Brain MCP

🚀 Brain-MCP

Memory Control Protocol - AI记忆思维管理系统，模拟类人思维记忆过程，为AI赋予强大的记忆和思维管理能力，解决传统AI记忆缺失的问题。

🚀 快速开始

要求

• Node.js >= v18.0.0
• Claude Desktop、Cursor、VSCode或其他MCP客户端

配置

{
  "mcpServers": {
    "brain": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "digital-brain-mcp"],
      "env": {
        "BRAIN_MCP_STORAGE_PATH":"./memory_data"
      }
    }
  }
}

✨ 主要特性

❌ 没有Brain-MCP的局限

AI缺乏持久的记忆能力，每次对话都是全新的开始，会面临以下问题：

• 无法记住之前的对话内容
• 无法建立知识之间的关联
• 无法进行连续的思维过程
• 无法学习和积累经验

✅ 使用Brain-MCP的优势

Brain-MCP为AI提供完整的记忆管理系统，支持短期记忆、长期记忆和思维过程管理：

• 短期记忆：FIFO队列式临时缓存，容量可配置
• 长期记忆：基于图结构的持久化存储，支持关联和搜索
• 思维过程管理：完整的思维链管理系统，支持多类型思考节点
• 自动持久化：每次修改记忆都会自动保存
• 认知模式：支持分析、直觉、创造、批判、元认知等多种模式

🔧 可用工具

Brain-MCP提供以下工具供AI使用：

短期记忆工具

• addShortTermMemory：添加临时记忆到短期缓存
• getShortTermMemory：获取所有短期记忆（最新优先）
• clearShortTermMemory：清空短期记忆

长期记忆工具

• addLongTermMemory：创建新的持久化记忆节点
• getLongTermMemory：根据ID获取记忆及其关联
• searchLongTermMemory：关键词搜索记忆
• updateLongTermMemory：更新记忆内容和关联
• deleteLongTermMemory：删除记忆节点
• getAssociations：获取节点的直接关联

思维过程工具

• startThoughtProcess：启动新的思维链
• addThought：向思维链添加思考节点
• branchThought：从现有思考创建分支
• evaluateThought：评估并更新思考的置信度
• completeThoughtProcess：完成思维过程并存储结论
• getCurrentThoughtChain：获取思维链的当前状态
• pauseThinking：暂停活跃的思维过程
• resumeThinking：恢复暂停的思维过程
• switchCognitiveMode：切换认知模式
• getOptimalModeForTask：获取任务推荐的最佳认知模式
• getThinkingProgress：获取思维链的进度统计
• getActiveChains：获取所有活跃的思维链
• getThinkingStats：获取思维过程的总体统计信息

系统管理工具

• saveMemory：手动保存记忆到磁盘
• getMemoryStats：获取记忆系统统计信息

💻 使用示例

基础用法

// 添加短期记忆
await mcp.addShortTermMemory("用户询问天气情况");

// 添加长期记忆并建立关联
const memoryId = await mcp.addLongTermMemory("北京夏天炎热", ["weather-memory-id"]);

// 搜索记忆
const results = await mcp.searchLongTermMemory("炎热");

高级用法

// 启动思维过程
const chainId = await mcp.startThoughtProcess("设计用户友好的产品界面");

// 添加思考节点
await mcp.addThought(chainId, "从用户角度思考主要使用场景", "analysis");
await mcp.addThought(chainId, "采用简约设计风格", "decision");

// 创建分支探索替代方案
const branchId = await mcp.branchThought(thoughtId, "尝试创新交互模式");

// 完成思维过程
await mcp.completeThoughtProcess(chainId, "选择平衡方案：简约为主，适度创新");

🛟 提示

自动保存

⚠️ 重要提示

所有修改记忆的操作都会自动保存到本地存储，确保数据不会丢失。

记忆关联

💡 使用建议

使用关联功能建立知识之间的联系，支持深度检索和智能推荐。

思维模式

💡 使用建议

根据任务类型选择合适的认知模式：

• 分析模式：深度推理，多角度分析
• 直觉模式：快速联想，模式识别
• 创造模式：发散思维，概念组合
• 批判模式：质疑验证，逻辑检查
• 元认知模式：思考自己的思考过程

📦 安装指南

克隆项目并安装依赖：

git clone https://github.com/DDguan2010/brain-mcp.git
cd brain-mcp
npm install

构建：

npm run build

运行服务器：

npm start

CLI参数

brain-mcp接受以下CLI参数：

• --port ：服务器端口（默认3000）
• --storage-path ：存储路径（默认./memory_data）
• --auto-save-interval ：自动保存间隔（默认5分钟）

示例：

npm start -- --port 8080 --storage-path ./my_memory

环境变量

可以使用以下环境变量：

• NODE_ENV：运行环境（development/production）
• BRAIN_MCP_STORAGE_PATH：存储路径
• BRAIN_MCP_AUTO_SAVE_INTERVAL：自动保存间隔

示例：

NODE_ENV=production BRAIN_MCP_STORAGE_PATH=./data npm start

🔧 技术细节

架构设计

brain-mcp/
├── src/
│   ├── types.ts              # 类型定义
│   ├── config.ts             # 配置管理
│   ├── short-term-memory.ts  # 短期记忆管理
│   ├── long-term-memory.ts   # 长期记忆管理
│   ├── thinking-process.ts   # 思维过程管理
│   ├── storage.ts            # 文件持久化
│   └── brain-mcp.ts          # 主模块
└── server.ts                 # MCP服务器

📄 许可证

MIT License

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