adaptive-recall

自适应回忆

面向 AI 应用的自适应记忆系统。专利申请中。

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功能介绍

Adaptive Recall 是一个托管记忆服务，可为 AI 应用存储、检索和管理长期记忆。它通过 MCP 或 REST API 连接。

• 多策略检索：四种搜索策略并行运行（向量相似度、时间近因性、全文关键词、知识图谱遍历），系统会学习针对不同类型的查询优先采用哪些策略
• 认知评分：使用认知科学中的 ACT-R 激活模型为结果排序，综合考虑近因性、访问频率、实体关联和经过验证的置信度
• 知识图谱：自动从存储的记忆中提取实体及其关系，并与文本相似度一起作为检索途径
• 记忆生命周期：记忆会逐步经历不同阶段，根据相互印证的证据提升或降低置信度；不再使用的记忆会自然淡化
• 自我改进：机器学习模型根据你的使用模式进行训练；每次参数变更都必须先通过真实查询历史的统计验证，才能采用
• 检索质量监控：系统会验证自身检索的一致性，并识别知识缺口

连接

在 adaptiverecall.com 注册，即可获取服务 URL 和 API 密钥。

MCP 配置

将以下内容添加到 MCP 客户端配置中（Claude Code、Codex、Cursor 或任何兼容 MCP 的工具）：

{
  "mcpServers": {
    "adaptive-recall": {
      "type": "url",
      "url": "https://YOUR_SERVER_URL/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

对于 Claude Code，将以下内容添加到项目中的 .mcp.json，或添加到 ~/.claude/settings.json 以供全局使用。对于 Gemini CLI，使用 httpUrl 而不是 url 添加到 ~/.gemini/settings.json。对于 Codex，将其添加到 Codex MCP 配置中。

REST API

所有操作也都可通过 https://YOUR_SERVER_URL/v1/ 下的 HTTP 端点使用。所有请求都必须在 Authorization 标头中提供 Bearer 令牌。

操作

操作	描述
store	保存一条新记忆。自动生成嵌入向量并提取实体。
recall	使用多策略检索和认知评分搜索记忆。
update	修改现有记忆。如果内容发生变化，会自动重新生成嵌入向量。
forget	按 ID 删除记忆，或查找与查询最匹配的记忆并将其删除。
graph	按名称和深度遍历实体关系，探索知识图谱。
status	查看系统运行状况、记忆数量、置信度分布并检测知识缺口。
snapshot	按类型整理并获取已存储记忆的格式化概览。
feedback	直接向 Adaptive Recall 开发者发送反馈。

记忆类型

存储记忆时，请指定会影响记忆管理方式的类型：

学习型（会随时间演变、提升或降低置信度，并经历生命周期阶段）：

• general_knowledge - 事实、观察、参考信息
• user_knowledge - 有关人物及其偏好的信息

查阅型（静态参考，无生命周期）：

• callable_scripts - 工具和脚本参考
• work_project - 项目跟踪、任务、截止日期
• cross_reference - 指向外部信息和资源的指针
• learned_procedure - 多步骤工作流和流程

定价

提供免费版、Starter、Pro 和 Business 方案。详情请参阅 adaptiverecall.com。

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