Markdown知识搜索工具

内存交换

A.NET工具，使markdown知识文件（如Cline风格的“内存库”）可由GitHub Copilot（或任何兼容MCP的客户端）通过以下方式搜索 模型上下文协议（MCP）.

它将markdown文件预处理为语义分块、向量嵌入的文档，并通过MCP服务器提供这些文档，该服务器具有搜索、检索文件和诊断索引健康状况的工具。

特性

• 默认情况下完全本地 --SQLite+ONNX(all-MiniLM-L6-v2)嵌入，无云依赖
• Azure提供商 可用——Azure AI搜索+Azure OpenAI用于云规模部署
• 混合搜索 --FTS5 BM25关键字搜索+余弦向量相似度，通过互序融合（RRF）合并
• 领域感知增强 --与用户当前文件域匹配的块被增强（1.3倍）
• 指令增强 — .instructions.md 文件获得额外优先级（1.2x）
• 头部感知组块 --markdown由具有面包屑上下文的标题分隔；代码块保持原子性
• 零安装通过 dotnet dnx --直接运行 dotnet dnx --yes MemoryExchange
• 也可作为安装。NET全局工具 — dotnet tool install -g MemoryExchange

快速开始

配置您的MCP客户端

将服务器添加到MCP客户端配置中（例如VS代码 mcp.json、克莱恩等）：

选项A：通过 dotnet dnx （推荐--不需要安装，.NET 10+）

{
  "servers": {
    "memory-exchange": {
      "type": "stdio",
      "command": "dotnet",
      "args": [
        "dnx",
        "--yes",
        "MemoryExchange",
        "--source-path", "/path/to/your/memory-exchange",
        "--provider", "local",
        "--build-index"
      ]
    }
  }
}

选项B：a。NET全局工具

dotnet tool install -g MemoryExchange

{
  "servers": {
    "memory-exchange": {
      "type": "stdio",
      "command": "memory-exchange",
      "args": [
        "--source-path", "/path/to/your/memory-exchange",
        "--provider", "local",
        "--build-index"
      ]
    }
  }
}

选项C：环境变量

{
  "servers": {
    "memory-exchange": {
      "type": "stdio",
      "command": "dotnet",
      "args": [
        "dnx",
        "--yes",
        "MemoryExchange",
        "--build-index"
      ],
      "env": {
        "MEMORYEXCHANGE_SOURCEPATH": "/path/to/your/memory-exchange",
        "MEMORYEXCHANGE_PROVIDER": "local"
      }
    }
  }
}

选项D：来源

{
  "servers": {
    "memory-exchange": {
      "type": "stdio",
      "command": "dotnet",
      "args": [
        "run",
        "--project", "/path/to/MemoryExchange/src/MemoryExchange.McpServer",
        "--",
        "--source-path", "/path/to/your/memory-exchange",
        "--provider", "local",
        "--build-index"
      ]
    }
  }
}

随着 --build-index，服务器在启动时对源目录进行索引（增量——只有更改的文件才会被重新处理），然后开始接受MCP连接。不需要单独的索引器步骤。

或者，使用 --watch 而不是 --build-index 在服务器运行时自动更新索引。监视器在启动时构建索引，然后监视文件更改（创建、编辑、删除、重命名），根据需要触发增量重新索引。

独立索引器

您还可以使用CLI索引器单独索引：

dotnet run --project src/MemoryExchange.Indexer -- \
  --source /path/to/your/memory-exchange \
  --provider local \
  --database-path /path/to/memoryexchange.db

配置

配置加载了以下优先级（最高获胜）：

1. appsettings.json
2. 环境变量(MEMORYEXCHANGE_ 前缀）
3. CLI参数

环境变量

MCP服务器CLI参数

--source-path, --provider, --index-name, --database-path, --model-path, --build-index, --watch, --debug, --exclude, --azure-search-endpoint, --azure-search-key, --azure-openai-endpoint, --azure-openai-key, --azure-openai-deployment

--build-index --如果存在，MCP服务器在启动时会在接受连接之前运行增量索引。这消除了单独运行Indexer CLI的需要。需要 --source-path 待设定。

--watch --监控源目录中markdown文件的更改，并自动触发增量重新索引。暗示 --build-index 启动时（如果索引不存在，则构建索引，然后监视更改）。当 --watch 处于活动状态，单独 --build-index 标志是多余的。需要 --source-path 待设定。

--debug --启用仅调试MCP工具（例如。 get_index_status).如果没有此标志，这些工具将不会注册，并且对AI代理不可见。

--exclude --可选的glob模式，用于从索引中排除文件/目录。可以多次指定（例如。， --exclude "**/archive/**" --exclude "**/drafts/**").这 personal/ 无论此设置如何，目录始终被排除在外。

--database-path --如果省略，则默认为 memory_exchange.db 里面 --source-path 目录。

MCP工具

服务器公开了以下工具：

search_memory_bank

get_memory_file

从内存交换中检索特定markdown文件的完整内容。当搜索结果引用文件并且代理需要完整的上下文时很有用。

get_index_status （仅调试）

返回有关内存交换索引的诊断信息。使用此功能在搜索之前验证索引是否已填充，或诊断原因 search_memory_bank 不返回任何结果。

没有参数。返回源路径、提供程序、索引名称、块计数、文件计数和上次索引时间。当索引为空时，它包括可操作的故障排除提示。

此工具仅在服务器使用启动时注册 --debug 旗帜（或 MEMORYEXCHANGE_DEBUG=true).没有它，AI代理将看不到这个工具。

启动诊断

当MCP服务器启动时，它会将诊断信息打印到stderr，包括配置的提供程序、源路径、索引名称、监视/构建索引模式以及在源目录中找到的markdown文件的数量。此输出在MCP客户端的服务器日志中可见，可用于确认服务器配置正确。

建筑

src/
  MemoryExchange.Core/          Core abstractions, chunking, search orchestrator
  MemoryExchange.Azure/         Azure AI Search + Azure OpenAI provider
  MemoryExchange.Local/         SQLite + ONNX provider (default)
  MemoryExchange.Indexing/      Shared indexing pipeline (FileScanner + IndexingPipeline)
  MemoryExchange.Indexer/       CLI indexer tool
  MemoryExchange.McpServer/     MCP stdio server (supports --build-index)
tests/
  MemoryExchange.Indexer.LocalRunner/   Development test harness

提供者摘要

• IEmbeddingService --从文本生成向量嵌入
• ISearchService --读取端：混合搜索（关键字+向量）
• ISearchIndex --写入端：追加/删除块

搜索管道

1. 查询通过以下方式嵌入 IEmbeddingService
2. ISearchService 运行FTS5 BM25+向量余弦相似度，通过RRF合并（k=60）
3. SearchOrchestrator 应用域增强（1.3倍）和指令增强（1.2倍）
4. 结果以2倍的倍数被超额提取，重新排序并修剪为 topK

本地提供商详细信息

• 型号： all-MiniLM-L6-v2 （384昏暗，L2标准化）
• 标记器： 自定义 WordPieceTokenizer 内置30k vocab
• 储存： 带WAL模式的SQLite，FTS5虚拟表，嵌入为BLOB
• 矢量搜索： 纯C#余弦相似度（归一化向量上的点积）

从源头构建

要求。NET 9.0 SDK。

1.下载ONNX型号

已发布的NuGet包捆绑了模型，但从源代码构建时需要手动下载。使用附带的脚本获取 all-MiniLM-L6-v2 来自HuggingFace的嵌入模型（约90 MB）：

# Windows (PowerShell)
.\scripts\download-model.ps1

# Linux / macOS
./scripts/download-model.sh

这将模型放置在 src/MemoryExchange.Local/Models/all-MiniLM-L6-v2.onnx。如果需要，可以将自定义输出路径作为参数传递。

2.建造

dotnet build MemoryExchange.slnx

许可证

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