AI导哈

AI记忆中心

AI记忆中心是一个通过模型上下文协议（MCP）为AI助手提供共享记忆层的服务，可以存储个人上下文、偏好和笔记，供任何兼容MCP的AI助手访问，解决了切换AI工具时上下文丢失的问题。

  • by dipscoder
  • JavaScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 dipscoder/mcp-project

使用说明

AI内存中心

通过模型上下文协议（MCP）为AI助手提供共享内存层。存储个人上下文、偏好和注释，任何兼容MCP的AI助手都可以访问，解决了在AI工具之间切换时丢失上下文的问题。

问题

每次你切换人工智能助手（Claude、ChatGPT、Copilot等）时，你都会失去你建立的所有上下文和偏好。你最终会不断地重复自己：

  • “比起JavaScript，我更喜欢TypeScript”
  • “我的项目使用PostgreSQL”
  • “我正在开发一个React Native应用程序”

解决方案

AI Memory Hub提供了一个集中式存储层，该层：

  • 坚持你的背景 在所有AI交互中
  • 分享回忆 通过MCP在不同的AI助手之间进行交互
  • 让您控制 AI助手对你了解多少
  • 参考特定记忆 使用唯一ID

运作原理

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│  Claude Code    │     │    ChatGPT      │     │   Other AI      │
│                 │     │                 │     │                 │
└────────┬────────┘     └────────┬────────┘     └────────┬────────┘
         │                       │                       │
         │         MCP Protocol  │                       │
         └───────────────────────┼───────────────────────┘
                                 │
                    ┌────────────▼────────────┐
                    │     AI Memory Hub       │
                    │                         │
                    │  - Personal preferences │
                    │  - Project context      │
                    │  - Work notes           │
                    │  - Any memory you want  │
                    └─────────────────────────┘

特性

  • 安全认证 -由Stytch提供技术支持，用于安全的用户身份验证
  • MCP集成 -可与任何兼容MCP的AI助手配合使用
  • CRUD操作 -通过web UI完全控制您的记忆
  • 唯一内存ID -在对话中引用特定记忆
  • 实时同步 -所有AI工具的变化都会立即反映出来

快速开始

先决条件

  • Python 3.11+
  • Node.js 18+
  • 紫外线 （Python包管理器）
  • 停止 帐户（可用免费等级）

1.克隆存储库

git clone https://github.com/yourusername/ai-memory-hub.git
cd ai-memory-hub

2.后端设置

cd backend

# Install dependencies
uv sync

# Create .env file
cp .env.example .env

编辑 .env 使用您的Stytch凭据：

STYTCH_PROJECT_ID=project-test-xxxxxxxx
STYTCH_SECRET=secret-test-xxxxxxxx
STYTCH_DOMAIN=https://test.stytch.com/v1/public/project-test-xxxxxxxx

启动后端：

uv run python main.py

MCP服务器运行在 http://localhost:8000

3.前端设置

cd frontend

# Install dependencies
pnpm install

# Create .env file with your Stytch public token
echo "VITE_STYTCH_PUBLIC_TOKEN=public-token-test-xxxxxxxx" > .env

# Start development server
pnpm dev

web UI可在 http://localhost:5173

4.连接您的AI助手

看 连接AI助手 有关详细的设置说明，请参阅下面的部分。

连接AI助手

克劳德代码CLI

将AI Memory Hub添加到Claude Code的最简单方法：

# Add the MCP server (replace with your server URL)
claude mcp add --transport http ai-memory-hub http://localhost:8000/mcp

# For remote/deployed servers
claude mcp add --transport http ai-memory-hub https://your-server.com/mcp

添加后，当您首次使用内存工具时，Claude Code将提示您通过Stytch进行身份验证。

替代方案：手动配置

编辑您的Claude Code配置文件(~/.claude/settings.json 或通过 claude config):

{
  "mcpServers": {
    "ai-memory-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

克劳德桌面

添加到您的Claude桌面配置(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在macOS上）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-memory-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

添加配置后重新启动Claude Desktop。

其他MCP兼容客户端

对于任何兼容MCP的AI助手，请使用以下连接详细信息：

财产 价值
传输 HTTP
端点 http://localhost:8000/mcp
Auth OAuth 2.0（通过Stytch自动）

MCP工具可用

工具 说明
get_my_memories 检索已验证用户的所有内存
get_memory_by_id 通过其唯一ID获取特定内存
add_memory 存储新内存以备将来参考

使用示例

克劳德密码

You: What are my preferences?
AI: Let me check your memories...
    [Calls get_my_memories]
    Based on your memories, you prefer TypeScript, use VS Code, and are working on a React Native project.

You: Remember that I'm using PostgreSQL 15 for this project
AI: [Calls add_memory with "Using PostgreSQL 15 for current project"]
    I've saved that to your memory hub.

You: Refer to memory #abc123 for my coding style
AI: [Calls get_memory_by_id with "abc123"]
    Got it! I see your coding style preferences...

在Web UI中

  1. 登录地址： http://localhost:5173
  2. 添加您希望AI助手知道的记忆
  3. 复制内存ID以在对话中引用
  4. 根据需要编辑或删除记忆

项目结构

ai-memory-hub/
├── backend/
│   ├── main.py          # FastMCP server with MCP tools
│   ├── database.py      # SQLAlchemy models and repository
│   └── .env             # Environment variables
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── components/  # React components
│   │   ├── config/      # Configuration
│   │   └── App.jsx      # Main app router
│   └── .env             # Frontend environment
└── README.md

技术栈

  • 后端：Python、FastMCP、SQLAlchemy、SQLite
  • 前端：React、Vite、顺风CSS v4
  • 认证：Stytch（密码+OAuth）
  • 协议：模型上下文协议（MCP）

安全

  • 所有API端点都需要身份验证
  • 通过Stytch API验证的会话令牌
  • MCP工具使用JWT承载身份验证
  • 用户数据由User_id隔离

贡献

欢迎投稿！请打开问题或提交PR。

相关 MCP