aifp-mcp

AiFP 记忆感知系统 — MCP Server

通过 Model Context Protocol 为 AI 编程助手提供持久记忆。

English · npm · GitHub

让 Obsidian、DeepSeek Harness、Claude Code、Cursor、Codex 等一切支持 MCP 的 AI 工具拥有跨会话的持续记忆。完全本地运行，数据不出本机（默认 ~/.ai-cognition/）。

为什么选 AiFP — 一套记忆，所有 AI 共享

你受够了 AI 的"健忘"吗？

• 聊了一上午，它忘了项目名——存了，但用不上
• 你说"拍森"，它只认 Python——说错一个字就搜不到
• 昨天说 Docker 连不上，今天说 MySQL 连不上，它不知道是同一件事——相关的记不住
• DeepSeek Harness 学会的，Claude Code 不知道——每个 AI 都是记忆孤岛

多数 AI 记忆系统只是存——存是存了，但用不上。AiFP 是让 AI 真正记住、想通、共享，把上面这些毛病一次解决。

先讲别人做不到的（共享）：

一套记忆，所有 AI 共用。 今天 DeepSeek Harness 学会的，明天 Claude Code 还记得；Codex 攒的偏好，VS Code Copilot 不用重新问。别的记忆系统做不到——因为它们每个各记各的，互不相通。AiFP 让同电脑上所有 AI 工具共用一个大脑，记一份，处处用。

再讲它为什么好用（能力）：

• 会掂量着记——不是每句话都存。聊的东西先进"待定区"，由识别器判断这条值不值得长期记住：值得才正式记下，不值得就跳过。不会一股脑全存，也不会错漏重要的。
• 能听懂人话——你说"拍森"，它知道是 Python；你说"上个月"，它知道是哪个月。说错字、口语、时间词都能理解。
• 能看出关联——昨天说"连不上数据库"，今天说"改了配置还不行"，它知道是同一件事的延续。还能顺着一条线索联想出相关的内容。
• 记得清，用得上——一条记忆只留核心意思，不堆垃圾。用的时候只挑最相关的几条给你，又快又不乱。
• 越用越懂你——你的偏好、习惯它会慢慢积累成"画像"，但它分得清"事实"和"建议"，不会把你的想法和它自己的混在一起。
• 该忘的就忘——太久没用的记忆会自然淡出，重要的记忆会越来越牢。记忆库永远干净，不会变成堆不动的垃圾场。

看这些名字，就知道它不简单——记忆被做成了大脑的结构：

概念	它到底在干嘛（大白话）
🧠 海马体 · 记忆感知	会掂量着记——先进"待定区"，识别器判断值不值得长期记住，值得才正式记下，不值得就跳过
🔗 神经元突触 · 感知链	自动发现信息之间的联系，还能顺着线索找到最直接的关系
👃 嗅觉皮层 · 语义检索	说错也能找到——你说"拍森"，它知道你要找 Python
⚡ 共燃神经元 · 关联	一起出现的东西自动绑在一起，问 A 顺带带出 B
🗣 语言中枢 · 理解	懂口语、认错字、认得"上个月"是哪个月
🌊 神经扩散 · 联想回忆	一条线索能联想出好几层相关的记忆
🧬 突触固化 · 记忆巩固	用得越多记得越牢，从临时记忆慢慢变成长期记忆
⏳ 遗忘曲线	太久不用的自然淡出，记忆库永远干净不堆积
📊 神经信号 · 置信度	每条记忆带个"可信度"标尺，越靠谱的越优先给你
👤 主人认知模型 · 画像	懂你这个人——偏好习惯会积累成画像，但不跟它的想法混
💪 肌肉记忆 · 跨轮复用	做过的经验跨会话记得，不用每次从头学

天生为中文服务：认错字、懂口语、认时间词，全都是为中文设计的。英文为主的记忆系统，遇到"拍森找 Python"这种就抓瞎了。

默认完全私有：所有数据都存你本机，不上云、不注册、不偷偷上报。所谓"共享"只是多个工具读写同一份本地记忆——你的数据从没离开过这台电脑。

一条命令装好：npm install -g 自动帮你配好 12 个 AI 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Gemini CLI、Qwen Code、Zed、VS Code Copilot、Codex CLI、Trae、DeepSeek Harness、pi-coding-agent）。

一个大脑，多个助手：今天 DeepSeek Harness 学到的，明天 Claude Code 还记得——像跟一个有记忆的同事说话，不用每次都重新自我介绍。

快速开始

npm install -g aifp-mcp
claude mcp add ai-cognition -s user -- npx aifp-mcp

重启 Claude Code 即可使用。数据存在 ~/.ai-cognition/data/cognition.db。

DeepSeek Harness (dsh) 自动接入

装完 aifp-mcp 后自动接入 dsh，无需手动执行任何 dsh 命令：

npm install -g aifp-mcp

安装时会自动检测 dsh 并写入配置（~/.dsh/cordis.patch.yml）。重启 dsh，记忆工具自动注册为 mcp__aifp__*（如 mcp__aifp__search_memories、mcp__aifp__save_memory），无需手动改任何配置。

在任意 AI 对话中安装（推荐）

不需要手动配任何东西。在 Claude Code、Codex、Cursor、DeepSeek Harness 等任意工具里直接输入：

帮我安装记忆系统：npm install -g aifp-mcp

postinstall 钩子会自动检测并配置所有已安装的 AI 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Gemini CLI、Qwen Code、Zed、VS Code Copilot、Codex CLI、Trae、DeepSeek Harness、pi-coding-agent），并打印状态报告。重启工具即可使用记忆工具——AI 看到报告后会告诉你重启哪个，无需手动改任何 MCP 配置文件。

首次启动：需要下载 ~30MB 的 bge-small-zh 嵌入模型，最多阻塞 45 秒。后续启动有缓存，秒开。

本地模式 vs 服务器增强模式

AiFP 支持两种运行模式（环境变量 COGNITION_MODE，默认 remote）：

本地模式完全私有（数据不出本机），但感知链工具需要连接服务器。服务器地址不随包分发，需通过官方接入渠道获取。

拿到 key 后，一条命令连上

接入地址和密钥通过官方渠道发放：联系作者（微信：zm8571806/QQ：8571806/邮箱：[email protected]）订阅后发放，不随包公开。订阅到期可单独吊销，不影响其他用户。

# 1. 安装（如未安装）
npm install -g aifp-mcp

# 2. 一条命令连接服务器（地址和 key 由作者发放）
aifp-mcp --connect https://<官方地址> <你的64位key>

# 3. 重启你的 AI 工具（Claude Code / Cursor / dsh 等）
#    感知链 / 深度追踪 / 图扩散自动可用

# 断开（恢复纯本地）：
# aifp-mcp --disconnect

--connect 会把连接信息保存在本机 ~/.ai-cognition/server.json，之后启动自动生效，无需每次配置环境变量。

更简单：直接让你的 AI 配置

不需要手动敲命令。在 Claude Code / Cursor / Codex / dsh 等任何 AI 工具的输入框里说：

这是我的 aifp 服务器地址和 key，帮我配置： 地址：https://<官方地址> key：<你的64位key>

AI 会自动执行 aifp-mcp --connect 并提示你重启工具。重启后感知链增强自动生效。

⚠️ key 会出现在对话记录中，介意的话配置完可在管理后台吊销重发（不影响使用）。

Obsidian との連携（ノート ↔ 記憶の双方向連携）

Obsidian のノート → 記憶庫（AI がノートを意味検索できます）：AI に直接インポートを依頼します。環境変数の設定は不要です：

Obsidian のノートを記憶にインポート：directory = C:/Users/あなた/Obsidian/マイノート庫

AI は reimport_sources を呼び出して同期インポートします（frontmatter は自動で除去され、ハッシュで重複を排除します）。今後、新しいノートを追加したときも、同じように依頼してください。

記憶庫 → Obsidian のノート（Obsidian ですべての記憶を確認できます）：AI に export_memories_md の呼び出しを依頼します：

記憶を Obsidian にエクスポート：directory = C:/Users/あなた/Obsidian/マイノート庫/AiFP記憶

エクスポートされたノートには frontmatter（type/tier/tags）が付き、Obsidian でそのまま認識・検索できます。同名のノートは自動的に上書き更新され、記憶庫との同期が保たれます。

MCP ツール（全 33 個）

コアツール（15 個）：

ツール	機能	チェーン
save_memory	記憶を保存（自動重複排除＋ベクトルインデックス）	基本
search_memories	2 系統の検索：FTS5 キーワード＋ベクトル意味検索	論理チェーン
recall_context	ワンクリックで想起（直接ヒット＋因果チェーン＋関連付け＋拡散）	総合チェーン
get_memory	ID で記憶の詳細を取得	基本
list_memories	ページネーションで一覧表示	基本
trace_perception_chain	BFS による知覚チェーンの追跡（6 種類の因果関係）	上下チェーン
find_perception_path	双方向 BFS で 2 つの記憶間の最短経路を検索	関係チェーン
get_perception_graph_stats	知覚グラフの統計	関係チェーン
diffuse_memories	グラフ拡散検索（関連する複数ホップを検索）	関係チェーン
get_memory_tree	階層ツリー構造	基本
get_related_memories	ヘブ則による共起関連付け	関係チェーン
get_user_profile	ユーザープロフィール——好み／事実／習慣を集約	プロフィール
observe_turn	会話ターンを認識キューに記録（プラットフォーム横断の自動記憶の入口）	自動
reimport_sources	外部ノートディレクトリを再スキャン	インポート
get_stats	システム統計	基本

ほかに管理／上級ツールが 18 個あります：consolidate_memories / share_memory / merge_memories / batch_delete / batch_update / export_memories / export_memories_md（Obsidian）/ explain_query / get_confidence_stats / scan_memory_patterns / validate_memory / get_top_experiences / deduplicate_memories / scan_observation_patterns / rotate_observation_logs / session_mine / derive_memories / flush_recognizer。

プラットフォーム横断の自動記憶認識

Claude Code はネイティブ hooks を使用します（100％自動、取りこぼしゼロ）。そのほかのツールでは、observe_turn ツールと指示ファイルを使用します（詳しくは rules/ ディレクトリを参照）：

プラットフォーム	設定方法	自動化の程度
Claude Code	hooks（ネイティブ）	100％自動、取りこぼしゼロ
Cursor	.cursor/rules/ 指示ファイル	AI が指示に従う場合、自動的に実行
Codex CLI	AGENTS.md 指示ファイル	AI が指示に従う場合、自動的に実行
Trae	プロジェクトルール（手動設定）	AI が指示に従う場合、自動的に実行

指示ファイルは AI に「ユーザーへの回答後、毎回 observe_turn を呼び出して今回のやり取りを記録する」よう伝えます。記憶する価値のある内容があるかどうかはシステムが自動で判断するため、手動で決める必要はありません。

コア技術

• SQLite + FTS5 全文インデックス（CJK 対応、unicode61 tokenizer）
• bge-small-zh-v1.5 ベクトル埋め込み（ローカルでの 512 次元意味検索、自動再試行＋複数ミラーへのフォールバック）
• ヘブ則共起行列（「一緒に発火するニューロンは結び付く」）
• 有向因果チェーン（6 種類の関係タイプ）
• BFS グラフ拡散（関連をたどって複数ホップ先の間接的な知識を発見）
• 誤り訂正＋曖昧さ解消＋中国語の時間表現の解析

各 AI ツールとの連携方法（自動または手動）

npm install -g aifp-mcp の実行時に自動で設定されます（postinstall がインストール済みの AI ツールをすべて検出し、MCP 設定を書き込みます）。新しい AI ツールをインストールした場合は、一度実行すれば連携できます：

aifp-mcp --setup   # 重新检测并配置所有 AI 工具

インストール済みの AI ツールを自動検出して設定します（検出された場合のみ書き込み、既存の設定は上書きしません）：

プラットフォーム	設定方法
Claude Code	~/.claude/settings.json → mcpServers + 起動 hook
Cursor	~/.cursor/mcp.json
Windsurf	~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
Cline	~/.config/cline/mcp_settings.json
Gemini CLI	~/.gemini/settings.json → mcpServers
Qwen Code	~/.qwen/settings.json → mcpServers
Zed	~/.config/zed/settings.json → context_servers
VS Code Copilot	%APPDATA%/Code/User/mcp.json → servers
Codex CLI	~/.codex/config.toml
pi-coding-agent	拡張機能を生成し、~/.pi/agent/extensions/aifp-memory/ に配置（pi には MCP が組み込まれていないため、拡張機能の仕組みを使用）

手動設定

Claude Code / Cursor

{
  "mcpServers": {
    "ai-cognition": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/aifp-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

カスタムデータディレクトリ

COGNITION_DATA_DIR=/path/to/data npx aifp-mcp

環境変数

変数	デフォルト値	説明
COGNITION_DATA_DIR	~/.ai-cognition/	データ保存ディレクトリ
COGNITION_MODE	remote	local ローカルでのフォールバック／remote サーバーに接続して機能を強化
COGNITION_SERVER_URL	（デフォルトなし、明示的な設定が必要）	リモートアルゴリズムサーバーのアドレス（自前で構築）
COGNITION_API_KEY	-	リモートモードの API キー
COGNITION_RECOGNIZER	0	1 に設定すると自動認識を有効化
COGNITION_LLM_API_KEY	-	認識器の LLM キー（OpenAI 互換）
COGNITION_LLM_BASE_URL	https://api.deepseek.com	認識器の LLM アドレス
COGNITION_LLM_MODEL	deepseek-chat	認識器の LLM モデル
HF_MIRROR	https://hf-mirror.com	埋め込みモデルのダウンロード用ミラー（失敗時は自動的に huggingface.co にフォールバック）
CORS_ORIGIN	*	HTTP モードのクロスオリジン許可リスト
PORT	5000	HTTP ポート

認識器の LLM 設定（自動記憶認識を有効化）

観察キューでは、記憶に追加する価値があるかどうかを LLM が判断する必要があります。以下のいずれかを設定してください：

# OpenAI 兼容（推荐：DeepSeek 等）
export COGNITION_RECOGNIZER=1
export COGNITION_LLM_API_KEY=你的DeepSeek密钥
export COGNITION_LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com   # 可选，默认同左
export COGNITION_LLM_MODEL=deepseek-chat                 # 可选

# 或 Anthropic
# export COGNITION_RECOGNIZER=1
# export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

設定しない場合、観察ログのみが記録され、自動認識の結果は保存されません（AI による save_memory の直接呼び出しには影響しません）。

技术栈

• Node.js 22+ (node:sqlite) + TypeScript
• SQLite (内置) + FTS5
• @xenova/transformers (bge-small-zh-v1.5)
• @modelcontextprotocol/sdk (MCP 协议)

License

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