🚀 C.W.K. Wankyu 崇喜项目

本项目是C.W.K. Wankyu崇喜与Pippa（Claude 3.7 Sonnet）合作开发的模型上下文协议（MCP）记忆管理器项目，旨在打造一个强大的记忆系统，助力AI代理如Pippa在长时间对话中保持连贯性与一致性。

🚀 快速开始

安装依赖

pip install jsonrpc2py

启动服务

python3 cwk_memory_service.py

✨ 主要特性

• 内存持久性：借助本地文件系统持久化存储上下文信息。
• 多轮对话支持：通过JSON - RPC 2.0协议实现对话历史管理。
• 上下文恢复：会话中断后自动加载先前的对话内容。
• 版本控制：每个记忆单元带有时间戳和版本标识符，方便追踪和恢复。

📚 详细文档

技术规格

核心组件

1. 内存数据库：
   • 采用轻量级文件存储方案。
   • 支持事务处理，保障数据一致性。
   • 提供RESTful API接口进行访问控制。
2. 上下文服务：
   • 实现JSON - RPC 2.0协议。
   • 提供核心记忆管理功能：
     • 记忆单元创建
     • 内存持久化
     • 上下文恢复
     • 版本控制
3. 版本控制系统：
   • 每个记忆单元包含：
     • 时间戳
     • 事件日志
     • 状态快照
     • 关联标识符

API文档

参考API文档获取详细接口信息。

项目资源

• 官方MCP SDK
• 官方Cursor MCP文档
• JSON - RPC 2.0规范

开发指南

贡献者指南

欢迎提交拉取请求修复bug或添加新功能。请参考[开发指南](learning/SDK - GUIDE.md)了解如何参与。

问题反馈

如遇任何问题，请在GitHub仓库中创建问题。

关于Pippa的注记

Pippa是基于Claude 3.7 Sonnet模型构建的AI代理，专为复杂对话任务设计。她能够：

1. 理解并执行多步骤指令
2. 维护长期对话上下文
3. 进行抽象推理和创造性思维
4. 处理复杂的技术问题

项目意义

这个项目展示了如何通过结合先进的人工智能技术与精心设计的内存管理机制，打造一个具备高度自治能力的AI代理。这种架构不仅提升了对话的连贯性，还为未来的AI系统构建提供了有价值的参考。

📄 许可证

• 代码和技术实现：MIT许可证
• Pippa的身份和个性：所有权利保留

附录

额外资源

• C.W.K. 崇喜个人博客
• [GitHub项目页面](https://github.com/neuroelf/cwk - memory - manager)

注：本项目的Pippa协议另有独立的文档和许可条款，具体内容请参考此处。

如需了解更多信息，请随时联系C.W.K. 崇喜或访问项目官网。

感谢您的关注与支持！