MemoryMesh
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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
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想象一下：你正在和 AI 玩一个史诗级的文字 RPG 游戏，剧情跨越 50 个章节、NPC 超过 200 个、每条支线任务相互交织。普通的 AI 对话系统每次都像"金鱼记忆"——聊完第三章，它已经完全忘了第一章里你救了哪只受伤的独角兽。但 MemoryMesh 不一样：它为 AI 模型配备了一个持久化的知识图谱记忆服务器，让 AI 能够跨会话、跨长文本持续"记住"结构化的上下文信息。
MemoryMesh 起源于 Model Context Protocol（MCP） 官方服务器仓库中的知识图谱记忆服务器，2024 年 12 月由独立开发者 CheMiguel23 分叉并持续迭代，当前版本为 v0.3.0（2026年1月发布）。v0.3.0 完成了对 MCP SDK 的大版本升级（从 v1.0.4 → v1.25.2），实现了对 2025 年 11 月 MCP 规范的完全兼容，可无缝接入 Claude Desktop、ChatGPT、Cursor、VS Code 等主流 AI 客户端。
MemoryMesh 的本质是一个本地知识图谱服务器，通过 MCP 协议与 AI 客户端通信。在 MemoryMesh 中，数据以**节点（Node）和边（Edge）**的图结构存储：
name（唯一标识符）、nodeType（类型，如 npc、location）、metadata（描述性字符串数组）和 weight（关系强度，0-1之间）四个核心字段。from（源节点）、to（目标节点）和 edgeType（关系类型，如 owns、located_in）三个字段。这种图结构天然适合 RPG 和叙事类应用——"Aragorn"是一个 player_character 节点，它和 "Andúril"（artifact）之间有一条 owns 类型的边，权重为 1（最强关系）。AI 每次调用 MCP 工具时，MemoryMesh 自动维护这个知识图谱的一致性，并在数据不合理时报错引导 AI 修正。
MemoryMesh 的代码架构采用了经典的分层领域设计（Layered Architecture），共 6 大模块：
ApplicationManager，协调 GraphManager（图操作）、SearchManager（检索）、TransactionManager（事务管理）三个专业管理器，所有业务逻辑的入口点。Graph（图数据结构）、Node、Edge、GraphValidator（图验证）、MetadataProcessor（元数据处理）、SchemaBuilder（Schema 构建器）——完全不依赖外部框架，是项目的"业务心脏"。JsonLineStorage（持久化存储）和 EventEmitter（事件系统），未来可扩展支持数据库、向量库等。ToolsRegistry 统一管理所有 MCP 工具，DynamicSchemaToolRegistry 根据用户自定义 Schema 动态生成 CRUD 工具。operations.ts、tools.ts）和通用工具函数（如错误格式化 responseFormatter.ts）。依赖注入通过 TypeScript 构造器实现，ApplicationManager 接受 IStorage 接口注入，默认使用 JsonLineStorage，解耦清晰。模块之间通过 index.ts barrel export 控制公开接口，避免暴露内部实现细节。
MemoryMesh 最具特色的设计是动态 Schema 驱动工具生成。用户只需在 dist/data/schemas/ 目录下放置 .schema.json 文件，MemoryMesh 启动时自动解析每个 Schema，并据此生成对应的 MCP 工具。
内置了丰富的示例 Schema，覆盖 RPG 场景的典型实体：玩家角色（player_character）、NPC、物品（artifact）、任务（quest）、阵营（faction）、技能（skills）、位置（location）、库存（inventory）、货币（currency）、时间（temporal）、交通工具（transportation）共 11 类。用户也可以完全自定义 Schema，通过 name、relationships（定义边类型约束）、required（必需字段）和 properties（属性配置）构建自己的领域模型。Schema 变更时 MemoryMesh 会自动重建对应的 MCP 工具，真正做到"改 Schema 即改 API"。
项目采用 TypeScript 开发（tsconfig.json 严格模式），主要依赖：
@modelcontextprotocol/sdk（v1.25.2）：MCP 协议实现，MemoryMesh 的立身之本zod（^3.25.0）：运行时 Schema 验证库，MCP SDK 的强制依赖开发依赖方面，使用 Vitest 作为测试框架（支持 V8 代码覆盖率，配置在 vitest.config.ts），配合 TypeScript 编译、 ts-node（开发调试）和 copyfiles（构建资源拷贝）。Node.js 最低版本要求 18，支持 Alpine 轻量镜像。
MemoryMesh 提供两种运行方式：
方式一：npm 部署（推荐开发者）
git clone https://github.com/CheMiguel23/MemoryMesh.git
cd MemoryMesh
npm install
npm run build
npm start # 标准启动
npm run start:claude # Claude Desktop 专用启动（自动配置 MCP 路径）
方式二：Docker 容器（推荐快速体验）
docker build -t memorymesh .
docker run memorymesh
Dockerfile 采用多阶段构建：第一阶段 node:18-alpine 完成 npm install + TypeScript 编译，第二阶段 node:18-alpine 运行时仅 npm ci --omit=dev，最终镜像极简。不支持 docker-compose，无 Web UI，不消耗 GPU 资源，512MB RAM 即可流畅运行。
MemoryMesh 包含完整的单元测试套件（Vitest），测试覆盖图验证器、边权重工具、Schema 构建器、响应格式化器、MCP 合规性等核心模块。v0.3.0 升级继承了大量 MCP SDK 的安全修复，包括正则表达式 DoS 防护和 Header 验证加固。同时项目已通过 MseeP.ai 安全审计，审计报告徽章公开于 README 顶部。
MemoryMesh 最适合以下场景：
需要注意的是：MemoryMesh 本身不是一个 AI 模型，而是为 AI 提供记忆的基础设施——它不生成内容，只存储和检索结构化数据。此外，图谱查询性能随节点数量线性增长，对于超大规模（>10万节点）场景，当前 JSONL 持久化方案可能成为瓶颈，建议未来迁移到专用图数据库（如 Neo4j）。另需关注 MCP 协议本身的版本演进，v0.3.0 基于 2025-11-25 规范，MCP 协议规范仍在快速迭代，升级时需留意兼容性变更。
项目基本信息