Q-CLI MCP Memory Server

Q-CLI MCP Memory Server

面向开发者工具的上下文记忆系统

MCP Memory Server 是一款强大的上下文记忆系统，专为支持开发者和云工程师的命令行工具设计。它提供可跨会话保留的智能记忆能力，帮助 AI 助手记住有关用户、用户偏好、代码和架构决策的重要信息。

概述

这套基于 MCP 的记忆系统让 AI 助手能够随着时间推移，逐渐深入了解用户及其工作。用户与工具交互时，系统会智能记住此前会话中的关键信息，包括：

• 个人偏好和信息
• 偏好的编程语言和框架
• AWS 基础设施模式和配置
• 代码格式偏好
• 以往的错误及其解决方案
• 项目特定要求

最终，用户将获得不断个性化的体验，该体验会适应每个人的工作流，无需反复解释技术背景。

目前，它仅支持通过 SQLlite 使用本地记忆数据库。目标是同时支持基于云的记忆。

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

将以下配置添加到 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.

功能

🧠 智能记忆存储

系统会自动识别并存储对话中的重要信息，并使用以下标签进行适当分类：

• #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：项目详情、要求、截止日期

🔍 上下文检索

可通过以下方式检索记忆：

• 精确键查找
• 关键词搜索
• 基于上下文的推断

👥 多用户支持

系统会智能地：

• 根据对话上下文识别用户
• 为不同用户维护独立的记忆空间
• 支持在不同用户之间共享项目上下文

🔄 渐进式学习

记忆会随着时间推移不断积累，持续深入了解用户的：

• 技术偏好
• 项目要求
• 常见工作流
• 反复遇到的挑战