用途
memory-mcp 是一个遵循 MCP（Model Context Protocol）协议的服务器，为 AI 编程环境（如 Cursor、Claude Desktop）提供持久化记忆与上下文窗口缓存能力，用于保存、检索和管理 LLM 对话记忆，底层由 MongoDB 提供存储支持。
主要能力
- 持久存储：基于 MongoDB 的记忆存储，可跨会话保留。
- 上下文缓存：智能归档和检索对话上下文。
- 标签搜索：按标签组织和查找记忆。
- 相关性评分：自动为归档内容进行相关性评分。
- 便捷安装：支持在 Cursor 中一键安装，或手动配置。
基础记忆工具包括：
- save-memories：保存记忆到数据库（覆盖已有内容）
- get-memories：检索所有已存记忆
- add-memories：追加新记忆而不覆盖
- clear-memories：移除所有已存记忆
上下文窗口缓存工具包括：
- archive-context：带标签归档对话上下文
- retrieve-context：检索相关的已归档上下文
- score-relevance：对归档内容进行相关性评分
- create-summary：为归档内容创建摘要
- get-conversation-summaries：获取某对话的所有摘要
- search-context-by-tags：按标签搜索归档内容
使用方式
安装：推荐在 Cursor 中一键安装，或手动安装。
手动安装要求：Node.js 18+、npm、MongoDB。
Claude Desktop 配置：将相应配置加入 claude_desktop_config.json。 macOS 路径：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows 路径：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 配置后需重启 Claude Desktop。
设置 MongoDB 连接字符串：默认 mongodb://localhost:27017
典型操作示例：
- 从对话存储记忆
- 检索记忆：获取所有已存记忆
- 归档上下文：当对话过长时归档
- 检索相关上下文：获取与当前对话相关的已归档内容
系统自动化行为：
- 当上下文使用率达到 80% 时自动归档内容
- 当使用率降到 30% 以下时自动检索相关内容
- 使用关键词重叠进行相关性评分
- 创建摘要以压缩长对话
适用场景
- 长对话：管理扩展会话的上下文窗口
- 记忆持久化：跨会话保存重要信息
- 上下文检索：找回相关的过往对话
- 研究项目：组织和标记研究对话
限制
- 需要自行准备并运行 MongoDB。
- 需 Node.js 18+ 与 npm 环境。
- 具体定价、收费模式暂未提供。
技术细节
- 技术栈：Node.js、TypeScript、MCP SDK、MongoDB
- 依赖：@modelcontextprotocol/sdk、mongodb、zod
- 平台：macOS、Windows、Linux
- 存储：MongoDB（默认 mongodb://localhost:27017）
