AI导哈

AI助手持久记忆服务

通过模型上下文协议（MCP）为AI助手提供跨对话的持久记忆功能，支持本地存储和云端语义搜索。

  • by lakehouse-42
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 lakehouse-42/memory-mcp

使用说明

@湖屋/记忆mcp

通过以下方式为AI助手提供持久内存 模型上下文协议（MCP）.

给你的人工智能助手一个在对话中持续存在的记忆。使用 克劳德代码, 克劳德桌面版, 光标, 帆板运动，以及任何兼容MCP的客户端。

特性

  • 记住 -存储事实、偏好、任务和上下文
  • 召回 -语义搜索以查找相关记忆
  • 忘记 -删除过时的信息
  • 两种模式:
    • 湖屋42 （推荐）-全语义搜索、重复数据删除、知识图谱
    • 本地 -基于文件的简单存储，带有关键字搜索功能

快速开始

克劳德代码

增添 ~/.claude/claude_code_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["@lakehouse/memory-mcp"]
    }
  }
}

就是这样！Claude Code现在使用本地存储拥有持久内存。

配备Lakehouse 42后端（推荐）

要获得完整的语义搜索功能，请连接到Lakehouse42：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["@lakehouse/memory-mcp"],
      "env": {
        "LH42_URL": "https://api.lakehouse42.com",
        "LH42_API_KEY": "lh42_your_api_key"
      }
    }
  }
}

获取API密钥： 莱克豪斯42.com.

克劳德桌面版

添加到Claude Desktop的配置（设置→ 开发者→ 编辑配置）：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["@lakehouse/memory-mcp"],
      "env": {
        "LH42_URL": "https://api.lakehouse42.com",
        "LH42_API_KEY": "lh42_your_api_key"
      }
    }
  }
}

光标/风帆

遵循相同的模式-将MCP服务器添加到客户端的配置中。

工具

remember

储存一段记忆以备后用。

Remember that the user prefers dark mode

参数：

  • content （必填）-要记住的信息
  • type -事实、偏好、任务、事件、背景、反思
  • importance -0.0到1.0（默认值：0.5）

recall

通过语义相似性搜索记忆。

What are the user's preferences?

参数：

  • query （必填）-搜索内容
  • limit -最大结果（默认值：5）
  • types -按内存类型筛选

forget

按ID删除内存。

参数：

  • memoryId （必填）-要删除的内存ID
  • reason -删除原因

list_memories

列出最近的回忆。

参数：

  • limit -最大结果（默认值：10）

memory_status

检查内存系统状态和后端信息。

本地vs湖屋42

特色 当地特色 湖屋42
坚持 ✅ JSON文件 ✅ 云
搜索 关键字匹配 语义（AI驱动）
重复数据删除 ❌ ✅ 三层
知识图谱 ❌ ✅ 实体关系
历史跟踪 ❌ ✅ 完整的审计追踪
多设备同步 ❌ ✅

环境变量

变量 描述
LH42_URL Lakehouse42 API URL（启用LH42后端）
LH42_API_KEY 用于身份验证的API密钥
DEBUG 启用调试日志记录(true/false)

程序化使用

import { createMemoryServer, LH42Backend } from "@lakehouse/memory-mcp";

// Create server with custom config
const server = await createMemoryServer({
  lh42Url: "https://api.lakehouse42.com",
  apiKey: "lh42_xxx",
  debug: true,
});

// Or use backends directly
const backend = new LH42Backend({
  url: "https://api.lakehouse42.com",
  apiKey: "lh42_xxx",
});

await backend.initialize();
await backend.remember({ content: "User likes TypeScript" });
const results = await backend.recall({ query: "programming preferences" });

隐私

  • 本地模式：所有数据存储在 ~/.lakehouse42/memory-mcp/memories.json
  • 湖屋42模式：数据安全地存储在您的Lakehouse42帐户中
  • 不向第三方发送数据
  • 你控制你的记忆

许可证

麻省理工学院

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