Раздвоенная версия официального сервера памяти Knowledge Graph.

##Установка

###Установка через Smithery

Для автоматической установки DuckDB Knowledge Graph Memory Server для Claude Desktop через Smithery:

Ручная установка

В противном случае добавьте @IzumiSy/mcp-duckdb-memory-server в claude_desktop_config.json вручную MEMORY_FILE_PATH необязательно]

Данные, хранящиеся на этом пути, представляют собой файл базы данных DuckDB.

###Докер

строить

Беги.

Использование

Используйте инструкцию пример ниже

Мотивация

Этот проект улучшает оригинальный MCP Knowledge Graph Memory Server, заменяя его бэкэнд DuckDB.

Почему DuckDB?

Оригинальный MCP Knowledge Graph Memory Server использовал файл JSON в качестве хранилища данных и выполнял поиск в памяти. Хотя этот подход хорошо работает для небольших наборов данных, он представляет несколько проблем:

1. Performance: производительность поиска в памяти ухудшается по мере роста набора данных
2. ** Масштабируемость**: использование памяти значительно увеличивается при работе с большим количеством объектов и отношений
3. Гибкость запросов: сложные запросы и условный поиск трудно реализовать

MCP DuckDB Knowledge Graph Memory Server

A forked version of the official Knowledge Graph Memory Server.

Installation

Installing via Smithery

To install DuckDB Knowledge Graph Memory Server for Claude Desktop automatically via Smithery:

npx -y @smithery/cli install @IzumiSy/mcp-duckdb-memory-server --client claude

Manual install

Otherwise, add @IzumiSy/mcp-duckdb-memory-server in your claude_desktop_config.json manually (MEMORY_FILE_PATH is optional)

{
  "mcpServers": {
    "graph-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@izumisy/mcp-duckdb-memory-server"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/your/memory.data"
      }
    }
  }
}

The data stored on that path is a DuckDB database file.

Docker

Build

docker build -t mcp-duckdb-graph-memory .

Run

docker run -dit mcp-duckdb-graph-memory

Usage

Use the example instruction below

Follow these steps for each interaction:

1. User Identification:
   - You should assume that you are interacting with default_user
   - If you have not identified default_user, proactively try to do so.

2. Memory Retrieval:
   - Always begin your chat by saying only "Remembering..." and search relevant information from your knowledge graph
   - Create a search query from user words, and search things from "memory". If nothing matches, try to break down words in the query at first ("A B" to "A" and "B" for example).
   - Always refer to your knowledge graph as your "memory"

3. Memory
   - While conversing with the user, be attentive to any new information that falls into these categories:
     a) Basic Identity (age, gender, location, job title, education level, etc.)
     b) Behaviors (interests, habits, etc.)
     c) Preferences (communication style, preferred language, etc.)
     d) Goals (goals, targets, aspirations, etc.)
     e) Relationships (personal and professional relationships up to 3 degrees of separation)

4. Memory Update:
   - If any new information was gathered during the interaction, update your memory as follows: