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MCP Server · 开发工具

Watashi Db

watashi-db是一个本地个人上下文数据库,用于存储用户偏好、决策和经验,供MCP兼容的AI工具使用,实现跨会话的上下文记忆。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0watashi-db
开发工具TypeScriptClaude知识管理Claude Desktop

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作者 / 组织
bareforge
提供方
bareforge
运行时
Node.js

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MCP World

选型结论

Watashi Db 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

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

npx watashi-db setup

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "watashi-db": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "watashi-db",
        "setup"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 Node.js,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

watashi db

您拥有的个人上下文数据库。人工智能工具连接到它,而不是相反。

日本语版README

\[!注意\] v0.x处于早期阶段。 API和数据结构可能会发生重大变化。 所有数据都存储在本地(~/.watashi-db/default.db).没有任何东西被发送到外部。

______________________________________________________________________

什么是watashi db?

每次你开始一个新的人工智能会话,你都是从零开始的——重新解释你的偏好、你的技术栈、你过去的决定。AI很聪明,但对你一无所知。

watashi db修复了这个问题。这是一个本地数据库,可以积累您的偏好、决策和经验,然后在会话开始时将它们提供给任何与MCP兼容的AI工具。

AI保持无状态。你获得了连续性。

之前/之后

之前之后
会话开始“我使用TypeScript,更喜欢日语评论,而且……”(每次)AI都会通过以下方式自动加载您的个人资料 watashi_get(profile)
过去的决定“我想我们上周决定了X……”(凭记忆)/recall DB design 用推理得出确切的决定
经验教训在会话之间丢失随着时间的推移,剧集会提炼成可重复使用的见解
多工具每个AI工具都有自己的筒仓一个数据库,任何MCP客户端

______________________________________________________________________

这是给谁的?

每天使用MCP兼容的AI工具(Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Claude Desktop等)并希望他们的AI在会话中记住上下文的开发人员,而无需将数据交给供应商。

______________________________________________________________________

主要特点

  • 零努力记录 --在正常对话中,人工智能会在后台记录你的偏好、决定和经历。你不手动写任何东西。
  • 体验蒸馏 --随着时间的推移,原始剧集被提炼成可重复使用的见解、模型和理论(/groom).不仅仅是一个备忘录数据库。
  • 完全本地化 --SQLite+FTS5。没有云,没有外部呼叫。您的数据保留在您的机器上。
  • 供应商中立 --任何MCP客户端都可以连接。在不丢失上下文的情况下切换AI工具。
  • 可审计的 --每次写入都会被记录(谁、什么、为什么)。更改将被撤回,从不删除。
  • 多设备同步 --可通过Google Drive或任何云存储进行快照同步。

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快速开始

步骤1:注册MCP服务器

# Claude Code
claude mcp add --scope user watashi-db -- npx -y watashi-db@latest

# Codex CLI
codex mcp add watashi-db -- npx -y watashi-db@latest

Gemini CLI

添加 ~/.gemini/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "watashi-db": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "watashi-db@latest"]
    }
  }
}

Claude Desktop

添加 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "watashi-db": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "watashi-db@latest"]
    }
  }
}

第二步:设置挂钩和技能(Claude Code)

npx watashi-db setup

重新启动克劳德代码。就这样

  • 钩子 自动提醒人工智能记录对话过程中的决策和经历
  • @nologic 任何提示上的前缀都会跳过该消息的录制
  • /召回 搜索您过去的决定、偏好和经历

替代方案:插件市场(克劳德代码)

如果你使用Claude Code,你可以通过插件市场一步安装所有内容(MCP服务器、钩子、技能、代理),并自动更新:

/plugin marketplace add bareforge/watashi-db
/plugin install watashi-db@watashi-db

这相当于上述步骤1-2,但使用Anthropic的插件系统。

\[!提示\] @latest 确保每次重新启动客户端时都使用最新版本。

有关详细设置(多设备同步、Codex CLI策略、Cowork插件、从源代码构建),请参阅 安装指南.

______________________________________________________________________

运作原理

┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐
│ Claude Code  │  │ Codex CLI   │  │ Gemini CLI  │  │ Any MCP     │
│ (MCP Client) │  │ (MCP Client)│  │ (MCP Client)│  │   Client    │
└──────┬───────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘
       └─────────────────┼─────────────────┘
                         │ MCP (stdio)
               ┌─────────▼─────────┐
               │    watashi-db      │
               │   (MCP Server)     │
               │                    │
               │  SQLite + FTS5     │
               │  ~/.watashi-db/    │
               └────────────────────┘
  1. 你工作正常。 AI会在后台记录你的偏好、决定和经历。
  2. 旧唱片褪色。 随着时间的推移,条目自然会失去搜索优先级,不需要手动清理。
  3. 你跑 /groom 偶尔地。 这将反复出现的模式提炼成持久的见解,因此有价值的经验教训在噪音消失时得以保留。

就是这样。没有实体类型需要学习,也没有手动标记。只需使用你的人工智能工具,让watashi db随着时间的推移构建你的上下文。

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这有什么不同?

方法局限性watashi db的答案
CLAUDE.md/.cursorules静态指令,手动维护动态体验记忆,人工智能自动记录
ChatGPT内存/克劳德项目供应商锁定、不透明、无导出您拥有SQLite文件。任何MCP客户端都可以读取它
黑曜石+MCP通用笔记,无结构化体验模型专为决策、事件和提炼而构建
Mem0/Zep依赖云的内存层完全本地,零外部依赖

watashi db是对CLAUDE.md的补充——静态规则放在CLAUDE.md中,不断发展的经验放在watashi db中。

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文档

文档描述
安装指南安装、多设备同步、Cowork插件
配置指南全部 config.json 选项
为什么选择watashi db哲学:人工智能协作中的无国籍问题

For contributors / deep-dive

文档描述
实体分类数据如何分类(索赔→ 剧集→ 洞察→ 型号)
设计原则架构决策和审查标准(日语)
L1/L2理论理论基础:结构化推理语言(日语)
ER参考完整的工具参考和数据模型(日语)

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发展

git clone https://github.com/bareforge/watashi-db.git && cd watashi-db
npm install && npm run build
npm test

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许可证

商业来源许可证1.1

  • 个人/非商业/教育/评估用途:始终免费
  • 商业用途:需要许可证(bareforge.license@outlook.jp)
  • 改变日期:2029-03-16之后,自动转换为Apache许可证2.0
\[!注意\] v0.0.12及更早版本是在MIT许可证下发布的。 如果您获得了MIT许可版本,您可以根据MIT条款继续使用该版本。

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

本地数据库TypeScript本地部署AI上下文记忆个人知识管理开发者工具MCP兼容

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 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

  • 需要在开发工具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。
  • 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。

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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

Watashi Db 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx watashi-db setup,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Watashi Db 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Watashi Db 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。

Watashi Db 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。

Watashi Db 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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