ymcp 0.1.4

Python MCP workflow tools for host-controlled planning workflows

Ymcp

Trae MCP工具包 提供工作流以及mempalace的长记忆存储

安装与更新

pip install ymcp
pip install -U ymcp

本地开发安装：

python -m pip install -e .[dev]

安装后建议检查：

ymcp doctor
ymcp --version
ymcp inspect-tools --json

一键初始化 Trae 与默认记忆库：

ymcp init-trae

init-trae 会检查 ~/.yjj。如果该目录不存在，会自动初始化 MemPalace，并把 ~/.yjj 配置为 Ymcp 的默认记忆库目录。

记忆工具

Ymcp 依赖 mempalace 提供长期记忆能力，默认使用 ~/.yjj 作为 MemPalace 记忆库目录，并写入全局个人记忆空间：wing="personal"、room="ymcp"。

Memory Protocol：唤醒或恢复上下文时先调用 memory_status；回答人物、项目、历史事件或过往决策前先查 memory_search / memory_get，不要凭印象猜；任务结束后把稳定偏好、项目约定、重要决策和踩坑结论写入 memory_store 或 memory_diary_write；事实变化时用更新、删除或 KG 失效工具维护旧记忆。

常用工具：

• memory_store：保存一条长期记忆
• memory_search：搜索长期记忆
• memory_get / memory_update / memory_delete：读取、更新、删除指定记忆
• memory_status / memory_list_wings / memory_list_rooms / memory_taxonomy：查看记忆空间状态
• memory_graph_*、memory_kg_*、memory_*_tunnel、memory_diary_*：封装 MemPalace 的图谱、关系和日记能力

记忆写入是持久化副作用。请不要保存密钥、隐私或未经确认的敏感信息。

Trae 中常用记忆 prompt

调用 Ymcp 的 memory_search，搜索：“当前项目的发布流程”。请只总结与当前任务相关的记忆。

调用 Ymcp 的 memory_store，保存这条长期项目约定：“Ymcp 的文档和用户回复都使用中文，代码接口名保持英文。”

更多示例见 docs/trae-integration.md。

Trae Workflow 最佳调用链

推荐链路：deep_interview → ralplan → ralph → memory_store。

• 需求不清晰：先调用 deep_interview，按 next_question 多轮澄清。
• 需要共识规划：调用 ralplan，按 planner_draft → architect_review → critic_review 推进。
• 执行验证：调用 ralph，根据 stop_continue_judgement 继续、修复或完成。
• 完成沉淀：调用 memory_search 查重，再用 memory_store 保存稳定经验。

完整 prompt 模板见 docs/trae-integration.md。