Token导航 LogoToken导航

MCP Server · 搜索检索

Remember Me MCP

MCP server to persist chat artefacts and rules

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
对话管理Python搜索

快速开始

作者 / 组织
phlax
提供方
phlax
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

3 个

MCP.so

选型结论

Remember Me MCP 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -e .

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

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  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 0 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。

详细介绍

勿忘我

用于在基于MCP的语言模型应用程序中维护会话上下文和规则的持久性框架。

概述

Remember Me是一个MCP服务器,旨在持久化聊天工件和规则。它为存储、检索和管理不同类型的持久资源提供了一个强大的框架:

  • 规则:定义行为约束和交互指南
  • 代码片段:存储可重用的代码或文本
  • 摘要:保留对话中的重要上下文信息

该系统使用SQLite实现持久性,并提供了一个全面的API来管理不同上下文中的这些资源。

建筑

核心组件

  • 我的上下文:所有持久化操作的中央管理器
  • 持久资源:所有可存储资源的基类

- 规则:定义可接受交互参数的命令 - 片段:可以引用的代码或文本片段 - 总结:对话的上下文信息

  • 备份:用于创建和恢复上下文状态的系统

数据模型

资源存储具有以下属性:

  • 上下文:资源的命名空间(例如,全局资源的“me”)
  • 钥匙:上下文中的唯一标识符
  • 内容:实际存储的数据
  • 类型/MIME类型:格式化信息以进行适当处理

规则体系

规则使用结构化的策略框架:

  • 必须:绝对要求
  • 不能:绝对禁止
  • 应该:推荐做法
  • 不应该:令人沮丧的做法
  • 五月:可选考虑因素

API

上下文管理

  • my_context():使用可选的其他上下文加载当前上下文
  • my_context_backup_create():创建当前状态的备份
  • my_context_backup_restore():从以前的备份还原
  • my_context_backup_list():查看可用备份
  • my_context_backup_remove():删除特定备份
  • my_context_backup_clear():删除所有备份

规则管理

  • my_context_rule_list():列出上下文的所有规则
  • my_context_rule_set():创建或更新规则
  • my_context_rule_remove():删除规则

代码段管理

  • my_context_snippet_list():列出上下文的代码段
  • my_context_snippet_get():检索特定代码段
  • my_context_snippet_set():创建或更新代码段
  • my_context_snippet_remove():删除代码段

摘要管理

  • my_context_summary_list():列出上下文的摘要
  • my_context_summary_get():检索特定摘要
  • my_context_summary_set():创建或更新摘要
  • my_context_summary_remove():删除摘要

与LLM一起使用

“我”的语境

“me”上下文是一个始终可用的特殊默认上下文。它包含应应用于每个对话的全局规则、片段和摘要。加载上下文时,始终包含“me”上下文。

加载上下文

LLM应该在对话开始时加载上下文。这将从“我”上下文中检索所有规则、片段和摘要。然后,LLM应遵循返回的任何规则。

额外上下文

您可以通过在 extra_context 参数。这允许为不同类型的对话或任务组织不同的规则集、片段和摘要。

例如,您可能有:

  • 带有编程相关片段的“编码”上下文
  • 带有写作提示的“创造性”语境
  • 具有专业知识的“技术”背景

这些可以根据需要与默认的“我”上下文一起加载。

LLM工作流示例

  1. 开始对话:加载上下文
  2. 访问资源:根据需要检索片段和摘要
  3. 遵守规则:遵守上下文返回的规则
  4. 添加/更新资源:根据对话存储新的片段或摘要
  5. 创建备份:在重大更改之前保存重要状态

运行服务器

与MCP检查员一起

  1. 安装软件包:
   pip install -e .
  1. 运行MCP服务器:
   python -m mcp.server.run remember_me_mcp_server.server
  1. 使用MCP Inspector连接到服务器以测试API端点并与之交互

与LLMs

  1. 确保服务器如上所述运行
  1. 配置LLM平台以连接到MCP服务器并公开必要的工具
  1. 在对话中,LLM应首先加载上下文,然后遵循返回的任何规则

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

research-and-datamcpchat-persistencelanguage-models对话管理Python本地部署规则引擎

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

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 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
Remember Me MCP

MCP.so · 本页

0stdio有3 个2026-05-17
Baidu Netdisk

MCP World

未标注未说明未标注1 个2026-05-17
Sequentialthinking

MCP.so

1SSE有2 个2026-05-17
Brave Search 433812ff

MCP World

2未说明未标注1 个2026-05-17
mindsdb (430e18)

MCP World

0未说明有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

Remember Me MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -e .,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Remember Me MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Remember Me MCP 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。

Remember Me MCP 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。

Remember Me MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

继续浏览同类 MCP