%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Chatdb
什么是ChatDB?
ChatDB是一个Model Context Protocol (MCP)服务器，专门设计用于记录用户与Cursor AI助手的完整对话历史。它作为大语言模型的记忆层，帮助AI更好地理解上下文和用户偏好。如何使用ChatDB?
只需简单配置MCP服务器连接，ChatDB就会自动记录所有对话。您可以通过指定数据库路径来存储对话历史。适用场景
适用于需要长期记忆对话历史的AI应用场景，如个性化助手、持续学习系统和上下文感知应用。主要功能
自动对话记录
自动捕获并存储所有与Cursor的对话内容，无需人工干预
持久化存储
对话历史可永久保存在指定数据库中，支持长期记忆
灵活配置
支持自定义数据库存储路径，适应不同部署环境
优势
提供连续对话上下文，改善AI响应质量
轻量级实现，易于集成到现有系统
开源项目，允许自定义和扩展
局限性
需要手动配置MCP服务器连接
目前仅支持本地文件系统存储
缺乏高级查询和分析功能
如何使用
安装依赖
使用uv工具管理Python项目依赖
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配置MCP服务器
在配置文件中添加ChatDB服务器设置
指定数据库路径
设置DB_PATH环境变量指向您希望存储对话历史的目录
使用案例
个性化学习助手
记录学习过程中的所有问答，帮助AI了解用户的知识水平和学习进度
长期项目协作
在长期开发项目中保持对话连续性
常见问题
ChatDB支持哪些数据库后端？
如何保护存储的对话隐私？
可以导出对话历史吗？
相关资源
ChatDB GitHub仓库
项目源代码和最新更新
MCP协议文档
Model Context Protocol官方文档
Python uv工具
项目依赖管理工具文档
Figma Context MCP
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