关于 bolor-brain-mcp
bolor-brain-mcp 是为 Claude Code 提供结构化推理、持久记忆和经验学习的 MCP 服务,不负责执行操作。它结合多种推理引擎与本地 JSON 持久化,帮助复用以往的问题解决经验。
主要功能
- 01自动选择推理方式
- 02符号推理与知识图谱遍历
- 03基于案例与假设进行推理
- 04保存并检索案例和事实
- 05按 ID 删除记忆条目
- 06JSON 文件持久化
适用场景
- 01分析复杂问题
- 02按假设排查故障
- 03比较技术方案
- 04保存解决经验供后续检索
MCP 相关
MCP 服务向 Claude Code 提供推理、记忆和统计工具;不执行文件操作或其他操作。
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。
工具
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
Bolor Brain MCP
为 Claude Code 提供纯粹的智能。 推理、记忆和学习——仅此而已。
这是什么?
Bolor Brain 是一个 MCP 服务,为 Claude Code 提供一个大脑:结构化推理、持久记忆,以及从经验中学习。
User --> Claude Code (Gateway + Executor)
|
+----+----+
Bolor Brain NSAF
(MCP) (MCP)
THINK EVOLVE
- Claude Code = 网关 + 工具执行 + 会话 + 权限
- Bolor Brain = 推理引擎 + 记忆 + 学习 + 持久化
- NSAF = 策略演进 + 自我改进(独立的 MCP 服务)
Bolor Brain 不会执行任何操作。不处理文件、不安排任务、不运行自主循环。Claude Code 已经能完成这些工作。Bolor Brain 只负责思考。
快速开始
1. 安装
git clone https://github.com/photoxpedia/bolor-brain-mcp.git
cd bolor-brain-mcp
pip install -e .
2. 配置 Claude Code
添加到 ~/.claude/mcp-config.json:
{
"mcpServers": {
"bolor-brain": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server"],
"cwd": "/path/to/bolor-brain-mcp"
}
}
}
3. 使用
/reason Why is Python popular for data science?
/debug API returns 500 errors under load
/decide PostgreSQL or MongoDB for our app?
/learn-from We fixed the memory leak by increasing connection pool
MCP 工具(11 个)
推理(6 个)
| 工具 | 功能 |
|---|---|
reason_hybrid | 为任何查询自动选择最佳推理方法 |
reason_symbolic | 基于事实和规则进行正向/反向链式推理 |
reason_knowledge_graph | 图遍历、路径查找、关系探索 |
reason_case_based | 查找类似的过往问题及其解决方案 |
reason_hypothesis | 根据观察生成并检验假设 |
reason_analogical | 跨领域模式迁移(原子 ~ 太阳系) |
记忆(4 个)
| 工具 | 功能 |
|---|---|
remember | 存储案例、事实、节点或边 |
recall | 检索匹配的案例或事实 |
learn | 存储问题/解决方案/结果(remember 的快捷方式) |
forget | 根据 ID 删除案例或事实 |
实用工具(1 个)
| 工具 | 功能 |
|---|---|
brain_stats | 案例、事实、节点、边的数量 |
技能(6 个)
| 技能 | 适用场景 |
|---|---|
/reason | 深入分析任何复杂问题 |
/debug | 通过假设检验系统地排查 Bug |
/decide | 基于证据做出技术决策 |
/learn-from | 存储经验以供将来使用 |
/nsaf | NSAF 演进集成(需要 NSAF MCP) |
/orchestrate | 结合 Bolor Brain + NSAF 进行元编排 |
持久化
大脑状态以 JSON 格式持久化到 ~/.bolor-brain/:
~/.bolor-brain/
cases.json # Problem -> solution -> outcome
facts.json # Symbolic reasoning facts
knowledge.json # Knowledge graph (nodes + edges)
知识会随时间不断积累。解决一次 Bug,下次就能立即检索到解决方案。
与 NSAF 搭配使用
添加 NSAF 以获得演进能力:
{
"mcpServers": {
"bolor-brain": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server"],
"cwd": "/path/to/bolor-brain-mcp"
},
"nsaf": {
"command": "python3",
"args": ["nsaf_mcp_server.py"],
"cwd": "/path/to/nsaf",
"env": { "PYTHONPATH": "/path/to/nsaf" }
}
}
}
两者协同:Bolor Brain 推理该做什么。NSAF 不断改进如何做得更好。Claude Code 负责执行。
有关组合工作流,请参阅 skills/nsaf.md 和 skills/orchestrate.md。
测试
pytest tests/ -v
# 376 tests
项目结构
mcp_server.py # MCP server (11 tools)
persistence.py # JSON persistence to ~/.bolor-brain/
modules/
config.py # Configuration
reasoning_engines/
symbolic_reasoner.py # Forward/backward chaining
knowledge_graph.py # Graph-based knowledge
case_based_reasoner.py # 4R cycle (retrieve, reuse, revise, retain)
hypothesis_engine.py # Hypothesis generation and testing
analogical_reasoner.py # Cross-domain pattern transfer
hybrid_reasoner.py # Orchestrates all 5 engines
skills/ # Claude Code skills
reason.md, debug.md, decide.md, learn-from.md, nsaf.md, orchestrate.md
tests/ # 376 tests
AGENT_GUARDRAILS.md # Production safety guidelines
作者
Bolorerdene Bundgaa
- 网站:bolor.me
- 电子邮件:[email protected]
许可证
MIT——详见 LICENSE
评论
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。