Memory server for AI Chat with MCP interface

Name: Memory server for AI Chat with MCP interface
Author: Gelembjuk

本地服务

github.com/Gelembjuk记忆与知识478 周前更新

代码仓库

关于 Memory server for AI Chat with MCP interface

这是一个为 AI 聊天提供对话记忆的 MCP 服务，遵循 CleverChatty 支持的接口。它可保存聊天消息，并在请求时返回先前对话的摘要，适用于搭配 CleverChatty CLI 使用。

主要功能

01保存用户和助手消息
02按请求返回历史对话摘要
03提供记忆管理测试 CLI
04通过 SSE 提供服务

适用场景

01为 AI 聊天保留先前对话上下文
02使用 CleverChatty CLI 搭建带记忆的聊天
03通过 CLI 检查和管理记忆

MCP 相关

通过 SSE 在 `/mcp` 提供 MCP 服务，包含用于记忆聊天消息并提取上下文的 `remember` 工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

用于 AI 聊天的 MCP 接口记忆服务

这是一个 AI 聊天记忆服务示例，遵循工具 CleverChatty 支持的接口。

MCP 服务的接口如下：

{
    "tools": [
    {
      "name": "remember",
      "description": "Remember a chat message to extract a context later for the memory",
      "inputSchema": {
        "properties": {
          "role": { "type": "string" },
          "message": { "type": "string" }
        },
        "required": ["role", "message"]
      }
    },
    {
      "name": "recall",
      "description": "Returns the summary of the previous conversations",
      "inputSchema": {
        "properties": {
        },
        "required": []
      }
    }
    ]
}

此工具可与 CleverChatty CLI 配合使用，创建带记忆功能的 AI 聊天。服务会记住消息，并在收到请求时返回之前对话的摘要。

如何运行服务

克隆代码库

git clone [email protected]:Gelembjuk/cleverchatty-memory.git
cd cleverchatty-memory

如果尚未安装，请安装 uv

curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh

创建虚拟环境

uv venv

在 Linux/macOS 上激活虚拟环境（其他平台上的操作可能不同）

source .venv/bin/activate

安装依赖项

uv sync

运行服务

fastapi run mcp_server.py --port 8001

这将启动一个使用 SSE 传输、监听 8001 端口的 MCP 服务。你可以通过修改 --port 参数更改端口。服务可通过 URL http://localhost:8001/mcp 访问。你也可以使用 --host 参数更改主机。默认情况下，服务只能从 localhost 访问。你可以将其设为 --host 0.0.0.0，使其可从任何 IP 地址访问。

测试和调试

此工具还包含用于测试服务的 CLI。

python manager.py COMMAND

示例：

python manager.py clear-memory
python manager.py remember "user" "Some message from user"
python manager.py remember "assistant" "Some response from assistant"
python manager.py patch-memories
python manager.py recall
python manager.py history-dump

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