membase-mcp

Membase-MCP: Decentralized memory layer for AI agents. Securely store and retrieve AI context using the Unibase network.

membase-mcp
membase-mcp Capabilities Showcase

membase-mcp Solution Overview

Membase MCP Server is a specialized MCP server designed to provide AI agents with a decentralized memory layer. It facilitates the storage of historical information, interaction records, and persistent data, ensuring continuity and traceability for AI models. By integrating with the Membase protocol, this server enables seamless uploading and downloading of AI model memory to and from the Unibase decentralized network.

Key functions include retrieving the current conversation ID, switching between conversations, saving messages or memories, and retrieving the last 'n' messages from a specific conversation. This allows AI models to maintain context and learn from past interactions.

The Membase MCP server enhances AI model functionality by providing a secure and decentralized way to manage and access persistent data. Developers benefit from improved AI agent consistency and the ability to track agent behavior over time. It integrates via a simple command-line interface and environment variable configuration, making it easy to deploy and use with various AI platforms.

membase-mcp Key Capabilities

持续性记忆存储

Membase-mcp 作为一个去中心化内存层,为AI Agent 提供持久化存储历史信息、交互记录和Agent 的持久性数据。它通过将Agent 的记忆存储在Unibase DA 网络中,确保Agent 的连续性和可追溯性。该功能允许AI 模型记住之前的交互和学习内容,避免每次会话都从零开始。例如,一个客服机器人可以记住用户的偏好和历史问题,从而提供更个性化和高效的服务。Membase-mcp 通过与Membase 协议无缝集成,实现与去中心化存储的安全交互,保证数据的安全性和可靠性。

会话管理

Membase-mcp 允许AI 模型管理多个会话,并能方便地切换到不同的会话。get_conversation_id 函数用于获取当前会话ID,而 switch_conversation 函数则用于切换到不同的会话。每个会话可以被视为一个独立的上下文,AI 模型可以在不同的上下文中进行交互,而不会混淆信息。例如,一个AI 助手可以同时处理多个用户的请求,每个用户的请求都在一个独立的会话中进行,确保信息的隔离和安全。通过会话管理,AI 模型可以更好地组织和管理信息,提高工作效率。

消息存储与检索

Membase-mcp 提供了消息存储和检索功能,允许AI 模型将消息/记忆保存到当前会话中,并能检索最近的n 条消息。save_message 函数用于保存消息,而 get_messages 函数用于检索消息。这使得AI 模型能够记住之前的交互,并在后续的交互中利用这些信息。例如,一个AI 写作助手可以记住用户之前输入的内容,并在生成后续文本时参考这些内容,从而提高文本的连贯性和一致性。消息存储和检索功能是AI 模型实现长期记忆和上下文理解的关键。

技术实现

Membase-mcp 基于Python 实现,使用标准输入/输出进行通信。服务器通过环境变量进行配置,包括Membase 账户、会话ID 和实例ID。客户端通过命令行参数指定服务器的执行路径和环境变量。这种实现方式简单易懂,易于部署和配置。同时,Membase-mcp 提供了详细的安装和配置文档,方便开发者快速上手。通过简单的配置,开发者可以将Membase-mcp 集成到现有的AI 模型中,实现持久性记忆和会话管理功能。