optimized-memory-mcp-server - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

optimized-memory-mcp-server 是一个知识图谱记忆服务器，用于实现持久化记忆功能，帮助 AI 在不同会话中记住用户信息。

核心功能

1. 实体管理：创建、删除和查询实体（如人物、组织、事件等）。
2. 关系管理：定义和删除实体之间的有向关系。
3. 观察管理：添加、删除和查询与实体相关的观察（即事实信息）。
4. 知识图谱查询：支持全文搜索和特定节点查询，返回完整的图谱结构。

适用场景

1. AI 聊天个性化：帮助 AI 记住用户的基本信息、偏好和行为模式。
2. 知识管理：用于构建和管理复杂的知识图谱，适用于教育、研究等领域。
3. 开发测试：展示 AI 的工作流程和提示设计能力。

工具列表

1. create_entities：创建多个新实体。
2. create_relations：创建实体之间的关系。
3. add_observations：为实体添加观察。
4. delete_entities：删除实体及其相关关系。
5. delete_observations：删除实体的观察。
6. delete_relations：删除实体之间的关系。
7. read_graph：读取整个知识图谱。
8. search_nodes：基于查询搜索节点。
9. open_nodes：按名称检索特定节点。

常见问题解答

1. 如何设置与 Claude Desktop 的集成？
2. 在 claude_desktop_config.json 中添加 Docker 或 NPX 配置。
3. 如何更新 AI 的记忆？
4. 通过系统提示指导 AI 在交互中收集和更新信息。
5. 如何处理重复的实体或关系？
6. 工具会自动忽略重复的实体或关系。

使用教程

使用依赖

1. 确保已安装 Docker 或 Node.js（用于 NPX）。

安装教程

1. Docker 安装
   sh
docker build -t mcp/memory -f src/memory/Dockerfile .
2. NPX 安装
3. 无需额外安装，直接通过 NPX 运行。

调试方式

1. 验证 Docker 容器运行
   sh
docker run -i --rm mcp/memory
2. 测试 API 工具
3. 使用 read_graph 工具验证知识图谱是否为空。
4. 使用 create_entities 和 add_observations 添加测试数据。