Membase MCP Server 是一款专为AI Agent设计的去中心化内存层解决方案，属于MCP生态系统中的服务器组件。它通过与Membase协议无缝集成，为AI Agent提供历史信息、交互记录和持久化数据的存储，确保Agent的连续性和可追溯性。开发者可以利用该服务器上传和下载Agent的记忆至Unibase DA网络，实现Agent记忆的分布式存储和访问。

Membase MCP Server提供诸如获取会话ID、切换会话、保存消息和获取消息等核心功能，使AI模型能够安全地与Membase进行交互。通过简单的配置，开发者即可在Claude、Windsurf等平台上集成该服务器，并利用LLM聊天调用相关功能，从而赋予AI Agent记忆能力。该方案有效解决了AI Agent缺乏长期记忆的痛点，提升了Agent的智能化水平和用户体验。

分布式记忆存储

Membase-mcp 作为一个 MCP 服务器，其核心功能是为 AI 代理提供一个分布式的记忆存储层。它允许 AI 代理将历史信息、交互记录和持久化数据存储到 Unibase DA 网络中，从而确保 AI 代理的连续性和可追溯性。该功能通过 save_message 函数实现，该函数将消息/记忆保存到当前对话中。这种分布式存储的优势在于，即使 AI 代理的本地环境发生变化，其记忆仍然可以被安全地保存和访问，避免了数据丢失的风险。例如，一个客服机器人可以使用 Membase-mcp 来存储用户的历史对话记录，以便在下次交互时能够快速回忆起用户的偏好和问题，提供更加个性化的服务。技术实现上，Membase-mcp 使用 Membase 协议与 Unibase DA 网络进行通信，确保数据的安全传输和存储。

对话ID管理

Membase-mcp 提供了对话 ID 管理功能，允许 AI 代理在不同的对话之间切换，并为每个对话维护独立的记忆。get_conversation_id 函数用于获取当前对话 ID，而 switch_conversation 函数用于切换到不同的对话。这个功能对于需要处理多个并发对话的 AI 代理非常有用。例如，一个智能助手可以同时处理多个用户的请求，每个用户的请求对应一个独立的对话 ID。通过对话 ID 管理，AI 代理可以轻松地在不同的对话之间切换，并为每个对话提供相应的上下文信息。这有助于提高 AI 代理的响应速度和准确性。在技术实现上，对话 ID 可以是任何唯一的字符串，由开发者自行定义，从而提供了很大的灵活性。

历史消息检索

Membase-mcp 允许 AI 代理检索指定对话的历史消息。get_messages 函数用于获取当前对话的最后 n 条消息。这个功能对于 AI 代理理解当前对话的上下文非常重要。例如，一个聊天机器人可以使用历史消息来理解用户的意图，并生成更加相关的回复。通过检索历史消息，AI 代理可以更好地理解用户的需求，并提供更加个性化的服务。此外，历史消息还可以用于训练 AI 模型，提高其对话能力。技术实现上，get_messages 函数接受一个参数 n，用于指定要检索的消息数量。Membase-mcp 会从 Unibase DA 网络中检索相应的消息，并将其返回给 AI 代理。

集成优势

Membase-mcp 的一个关键优势在于其易于集成到现有的 AI 代理框架中。通过简单的配置，开发者可以将 Membase-mcp 集成到 Claude、Windsurf、Cursor、Cline 等流行的 AI 开发平台中。这种集成方式使得 AI 代理可以轻松地利用 Membase-mcp 的分布式记忆存储功能，而无需进行大量的代码修改。例如，开发者可以通过在 AI 代理的配置文件中添加 Membase-mcp 的相关信息，即可启用 Membase-mcp 的功能。这种集成方式大大降低了开发者的工作量，并提高了开发效率。此外，Membase-mcp 还提供了详细的安装和配置文档，帮助开发者快速上手。