AI导哈

用户指令记忆服务器

一个轻量级的本地优先服务器，提供REST“指令记忆层”和可流式HTTP MCP接口，用于持久化用户指令并为AI代理推导偏好。

  • by smallyunet
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 smallyunet/memory-mcp-server

使用说明

用户命令存储器MCP服务器

一个轻量级的本地优先服务器，提供REST“命令存储层”和可流式HTTP MCP接口，以持久化用户命令并导出AI代理的偏好。

  • 本地优先，隐私友好：单用户，无身份验证，数据存储在SQLite中
  • REST+MCP：易于与代理和工具集成
  • 情境偏好：根据当前目标返回以任务为中心的信号
  • Docker化：运行一个命令；数据保存在 ./data/memory.db

特性

  • 保留原始用户指令（不是辅助输出）
  • 检索最近的命令上下文和完整历史记录
  • 启发式分析：统计数据、整体偏好和情境偏好
  • 用于直接代理使用的MCP工具，以及用于回退的纯REST

快速入门（Docker Compose）

docker compose up --build

服务

  • 内存mcp:mcp+REST打开http://localhost:8000
  • sqlite-web:打开sqlite浏览器http://localhost:8080（reads./data/memory.db）

数据持续到 ./data/memory.db 在主机上。

重新启动脚本（代码更改后重建）：

./restart.sh

注（苹果硅）： sqlite-web 通过仿真以amd64运行，并可能打印平台警告；这是意料之中的。

本地运行（无Docker）

要求：Python 3.10+

# from the repo root
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r app/requirements.txt

# run the server (works best from repo root so data path resolves to ./data)
python app/mcp_server.py

服务器将继续监听http://localhost:8000.数据将存储在 ./data/memory.db.

REST API

单用户模式：不需要授权标头。

1） 记录命令

POST/记录_命令

主体：

{
	"command_text": "Refactor this function using async/await",
	"tags": ["refactor", "python"]
}

答复：

{ "status": "ok" }

例子：

curl -X POST \
	-H 'Content-Type: application/json' \
	http://localhost:8000/record_command \
	-d '{"command_text":"Write unit tests for FastAPI endpoints","tags":["test","python"]}'

2） 列出命令

GET/命令

答复：

[
	{
		"command_text": "Write unit tests for FastAPI endpoints",
		"tags": ["test", "python"],
		"timestamp": "2025-11-08T11:10:00Z"
	}
]

curl -s http://localhost:8000/commands | jq

3） 统计数据

获取/统计

响应（启发式）：

{
	"total_commands": 124,
	"top_keywords": ["refactor", "test", "optimize"],
	"active_hours": ["10:00-11:00", "20:00-21:00", "22:00-23:00"]
}

curl -s http://localhost:8000/stats | jq

4） 偏好（整体）

GET/首选项

响应（启发式）：

{
	"preferred_language": "Python",
	"preferred_language_confidence": 0.8,
	"common_tasks": ["test", "refactor"],
	"style": "async, OOP",
	"frameworks": ["fastapi"],
	"tools": ["docker", "pytest", "git"],
	"signals": {
		"languages": {"python": 8, "javascript": 2},
		"tasks": {"test": 5, "refactor": 3},
		"styles": {"async": 3, "oop": 2},
		"frameworks": {"fastapi": 3},
		"tools": {"docker": 3, "pytest": 3, "git": 2}
	}
}

curl -s http://localhost:8000/preferences | jq

5） 首选项（上下文）

POST/偏好/上下文

主体：

{ "context": "Update README and improve docs clarity", "limit": 50 }

响应（以任务为中心的子集）：

{
	"matched_groups": ["documentation"],
	"preferred_language": "Python",
	"style_subset": [],
	"tasks_subset": ["documentation"],
	"frameworks_subset": [],
	"tools_subset": ["git"],
	"signals_overlap": {
		"tasks": {"documentation": 3},
		"styles": {},
		"tools": {"git": 2}
	},
	"context": "Update README and improve docs clarity"
}

curl -s -X POST http://localhost:8000/preferences/contextual \
	-H 'Content-Type: application/json' \
	-d '{"context":"Update README and improve docs clarity"}' | jq

MCP接口（可选）

此服务器还在以下位置公开了一个可流式HTTP MCP端点 http://localhost:8000/mcp.

工具

工具 参数 描述
memory_context token: string (ignored), limit: int=10 返回最近的命令上下文（存储的原始命令列表）。
record_command command_text: string, tags: list[string]=[] 使用可选标签持久化原始用户指令。
commands （无） 列出所有存储的命令（最新命令在前）。
stats （无） 跨命令的基本启发式统计。
preferences （无） 整体启发式偏好分析（语言/任务/风格/框架/工具+信心+原始信号）。
contextual_preferences context: string, limit: int=50 由提供的上下文字符串过滤的以任务为中心的偏好子集
help （无） 返回此列表（用于希望进行自检的客户端）。

资源

  • memory://user/{token}/recent --JSON格式的最新命令（在单用户模式下忽略令牌）

健康检查

curl -s http://localhost:8000/healthz | jq

数据和存储

  • SQLite文件： ./data/memory.db （映射到 /app/data/memory.db 在容器中）
  • 表：
    • commands --带有标签和时间戳的原始用户命令

设计原则

  • 本地优先：默认情况下设计为在您的计算机上运行。
  • 最小耦合：MCP工具和纯REST都可用。
  • 启发式、透明的信号：在摘要旁边显示原始计数。

故障排除

  • “实例<…>未绑定到会话”
    • 服务器已修复，以避免分离实例问题；如果在更新代码后看到此情况，请重新启动服务：
      ./restart.sh
  • 苹果Silicon平台警告 sqlite-web
    • 该映像在amd64仿真下运行；忽略它是安全的。您还可以用基于Python的容器安装来替换它 sqlite-web 通过pip。

下一个想法

  • 近期加权和趋势检测
  • 否定处理（例如，“避免使用docker”）
  • 置信阈值和数据不足标志
  • 关键字重叠之外的相关性评分

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