mcpField
M
memory

memory

本地服务
github.com/VelixarAi记忆与知识14 周前更新

关于 memory

Velixar 是面向 AI 助手的持久记忆 MCP 服务,帮助需要跨会话延续上下文的用户。它将记忆检索与身份建模、信念追踪、矛盾检测和知识图谱结合起来。

主要功能

  1. 01存储并搜索持久记忆
  2. 02构建和遍历知识图谱
  3. 03追踪身份与信念变化
  4. 04检测矛盾和反复出现的模式
  5. 05提炼会话并管理记忆导入

适用场景

  1. 01恢复先前会话的上下文
  2. 02查找记忆实体间的关系
  3. 03回顾随时间变化的矛盾信念
  4. 04备份或迁移记忆库

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供记忆与推理工具、实时资源和工作流提示词。该服务支持 Claude Desktop、Kiro、Cursor、Windsurf 和 Continue.dev 等客户端。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"velixarai-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"velixar-mcp-server"
],
"env": {
"VELIXAR_API_KEY": "<VELIXAR_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y velixar-mcp-server
需要配置的环境变量
VELIXAR_API_KEY密钥Your Velixar API key (get one free at velixarai.com)

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmvelixar-mcp-server0.2.4

工具

5

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
tagsarray否用于分类的可选标签
tiernumber否记忆层级:0=固定,1=会话,2=语义(默认),3=组织
contentstring是要存储的记忆内容

详细介绍

Velixar MCP Server

npm License

首个面向 AI 助手的认知记忆服务。它不是一个向量数据库封装,而是一个完整的推理层,可为 AI 提供持久记忆、知识图谱、身份感知、矛盾检测,以及跨会话的信念追踪。

适用于任何 Model Context Protocol 客户端:Claude Desktop、Kiro、Cursor、Windsurf、Continue.dev 或自定义宿主。

为什么要创建它

每次对话开始时,AI 助手都从零开始。Velixar 能解决这个问题,但不只是存储和检索文本。这个 MCP 服务让你的助手能够:

  • 通过一次调用在工作区中定位自身,无需手动组装上下文
  • 追踪信念如何随时间演变,并在出现矛盾时将其呈现出来
  • 构建并遍历知识图谱,整理它发现的实体和关系
  • 维护持久的身份模型,记录你的身份、偏好和工作方式
  • 自动将会话提炼为持久记忆,并进行去重
  • 导入和导出整个记忆库,以便备份或迁移

40 个工具。5 个实时资源。19 个工作流提示词。只需一次 npm install。

快速开始

npm install -g velixar-mcp-server

在 velixarai.com/settings/api-keys 获取 API 密钥,然后将其添加到 MCP 客户端:

{
  "mcpServers": {
    "velixar": {
      "command": "velixar-mcp-server",
      "env": {
        "VELIXAR_API_KEY": "vlx_your_key_here"
      }
    }
  }
}

重启助手即可。

工具一览

记忆
工具功能
velixar_store存储记忆,并设置标签、层级和类型
velixar_search对所有记忆进行语义搜索
velixar_list分页浏览并筛选记忆
velixar_update编辑现有记忆的内容或标签
velixar_delete删除记忆
认知
工具功能
velixar_context综合工作区简报,一次调用即可了解情况
velixar_identity获取、存储或更新用户档案、偏好和专业知识
velixar_contradictions呈现相互冲突的事实或信念,并提供解决建议
velixar_timeline查看某个主题或信念随时间的演变
velixar_patterns从历史记录中找出反复出现的问题与解决方案模式
velixar_inspect深入检查特定记忆及其完整溯源链
velixar_graph_traverse遍历实体关系——“什么与 X 相连?”
velixar_distill从会话内容中提取持久记忆,并进行去重
生命周期
工具功能
velixar_session_save保存会话摘要,以供日后回忆
velixar_session_recall恢复先前会话的上下文
velixar_batch_store一次调用最多存储 20 条记忆
velixar_batch_search同时运行最多 10 条搜索查询
velixar_consolidate将相关记忆合并为一条持久记忆
velixar_retag批量更新记忆标签
velixar_export将记忆导出为 JSON 或 Markdown,可选择包含图谱数据
velixar_import从 JSON、Markdown、Notion 或 Obsidian 导出文件中批量导入
系统
工具功能
velixar_health后端连接状态、延迟和工作区状态
velixar_debug缓存状态、熔断器和 API 耗时
velixar_capabilities功能列表、工具清单和资源 URI
velixar_security获取或设置内容扫描模式

实时资源

资源会自动注入助手的上下文,无需调用工具。

资源提供内容
velixar://system/constitution助手的行为规则和认知模式
velixar://identity/current持久化的用户档案
velixar://memories/recent最近的记忆(精简版)
velixar://memories/relevant根据当前活动提供的相关上下文记忆
velixar://domains/{domain}/shadow_graph特定领域的知识图谱视图

工作流提示词

16 个内置提示词,用于引导多步骤推理工作流:

  • Orientation — 回忆先前的推理、构建项目上下文、分析实体、先定位再聚焦
  • Conflict — 解决矛盾、识别知识缺口
  • Continuity — 追踪观点演变、恢复会话、重建决策路径
  • Lifecycle — 提炼会话内容、整合主题记忆、重新标记近期记忆
  • Identity — 总结用户身份、检测偏好变化、调整回答风格
  • Enterprise — 评估某个领域是否适合企业使用

工作区隔离

记忆按工作区划分。个人项目不会影响工作内容。

优先级来源方式
1VELIXAR_WORKSPACE_ID 环境变量显式指定
2项目根目录中的 .velixar.json{ "workspace_id": "my-project" }
3Git 根目录名称自动确定

宿主兼容性

宿主工具资源提示词
Kiro CLI✅✅✅
Claude Desktop✅✅✅
Cursor✅⚠️—
Windsurf✅⚠️—
Continue.dev✅✅✅

当宿主不支持资源或提示词时,服务会平稳降级——所有工具仍可独立使用。

环境变量

变量必需描述
VELIXAR_API_KEY是API 密钥(以 vlx_ 开头)
VELIXAR_WORKSPACE_ID否显式指定工作区范围
VELIXAR_API_URL否自定义 API 端点
VELIXAR_USER_ID否显式指定最终用户身份。留空(推荐):API 会根据你的密钥确定范围——你看到的是自己的记忆,与仪表板中相同。仅当一个密钥供多个具名最终用户使用时才设置此项
VELIXAR_DEBUG否设置为 true 以启用详细日志
VELIXAR_LOG_FORMAT否设置为 json 以启用 Datadog/CloudWatch 结构化日志
VELIXAR_HEALTH_PORT否HTTP 健康检查端点的端口

可靠性

  • 自动重试并采用指数退避(3 次尝试)
  • 熔断器——持续发生故障后打开,并自动恢复
  • 缓存回退——故障期间提供过期数据,而非直接失败
  • 兼容 Datadog 和 CloudWatch 的结构化日志

SDK

直接在代码中使用 Velixar:

  • JavaScript/TypeScript:npm install velixar — 文档
  • Python:pip install velixar — 文档

CI/CD 集成

  • GitHub Actions:velixar-memory-sync — 将 PR 合并内容提炼为记忆
  • GitHub Actions:velixar-decision-capture — 将问题解决方案保存为决策
  • Webhook:POST /webhook/ci — 通用 CI 事件接收端点

许可证

MIT

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。