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让AI保持跨应用长时记忆,知识图谱MCP Server

发布日期:2025-04-24 20:00:37 浏览次数: 2538
作者:字节笔记本

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让AI记住你的每一个细节,实现跨应用长时记忆。

核心内容:
1. 知识图谱技术及其在AI记忆中的应用
2. Memory MCP Server核心功能与使用方法
3. 通过知识图谱实现上下文感知能力

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

每次与AI重新对话,都需要重复介绍自己?

希望AI能够记住你的偏好和过往交流的重要细节?

今天为大家介绍一个解决方案 - 基于MCP的知识图谱记忆系统。

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先来认识一下知识图谱这一核心技术。

知识图谱是一种用于表示知识的结构化数据库,以图的形式组织信息,由节点(实体)和边(关系)组成。

与传统数据库不同,知识图谱强调的是实体之间的关联性,这种结构非常适合描述复杂的关系网络。

例如,在知识图谱中:

"马云"(节点)→"创立"(关系)→"阿里巴巴"(节点)
"阿里巴巴"(节点)→"总部位于"(关系)→"杭州"(节点)

AI可以理解信息之间的逻辑关联,从而实现更智能的信息检索和推理。知识图谱已广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域。

知识图谱特性使得AI像人类一样,在记忆中建立复杂的关联网络,并在需要时快速检索相关信息,实现真正的"上下文感知"能力。

Memory MCP Server就是基于知识图谱的MCP Server。巧妙地用作AI的"长期记忆库"。

Memory MCP Server的核心功能

  • 知识图谱存储,使用图结构来存储知识,包含三个核心元素:实体(Entities): 图中的节点,具有名称、类型和观察列表,关系(Relations): 实体之间的联系,以主动语态表示,观察(Observations): 与实体相关的事实或细节
  • 全面的实体和关系管理,系统提供了丰富的API,包括:创建和删除实体,建立和管理实体间的关系,添加和移除关于实体的观察记录,强大的搜索功能
  • 持久化存储,所有知识图谱数据以JSON格式持久化存储,确保AI助手可以在不同会话之间保留记忆。

可以从GitHub Releases页面下载预构建二进制文件,或从源代码构建:

git clone https://github.com/okooo5km/memory-mcp-server-go.git
cd memory-mcp-server-go
make

配置

"mcpServers": {
"memory": {
"command": "memory-mcp-server-go",
"env": {
"MEMORY_FILE_PATH": "/Path/Of/Your/memory.json"
}
}
}

可以使用知识图谱记忆系统,该系统可以跨对话存储和检索信息。使用它来记住有关用户的重要细节、偏好。

提供的方法如下:

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Memory MCP Serverr的使用测试(请不要使用Trae,无法使用这个MCP)

保存图信息

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提取信息

5cffb928-b29b-416b-b36c-4844235dbcb5.png

整理成可读的信息

98331c4c-6378-49fd-b121-d133ddd0be55.png

本地保存的数据

f5524477-cba6-4e2c-945c-df860984ee25.png

{
"type": "entity",
"name": "北京之旅",
"entityType": "行程",
"observations": ["用户计划于2025年4月25日前往北京"]
}

"type": "entity" - 表明这是一个实体对象,在知识图谱中会被创建为一个节点

"name": "北京之旅" - 实体的名称,这是实体的唯一标识符,用于在知识图谱中引用这个实体

"entityType": "行程" - 实体的类型,指明这个实体属于"行程"类别,有助于对不同类型的实体进行分类和管理

"observations": ["用户计划于2025年4月25日前往北京"] - 与该实体相关的观察记录或事实,这里记录了用户计划在2025年4月25日去北京的信。

Memory MCP Server为AI提供了真正的跨应用"长期记忆"能力。

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