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代理记忆服务器

A-MEM MCP Server是一个基于类脑记忆技术的内存服务，用于Claude Code，支持自动记忆链接、记忆进化和语义搜索。

  • by Questi0nM4rk
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 Questi0nM4rk/amem-mcp

使用说明

A-MEM MCP服务器

Claude Code的类脑记忆基于NeurIPS 2025论文“A-MEM：LLM代理的代理记忆”。

特性

  • 自动内存链接：新记忆会自动连接到相关的现有记忆
  • 记忆进化：新信息更新了现有记忆的背景
  • 元数据：自动生成的关键字、上下文和标签
  • 全局存储器：在所有项目中共享 ~/.codeagent/memory/
  • 后备模式：使用简单的关键字匹配，在没有A-MEM库的情况下工作

工具

工具 说明
store_memory 通过自动链接和进化来存储知识
search_memory 跨所有记忆的语义搜索
read_memory 按ID读取具有完整元数据的特定内存
list_memories 使用筛选功能列出最近的记忆
update_memory 更新现有内存（触发重新进化）
delete_memory 删除内存
get_memory_stats 内存系统的统计信息

哲学

基于 A-MEM （2024）-“LLM代理的代理记忆”。

关键洞察记忆应该表现得像大脑，而不是数据库。新的记忆会自动链接到相关的记忆（Zettelkasten风格），当新的信息到来时，现有的记忆会进化。

安装

基本（回退模式-JSON存储）

pip install git+https://github.com/Questi0nM4rk/amem-mcp.git

完整（ChromaDB+语义搜索）

pip install "git+https://github.com/Questi0nM4rk/amem-mcp.git[full]"

注意：完整安装需要：

  • OPENAI_API_KEY 元数据生成的环境变量
  • OR Ollama在当地跑步

使用Claude代码

claude mcp add amem -- python -m amem_mcp.server

用法

# Store a memory
store_memory(content="JaCore uses repository pattern with Unit of Work")

# Search memories
search_memory(query="data access patterns")

# Read specific memory
read_memory(memory_id="mem_0001")

运作原理

  1. 商店：分析内容，提取关键字，并找到类似的记忆
  2. 链接：在相关记忆之间创建双向链接
  3. 进化：用新信息更新现有记忆的上下文
  4. 搜索：矢量相似度+链接遍历，获得全面结果

后端

功能 全模式 回退模式
存储 ChromaDB JSON文件
搜索 语义向量 关键字匹配
依赖关系 chromadb，句子转换 无
精度 高 低
  • 完整模式：使用ChromaDB进行矢量存储和语义搜索
  • 后备模式：基于关键字匹配的JSON文件（仍然有效！）

环境变量

变量 必填 描述
OPENAI_API_KEY 对于完整模式 LLM用于元数据生成
CODEAGENT_HOME 可选 覆盖默认值 ~/.codeagent

存储

存储在以下位置的记忆： ~/.codeagent/memory/

  • ChromaDB（全模式）： ~/.codeagent/memory/chromadb/
  • JSON（回退）： ~/.codeagent/memory/memories.json

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