信息，并使用以下标签对其进行适当分类：
#code：编程语言、框架、编码模式#architecture：系统设计、组件关系、基础设施决策#personal：用户偏好、背景信息#project：项目细节、要求、截止日期
🔍 上下文检索
记忆可以通过以下方式检索：
- 精确密钥查找
- 关键字搜索
- 基于上下文的推理
👥 多用户支持
系统智能化：
- 从对话上下文中识别用户
- 为不同用户维护单独的内存空间
- 允许跨用户共享项目上下文
🔄 进步学习
记忆会随着时间的推移而建立，从而不断提高对用户的理解：
- 技术偏好
- 项目要求
- 常见工作流程
- 反复出现的挑战