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MCP Server · 运维云端

Shared Memory MCP

为智能代理团队提供共享内存服务,通过上下文去重、增量状态共享和工作协调等功能,显著提高令牌效率。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
智能代理TypeScriptClaudeClaude Desktop

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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
evalops
提供方
evalops

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选型结论

Shared Memory MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude Desktop、Claude,没有现成的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

运维云端

传输方式

未说明

认证方式

访问 Token

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 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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

共享内存MCP服务器

解决代理团队中的协调税问题 -Opus+4十四行诗消耗了15倍的代币,但只获得了1.9倍的性能。

先决条件

  • Node.js 18+
  • npm或纱线
  • Claude Desktop(用于MCP集成)

问题

当前的代理团队模式具有糟糕的令牌效率:

  • 传统:1个请求×4K令牌=4K令牌
  • 代理团队:1名协调员+4名工作人员×每个12K代币=48K+代币
  • 效率:1.9倍性能/15倍成本= 效率12%

此MCP服务器为代理团队提供共享内存,以实现 6倍代币效率 同时保持协调效益。

核心功能

1.上下文重复数据删除

  • 存储共享上下文一次,按键引用
  • 10:1压缩比,智能汇总
  • 工作人员获得100个令牌摘要,而不是完整的上下文

2.增量状态共享

  • 仅附加发现系统
  • 工作人员实时分享调查结果
  • 增量更新阻止重传

3.工作协调

  • 基于索赔的工作分配
  • 依赖跟踪和解决
  • 工作人员之间的被动任务切换

4.代币效率

  • 上下文压缩和延迟加载
  • Delta自上次版本以来的更新
  • 根据需求扩展特定部分

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/haasonsaas/shared-memory-mcp.git
cd shared-memory-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build the server
npm run build

快速开始

# Run in development mode
npm run dev

# Or run the built server
npm start

# Test the agentic workflow
npm test
# or
npm run test-workflow

用法示例

// 1. Create agentic session (coordinator)
const session = await mcp.callTool('create_agentic_session', {
  coordinator_id: 'opus-coordinator-1',
  worker_ids: ['sonnet-1', 'sonnet-2', 'sonnet-3', 'sonnet-4'],
  task_description: 'Analyze large codebase for performance issues',
  codebase_files: [...], // Full context stored once
  requirements: [...],
  constraints: [...]
});

// 2. Workers get compressed context (not full retransmission)
const context = await mcp.callTool('get_worker_context', {
  session_id: session.session_id,
  worker_id: 'sonnet-1'
}); // Returns summary + reference, not full context

// 3. Publish work units for coordination
await mcp.callTool('publish_work_units', {
  session_id: session.session_id,
  work_units: [
    { unit_id: 'analyze-auth', type: 'security', priority: 'high' },
    { unit_id: 'optimize-db', type: 'performance', dependencies: ['analyze-auth'] }
  ]
});

// 4. Workers claim and execute
await mcp.callTool('claim_work_unit', {
  session_id: session.session_id,
  unit_id: 'analyze-auth',
  worker_id: 'sonnet-1',
  estimated_duration_minutes: 15
});

// 5. Share discoveries incrementally
await mcp.callTool('add_discovery', {
  session_id: session.session_id,
  worker_id: 'sonnet-1', 
  discovery_type: 'vulnerability_found',
  data: { vulnerability: 'SQL injection in auth module' },
  affects_workers: ['sonnet-2'] // Notify relevant workers
});

// 6. Get only new updates (delta, not full context)
const delta = await mcp.callTool('get_context_delta', {
  session_id: session.session_id,
  worker_id: 'sonnet-2',
  since_version: 5 // Only get changes since version 5
});

建筑

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│ Opus Coordinator│    │ Shared Memory   │
│                 │────│ MCP Server      │
│ - Task Planning │    │                 │
│ - Work Units    │    │ - Context Store │
│ - Coordination  │    │ - Discovery Log │
└─────────────────┘    │ - Work Queue    │
                       │ - Dependencies  │
┌─────────────────┐    └─────────────────┘
│ Sonnet Workers  │           │
│                 │───────────┘
│ - Specialized   │    
│ - Parallel      │    ┌─────────────────┐
│ - Coordinated   │    │ Token Efficiency│
└─────────────────┘    │                 │
                       │ 48K → 8K tokens │
                       │ 6x improvement  │
                       │ 1200% better ROI│
                       └─────────────────┘

代币效率策略

上下文压缩

// Instead of sending full context (12K tokens):
{
  full_context: { /* massive object */ }
}

// Send compressed reference (100 tokens):
{
  summary: "Task: Analyze TypeScript codebase...",
  reference_key: "ctx_123", 
  expansion_hints: ["codebase_files", "requirements"]
}

Delta更新

// Instead of retransmitting everything:
get_full_context() // 12K tokens each time

// Send only changes:
get_context_delta(since_version: 5) // 200 tokens

延迟加载

// Workers request details only when needed:
expand_context_section("codebase_files") // 2K tokens
request_detail("file_content", "auth.ts") // 500 tokens

api参考

会话管理

  • create_agentic_session -初始化协调员+工作人员
  • get_session_info -获取会话详细信息
  • update_session_status -更新会话状态

上下文管理

  • get_worker_context -为worker获取压缩上下文
  • expand_context_section -获取详细的截面数据
  • get_context_delta -获取增量更新

工作协调

  • publish_work_units -发布可用作品
  • claim_work_unit -索赔执行工作
  • update_work_status -更新工作进度

发现共享

  • add_discovery -与团队分享研究结果
  • get_discoveries_since -获取最新发现

依赖性解析

  • declare_outputs -宣布未来的产出
  • await_dependency -等待依赖关系
  • publish_output -为他人发布输出

MCP配置

适用于克劳德桌面

  1. 复制示例配置:
   cp claude-desktop-config.example.json claude-desktop-config.json
  1. 编辑 claude-desktop-config.json 并更新安装路径:
   {
     "mcpServers": {
       "shared-memory": {
         "command": "node",
         "args": ["/absolute/path/to/shared-memory-mcp/dist/server.js"]
       }
     }
   }
  1. 将此配置添加到您的Claude Desktop配置文件中:

- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 窗户: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

注: claude-desktop-config.json 文件被gitignored,因为它包含特定于机器的路径。

性能优势

度量传统代理(当前)共享内存MCP
令牌使用4K48K+8K
性能增益1x1.9x1.9倍
成本效益100%12%1200%
协调性无差优秀

许可证

麻省理工学院

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

智能代理TypeScript本地部署令牌效率上下文压缩工作协调增量更新

支持客户端

Claude DesktopClaude

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。
  • 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。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 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

  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 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。

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常见问题

5 条

Shared Memory MCP 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。

Shared Memory MCP 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。

Shared Memory 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。

Shared Memory MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Shared Memory MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、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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