adaptive-agent-mcp 0.2.1

让你的 AI 真正记住你 — 基于 MCP 协议的跨应用持久化记忆系统

Adaptive Agent MCP

让你的 AI 真正"记住"你

"我已经告诉 Claude 我喜欢 TypeScript 100遍了，为什么它还在给我写 JavaScript？"

"上周 Cursor 帮我实现的组件架构，今天怎么又从头问我？"

这就是 Adaptive Agent MCP 要解决的问题。

一个基于 MCP 协议的跨应用持久化记忆系统。无论你用 Claude Code、Cursor、Antigravity 还是其他任何支持 MCP 的工具——你的偏好、项目上下文、知识积累，都将永久记住、随时调用、跨平台共享。

一次教会，终生受用。不再重复，不再遗忘。

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它是如何工作的？

在 Claude Code 中: "记住，我喜欢使用 TypeScript"
在 Antigravity 中: "我的编程偏好是什么？"
AI: "你喜欢使用 TypeScript"

在任何支持 MCP 的应用中都可快速接入，真正实现 AI 记忆的跨平台无缝流转。

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记忆不会混乱吗？——Scope 作用域机制

"如果所有项目共享记忆，那项目 A 的偏好会不会污染项目 B？" "跟 AI 聊天时想要卖萌撒娇，写代码时又要严谨专业，这怎么区分？"

都可以。 我们设计了 三层 Scope（作用域） 机制来精确控制记忆的边界：

作用域类型	优先级	适用场景	示例
project:xxx	最高	项目专属规范	"这个项目用 vanilla CSS"
app:xxx	中等	场景特定偏好	"聊天时卖萌，写代码时严谨"
global	最低	通用偏好	"我喜欢 TypeScript"

场景级 Scope（v0.2.0 新增）

你: "跟我聊天时说话要甜一点，用颜文字"
AI: ✓ 已保存到 [app:chat]

你: "写代码时要专业严谨"  
AI: ✓ 已保存到 [app:coding]

(在聊天场景)
AI: 好的主人～ (≧▽≦)

(在写代码场景)
AI: 已完成代码重构，以下是变更说明...

语义理解驱动

Agent 会根据对话意图自动选择合适的 scope，无需用户明确说明：

对话意图	自动推断 Scope
闲聊、情感交流	app:chat
写代码、技术讨论	app:coding
写文档、文案创作	app:writing
在某项目中工作	project:xxx
无法判断	global

查询时的智能过滤

• 在项目 A 中查询 → 返回 global + app:coding + project:A
• 在聊天场景查询 → 返回 global + app:chat
• 更具体的 scope 优先级更高，会覆盖通用设置

结论: 既享受跨平台共享全局偏好的便利，又保证场景级和项目级的精确隔离。

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快速开始

快速安装

VS Code / Cherry studio / Antigravity / Claude Code / 等任何支持 MCP 的 AI 应用

配置 mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "adaptive-agent-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["adaptive-agent-mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add adaptive-memory \
  --type stdio \
  --command uvx \
  --args "adaptive-agent-mcp"

不指定 --storage-path 时，使用默认路径 ~/.adaptive-agent/memory，所有应用共享同一份记忆。

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项目结构

.
├── docs/                        # 完整文档
├── adaptive_agent_mcp/          # 主项目目录
│   ├── server.py                # MCP 服务器入口
│   ├── src/                     # 源代码
│   │   ├── config.py            # 配置管理
│   │   ├── storage.py           # 存储层
│   │   ├── indexer.py           # 索引系统
│   │   ├── search_engine.py     # 搜索引擎
│   │   └── tools/               # MCP 工具
│   └── README.md                # 项目详细文档
├── smoke_test.py                # 烟雾测试
└── verify_full.py               # 完整功能测试

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特性

特性	说明
跨应用记忆互通	多个 AI 应用共享同一份记忆
Scope 作用域隔离	全局偏好 vs 项目专属配置，互不干扰
三层记忆架构	知识图谱 + 每日笔记 + 隐性知识
高效检索	基于 JSON 索引的 O(1) 查询，支持 ripgrep 全文搜索
时间权威	MCP 是唯一时间来源，防止 Agent 时间幻觉
知识演化	支持事实版本管理和 supersede 机制
自动初始化	首次运行自动创建目录结构

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建议安装：ripgrep

全文搜索功能依赖 ripgrep，如需使用 search_memory_content 工具请安装：

安装方法

Windows (推荐):

winget install BurntSushi.ripgrep.MSVC

macOS:

brew install ripgrep

Linux:

# Ubuntu/Debian
sudo apt install ripgrep

# Arch
sudo pacman -S ripgrep

手动配置环境变量 (如自动检测失败):

# Windows: 将 rg.exe 所在目录添加到 PATH
# 或设置环境变量
ADAPTIVE_AGENT_RIPGREP_PATH=C:\path\to\rg.exe

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MCP 工具

工具	功能
initialize_session	会话初始化，每次对话必须首先调用
query_memory_headers	索引扫描，快速查找记忆位置
read_memory_content	读取指定文件的完整内容
search_memory_content	基于 ripgrep 的全文搜索
append_daily_log	写入每日笔记或知识图谱
query_knowledge	查询知识库中的已保存知识
get_period_context	聚合周/月日志用于总结
archive_period	保存周期总结

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文档

• 快速开始
• 使用指南
• 架构设计
• 使用场景示例
• 项目详细文档

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开发安装

git clone https://github.com/justforever17/adaptive-agent-mcp.git
cd adaptive-agent-mcp

# 安装依赖
pip install -e .

# 可选：安装 ripgrep 以启用全文搜索
# Windows: choco install ripgrep
# macOS: brew install ripgrep

项目级记忆隔离 (可选)

如果希望每个项目使用独立的记忆，可以指定 --storage-path:

{
  "mcpServers": {
    "adaptive-agent-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "adaptive-agent-mcp",
        "--storage-path",
        "${workspaceFolder}/.agent_memory"
      ]
    }
  }
}

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贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request。

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许可证

MIT License - 详见 LICENSE

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致谢

• Anthropic - MCP 协议创建者
• FastMCP - 简化 MCP 开发
• ripgrep - 高性能搜索引擎

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