AI导哈

情感数据模型服务器

基于情感数据模型（EDM）的MCP服务器，提供从文本中提取、管理和查询情感重要时刻的八种工具，适用于个人知识管理、心理治疗会话分析等场景。

  • by deepadata
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 deepadata/deepadata-edm-mcp-server

使用说明

deepadata edm-mcp服务器

AI内存的意义层——作为MCP服务器。

八种用于提取、管理和查询的工具 文本中具有情感意义的时刻。建于 情绪数据模型（EDM）开放标准。

快速安装

npx deepadata-edm-mcp-server

添加到Claude桌面配置：

{
  "mcpServers": {
    "deepadata": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "deepadata-edm-mcp-server"],
      "env": {
        "DEEPADATA_API_KEY": "dda_live_...",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
      }
    }
  }
}

它的作用

EDM从文本中提取重要内容-- 不仅仅是发生了什么。给定一个日记 进入、治疗会话或对话， 它返回结构化的重要性字段： arc_type、情感权重、身份线程， 锚，伤口，桥梁，叙事。

这些字段的功率重要性加权 检索——通过重要的东西找到记忆， 不是关键字频率。

八种工具

提取和治理

工具 说明
extract_rom_content 通过/v1/extract从文本中提取EDM工件
seal_artifact 通过/api/v1/oissue加密密封工件
validate_edm 根据edm v0.8.0模式验证工件
edm_project 代理上下文的项目工件字段

重要性路由

工具 说明
deepadata_activate 通过/v1/activate将NL查询转换为EDM字段过滤器

Significance Wiki（v0.2.0中的新功能）

工具 说明
edm_wiki_generate 从源文本生成双文件wiki
edm_wiki_search 按arc_type、情感_weight、身份_thread搜索本地wiki
edm_wiki_lint 健康检查--弧分布、重复线程、时间跨度

意义Wiki

wiki工具实现了 EDM意义Wiki格式 --一种用于构建个人数据库的双文件模式 按重要性加权的知识库。

给定源文本， edm_wiki_generate 生产：

wiki_article.md --事实：发生了什么， 谁参与了，何时何地。

重要性_条款.md --结构： 为什么它很重要，编码为EDM字段。

示例重要性_article.md输出

# Significance — journal-entry — 2026-04-08

## Arc Classification
- **arc_type:** threshold
- **emotional_weight:** 0.80
- **valence:** negative
- **recurrence_pattern:** chronic

## Core Significance
- **anchor:** breakup aftermath
- **wound:** inability to be present
- **fuel:** river solace
- **bridge:** walking home the long way
- **identity_thread:** emotional avoidance

## Narrative
After months of absence, she stood in
the coffee shop line looking lighter.
The last kitchen conversation replayed —
her voice steady, saying she needed
presence I couldn't give.

这些字段都没有出现在 源文本。结构会找到它们 在意义上。

与qmd配对进行重要性搜索

edm_wiki_generate produces significance articles
qmd indexes them
Your agent queries by what mattered

# Generate wiki from diary directory
npx deepadata-edm-mcp-server wiki generate ./diary/

# Search by arc type
npx deepadata-edm-mcp-server wiki search --arc-type grief

# Health check your wiki
npx deepadata-edm-mcp-server wiki lint

重要性路由

deepadata_activate 翻译自然语言 查询EDM重要性字段过滤器：

"when was I most afraid of losing her"
        ↓
{ arc_type: "grief",
  emotional_weight: ≥0.7,
  tether_type: "person" }

关于意义类型查询，EDM字段 路由命中率为83.3%，召回率为33.3% 原始向量相似度。+50pp的差距是 关于“重要的是什么”的问题 找到正确答案的唯一途径。

环境变量

变量 必需 目的
DEEPADATA_API_KEY 是 DEEPADATA API访问
ANTHROPIC_API_KEY 是（wiki工具） 生成wiki文章
DEEPADATA_API_URL 否 覆盖API URL
KIMI_API_KEY 否 项目工具上下文

获取API密钥： deepadata.com

v0.3.0的新增功能

  • EDM v0.8.0支持--+感恩+真实arc_types
  • 合作伙伴：前缀meta.profile符合ADR-0017
  • deepadata edm sdk^0.8.4对等依赖

v0.2.0的新增功能

  • edm_wiki_generate --来源→ 意义维基
  • edm_wiki_search --按EDM字段查询本地wiki
  • edm_wiki_lint --轨迹模式检测
  • deepadata_activate --重要性路由
  • BYOK：带上你自己的Anthropic API钥匙

开放标准

EDM模式和wiki格式是开放的：

实施（提取智能， 电弧签名、激活路由）是商业化的。

相关

相关 MCP