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V
vibo-mcp

vibo-mcp

本地服务
github.com/vnbochkarev-netizen记忆与知识16 周前更新

关于 vibo-mcp

vibo-mcp 是面向 AI Agent 的持久记忆 MCP 服务,提供分层加密记忆、线程记忆以及搜索和保存事实的工具。它还统计节省的 token 数,并可与 MCP 客户端配合使用。

主要功能

  1. 01搜索和保存持久事实
  2. 02按完全匹配去重已保存事实
  3. 03使用 L1/L2/L3 分层组织记忆
  4. 04添加、压缩、查询线程并提供上下文
  5. 05查看 token 节省统计

适用场景

  1. 01跨 Agent 会话找回已存偏好
  2. 02保存事实以便日后检索
  3. 03压缩并查询持续对话的上下文

MCP 相关

提供记忆搜索、事实保存、用量统计和线程记忆等 MCP 工具。可在 MCP 客户端中配置,并使用 VIBO_API_KEY。

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": {
"vnbochkarev-netizen-vibo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@vibo-dev/vibo-mcp"
],
"env": {
"VIBO_API_KEY": "<VIBO_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @vibo-dev/vibo-mcp
需要配置的环境变量
VIBO_API_KEY密钥Your ViBo license key (VIBO-...). Get a free trial: https://wwwvibo.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
npm@vibo-dev/vibo-mcp0.2.6

工具

6

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
limitnumber否
querystring是要搜索的内容

详细介绍

🦞 ViBo MCP 服务

AI Agent 的记忆 —— 持久化记忆(L1/L2/L3 加密)、 节省网络搜索开销和线程记忆。适用于任何 MCP 客户端: Claude Desktop、Cursor、OpenClaw、Windsurf、Codex 等。

安装

npm install -g @vibo-dev/vibo-mcp

配置

添加到 MCP 客户端配置中(Claude Desktop 示例):

{
  "mcpServers": {
    "vibo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vibo-dev/vibo-mcp"],
      "env": {
        "VIBO_API_KEY": "YOUR_VIBO_KEY"
      }
    }
  }
}

获取密钥:https://wwwvibo.com — 免费试用 2 天,之后每月 $5。

工具

工具描述
memory_search查找相关事实(返回节省的 token 数)
memory_add保存事实(按完全匹配去重)
memory_usage你的实际节省统计数据
thread_memory线程:添加 / 压缩 / 提问 / 上下文

示例

Agent:“客户端 Anna 喜欢什么?” → memory_search("Anna preferences") → • [L1] client-anna: Anna 喜欢不加糖的咖啡,订单号 #42 → 💾 已节省 13,452 个 token(97.5%)

真实数据

  • 记忆:118 条事实少用 97.5% 的 token(随记忆增长而提升,10K+ 条时可达 50–150 倍)。
  • 网络搜索:节省 99.6%(测得数据为 47,443 → 186 个 token)。
  • 线程:减少 72%。
  • 密钥(L3)绝不会传给大模型——设计上采用加密保护。

链接


相关项目

  • CloudArc — 将一个 10 GiB 的文件夹打包成一个 .vibo 归档文件,峰值 RSS 稳定在约 26 MiB,并可通过 HTTP 读取其索引而无需获取 载荷(Apache-2.0)。文档站点
  • memory-shield — Agent 记忆的投毒防御 (MIT)。
  • ViBo-memory — 采用 L1/L2/L3 加密的持久化 Agent 记忆。

集成

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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。