memory-mcp

Memory MCP to umiejętność do pracy z serwerem Memory Model Context Protocol, który przechowuje i udostępnia episodyczną pamięć dla agentów AI. Pozwala wyszukiwać przeszłe doświadczenia, analizować udane strategie z historycznych epizodów oraz wykonywać zaawansowaną analizę statystyczną. Używaj tej umiejętności gdy konfigurujesz serwer memory-mcp, pracujesz z narzędziami MCP (query_memory, analyze_patterns, advanced_pattern_analysis), walidujesz implementację lub debugujesz problemy z połączeniem i wydajnością.

1. Upewnij się, że serwer memory-mcp jest zbudowany i dostępny w lokalizacji ./target/release/memory-mcp-server. Serwer komunikuje się poprzez stdio (Standard Input/Output) i wymaga konfiguracji w pliku .mcp.json.

2. Uruchom serwer memory-mcp i zweryfikuj, że jest gotów do obsługi żądań. Możesz testować narzędzia MCP za pomocą MCP inspector, aby sprawdzić poprawność implementacji i diagnostykę.

3. Użyj narzędzia query_memory, gdy potrzebujesz znaleźć istotne przeszłe doświadczenia. Podaj zapytanie opisujące zadanie (np. "implement async storage with error handling"), domenę zadania (np. "rust-backend") i opcjonalnie typ zadania (code_generation, debugging, refactoring, testing, analysis, documentation). Ustaw limit liczby epizodów do zwrócenia (domyślnie 10).

4. Skorzystaj z narzędzia analyze_patterns, gdy chcesz zidentyfikować wzorce sukcesu z przeszłych epizodów. Narzędzie analizuje strategie, które okazały się skuteczne w podobnych kontekstach.

5. Dla zaawansowanej analizy statystycznej i predykcji użyj narzędzia advanced_pattern_analysis. Pozwala na głęboką analizę danych historycznych i prognozowanie wyników.

6. Jeśli napotkasz problemy z połączeniem, wykonywaniem narzędzi lub wydajnością, sprawdź zmienne środowiskowe, konfigurację .mcp.json i metryki zdrowia serwera. Debuguj problemy MCP za pomocą logów i MCP inspector.