关于 directory
TCAM Memory System 是面向 Agent 系统的本地优先记忆架构,设有四个独立层,分别管理历史、工作上下文、语义记忆和个人 Codex。README 介绍了系统及其命令行界面,但未说明 MCP 支持。
主要功能
- 01四个相互独立的记忆层
- 02不可变的对话历史记录
- 03支持搜索的语义索引
- 04提取事实并更新 Codex
- 05用于查看健康状态与活动的终端面板
适用场景
- 01将对话导入分层记忆
- 02搜索已建立语义索引的对话
- 03监控记忆层健康状态与活动
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
服务地址
https://api.anots.com/mcp一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http com-anots-directory https://api.anots.com/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"com-anots-directory":{"type":"http","url":"https://api.anots.com/mcp"}}}在 Cursor 中打开VS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"com-anots-directory":{"type":"http","url":"https://api.anots.com/mcp"}}}在 VS Code 中打开Claude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"com-anots-directory":{"type":"http","url":"https://api.anots.com/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"com-anots-directory":{"serverUrl":"https://api.anots.com/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
3| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| limit | number | 否 | 最多返回的企业数(默认 5,最多 10) |
| query | string | 是 | 要查找的内容(例如:"honest product reviews"、"coffee subscription that ships internationally") |
详细介绍
TCAM 记忆系统
面向 TCAM v1.4(三元认知增强模型)的弹性四层记忆架构
概述
TCAM 记忆系统实现了一种容错记忆架构,各层独立运行,确保某一层发生系统故障时不会影响其他层。记忆操作由专用记忆服务处理,该服务运行于 Qwen 3.5 9B(本地大模型)之上。
架构
四个独立层
- L1:Chronicle - 不可变的历史记录(文件系统、markdown)
- L2:Active Stream - 易失性工作记忆(云端大模型上下文 + Redis)
- L3:Hive Mind - 语义记忆(Qdrant 向量数据库 + Mem0)
- L4:Agent Codex - 个人知识库(文件系统、markdown)
记忆服务
运行于 Qwen 3.5 9B 之上的专用进程,负责:
- 从对话中提取事实
- 记录 Chronicle
- 为 Hive Mind 建立索引
- 更新 Agent Codex
- 协调休眠周期
技术栈
- TypeScript/Node.js - 核心实现
- Qwen 3.5 9B - 用于记忆操作的本地大模型
- Mem0 - 自动提取事实
- Qdrant - 用于语义搜索的向量数据库
- Redis - 快速状态持久化(LangGraph 检查点保存器)
- LangGraph - 多 Agent 协调
- Jest - 测试框架
- fast-check - 基于属性的测试
项目结构
.
├── src/ # Source code
├── tests/ # Test files
├── data/ # Chronicle storage
├── codex/ # Agent Codex (L4)
├── docs/ # Documentation
└── .kiro/specs/ # Specification documents
开始使用
前置条件
- Node.js 18+
- Ollama(用于 Qwen 3.5 9B)
- Docker(用于 Qdrant 和 Redis)
安装
# Install dependencies
npm install --legacy-peer-deps
# Pull Qwen 3.5 9B model
ollama pull qwen2.5:9b-instruct-q4_K_M
# Pull embedding model
ollama pull nomic-embed-text
# Start Qdrant (using setup script)
# Windows PowerShell:
.\scripts\setup-qdrant.ps1
# Linux/Mac:
bash scripts/setup-qdrant.sh
# Or manually with Docker:
docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrant
# Start Redis
docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis
# Build and install globally
npm run build
npm install -g . --legacy-peer-deps
CLI 用法
# Interactive main menu
anots
# Real-time monitoring dashboard (Terminal UI)
anots dashboard
# Chat with Axiom (TCAM Node C)
anots axiom
# Start MCP server (19 tools for IDE integration)
anots mcp:start
# Start REST API server
anots api:start
# Start API with Axiom chat endpoint
anots api:start --axiom
# Search memory
anots memory:search "your query"
# Import conversation (JSON/Markdown)
anots import conversation.json --type general
# System status
anots status
# Configuration wizard
anots setup
# Show all commands
anots --help
仪表板功能
终端 UI 仪表板(anots dashboard)提供:
- 实时监控记忆层健康状况
- 系统统计信息(章节、会话、记忆)
- 带时间戳的活动日志
- 键盘快捷键(F1-F3、R、Q)
- 每 2 秒自动刷新
- 具有 90 年代 BBS 风格的赛博朋克美学
验证设置
# Check Qdrant
curl http://localhost:6333/health
# Check Redis
redis-cli ping
# Check Ollama
ollama list
开发
# Build
npm run build
# Run tests
npm test
# Run tests with coverage
npm run test:coverage
# Lint
npm run lint
# Format code
npm run format
导入对话
将大型对话文件导入 ANOTS 记忆系统:
# Import Ubik conversation
npm run import -- data/import/conversation.json --type ubik
# Import Axiom conversation
npm run import -- data/import/conversation.md --type axiom
# Preview import without writing (dry run)
npm run import -- data/import/conversation.json --dry-run
# Custom chunk size (messages per chapter)
npm run import -- data/import/large-file.json --type ubik --chunk-size 100
导入内容
- Chronicle:按章节保存的对话历史
- Hive Mind:用于搜索的语义索引
- Codex:提取出的事实与见解
有关详细文档和示例,请参阅 data/import/README.md。
规范
完整规范请参阅 .kiro/specs/memory-system/:
requirements.md- 功能需求design.md- 技术设计tasks.md- 实现任务
许可证
MIT
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支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。