Memory Bank
помогает строить Memory Bank — структурированную систему документации для сохранения контекста в AI-ассистентах
Описание
Это сервер MCP для создания Memory Bank на основе паттерна Cline: структурированной Markdown-документации для AI-ассистентов. Поддерживает получение структуры файлов, генерацию шаблонов и анализ проектов с предложениями контента. Работает на Python, интегрируется с Enlighter и Hyperskill. Идеально для сохранения контекста в разработке, улучшая взаимодействие с AI в IDE вроде Cursor. Применяется для документации проектов, фокуса на задачах и технических решений.
Возможности
Получение структуры Memory Bank
Возвращает детальное описание структуры файлов Memory Bank.
Генерация шаблонов
Создает шаблоны для конкретных файлов Memory Bank, например projectbrief.md.
Анализ проекта
Анализирует summary проекта и предлагает контент для Memory Bank.
Поддержка核心 файлов
Работает с обязательными файлами: projectbrief.md, productContext.md, activeContext.md и другими для сохранения контекста.
Установка
С UVX
{
"mcpServers": {
"mcp-memory-bank": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/ipospelov/mcp-memory-bank",
"mcp_memory_bank"
]
}
}
}
С Smithery
{
"mcpServers": {
"memory-bank": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@ipospelov/mcp-memory-bank",
"--key",
"your_smithery_key"
]
}
}
}
С Docker
{
"mcpServers": {
"memory-bank": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"19283744/mcp-memory-bank:latest"
]
}
}
}
Вручную
Клонируйте репозиторий, создайте виртуальное окружение:
python -m venv venv
source venv/bin/activate # На Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
Затем добавьте в mcp.json:
{
"mcpServers": {
"memory-bank": {
"command": "python",
"args": ["src/mcp_memory_bank/main.py"]
}
}
}