球状网络标签记忆体系 — MCP Server

一个基于三维球坐标与引力链接的 AI Agent 记忆插件，实现了"球状网络标签记忆体系"论文的核心构想。

任何支持 MCP（Model Context Protocol）的 LLM Agent，接入此插件后即可获得：

• 空间化记忆存储：每条记忆在闭合球状空间中有唯一的坐标位置
• 引力联想检索：记忆之间通过语义/情感/因果关联引力自组织为网络
• 类人遗忘机制：记忆衰减但不删除，可被强关联唤醒
• 🫀 对话心跳：自动追踪轮次，定时触发记忆固化

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快速开始

安装

# 开发安装（推荐）
git clone <this-repo>
cd spherical-memory-mcp
pip install -e .

配置到 Agent

WorkBuddy

编辑 ~/.workbuddy/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "spherical-memory": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": ["-m", "spherical_memory.server"],
      "description": "球状网络标签记忆体系"
    }
  }
}

然后在连接器管理中启用（需要点击 信任）。

Claude Desktop

编辑 Claude Desktop 的 MCP 配置：

{
  "mcpServers": {
    "spherical-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "spherical_memory.server"]
    }
  }
}

通用 MCP 客户端

任何支持 MCP stdio 协议的客户端，配置 command + args 同上即可。

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工具总览

工具	用途	调用时机
tool_store_memory	存储记忆节点	有意义交互后
tool_recall_by_gravity	引力联想检索	用户提及话题时
tool_recall_by_coordinate	坐标精确查询	知道时间/类型/事件时
tool_register_event	注册事件锚点	新项目/话题出现时
tool_link_memories	手动建立引力链接	发现深层关联时
tool_get_memory_stats	查看记忆概况	了解记忆全景
tool_decay_memories	执行遗忘衰减	每 24 小时
tool_conversation_heartbeat	🫀 对话心跳	每轮对话结束时

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🫀 对话心跳机制

每个接入此插件的 Agent 应在每轮对话结束时调用 tool_conversation_heartbeat。

心跳工具自动追踪轮次计数，按配置的间隔（默认每 3 轮）返回 consolidate: true。此时 Agent 应回顾本轮对话的关键信息，批量调用 store_memory 写入球状空间。

对话流程：
  第1轮 → heartbeat → consolidate: false
  第2轮 → heartbeat → consolidate: false
  第3轮 → heartbeat → consolidate: true  ← 批量 store_memory
  第4轮 → heartbeat → consolidate: false
  ...

可通过环境变量 SM_HEARTBEAT_INTERVAL 调整间隔（默认 3）。

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记忆写入原则

该存什么

• ✅ 用户分享的重要事实、决定、偏好
• ✅ Agent 做出的关键决策及其理由
• ✅ 有情感价值的互动
• ✅ 新知识的习得
• ✅ 项目进展的里程碑

不该存什么

• ❌ 日常问候、简单确认
• ❌ 重复信息
• ❌ 临时性技术细节

标签是引力链接的生命线

每条 store_memory 必须提供 3–8 个精准的 semantic_tags。标签质量直接决定引力检索效果。

"用户决定辞去大厂工作开始创业" → ["辞职", "创业", "大厂", "职业转型", "勇气"]

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语义相似度引擎

当前默认使用 Jaccard 标签重叠（零外部依赖，速度快），但存在颗粒度瓶颈——语义相近但文字不同的标签（如"论文"vs"学术写作"）Jaccard = 0。

预留了可插拔引擎接口（services/similarity.py），后续接入 bge-small-zh embedding 后，语义相似度将从"精确匹配"升级为"向量余弦"，引力链接质量将质的飞跃。

切换方式：

from spherical_memory.services.similarity import set_similarity_engine, EmbeddingSimilarityEngine
set_similarity_engine(EmbeddingSimilarityEngine(model="BAAI/bge-small-zh-v1.5"))

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配置项

环境变量	默认值	说明
SM_DB_PATH	~/.spherical-memory/memory.db	数据库路径
SM_HEARTBEAT_INTERVAL	3	心跳固化间隔（轮）
SM_LINK_THRESHOLD	0.3	引力链接建立阈值
SM_ACTIVATION_THRESHOLD	0.6	引力检索激活阈值
SM_DECAY_RATE	0.95	记忆衰减系数
SM_ENABLE_EMBEDDING	false	是否启用 embedding 引擎

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架构

src/spherical_memory/
├── server.py              # FastMCP Server 入口，8 个工具注册
├── config.py              # 全局配置
├── db/
│   ├── schema.py          # 5 张表 + 索引
│   └── connection.py      # SQLite 连接管理（WAL 模式）
├── models/
│   ├── memory.py          # MemoryNode
│   ├── event.py           # Event
│   └── gravity_link.py    # GravityLink
└── services/
    ├── memory_service.py  # 记忆 CRUD + 球坐标计算
    ├── event_service.py   # 事件管理
    ├── gravity_service.py # 引力计算 + 链接建立
    ├── recall_service.py  # 引力扩散 + 坐标检索
    ├── decay_service.py   # 质量衰减 + 唤醒
    ├── heartbeat_service.py # 🫀 对话心跳
    └── similarity.py      # 可插拔语义引擎接口

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核心理念

Agent的记忆体系，不应当是传统的数据库格式。Agent作为强交互载体，其记忆的录入及读取方式应更类人，这样在双方的交互中才能让自然语言有更高效率。

详见配套论文《球状网络标签记忆体系》。