Open-Source-MCP-Speicherserver mit Wissensgraphen und Lernfunktionen
Ein Open-Source-MCP-Server namens cuba-memorys bietet persistenten Speicher für KI-Agenten und geht über einfache RAG- oder Vektorspeicher hinaus. Geschrieben in Rust mit einem PostgreSQL + pgvector-Backend implementiert er eine Wissensgraphen-Architektur mit Lernfähigkeiten.
Architektur und Funktionen
Das System speichert Entitäten, Beobachtungen und typisierte Beziehungen statt flacher Dokumente. Wichtige Funktionen umfassen:
- Exponentieller Zerfall — Erinnerungen verblassen realistisch mittels Wichtigkeit = Wichtigkeit * exp(-0,693 * Tage/Halbwertszeit) mit einer 30-Tage-Halbwertszeit
- Hebb'sche + BCM-Metaplastizität — Ojas Regel mit EMA-Gleitwert-Schwelle; Erinnerungen verstärken sich durch Zugriff und normalisieren sich selbst via BCM
- 4-Signal-RRF-Fusion (k=60) — Kombiniert ts_rank + Trigramme + pgvector HNSW + Wichtigkeit mit entropiegesteuerter Gewichtung, um schlüsselwortdominante vs. semantische Abfragen zu erkennen
- Leiden-Community-Erkennung — Traag et al. 2019 Algorithmus zur Entdeckung von Clustern im Wissensgraphen
- Personalisierter PageRank — Bewertet Entitätswichtigkeit basierend auf Graphentopologie
- Anti-Halluzinations-Verifizierung — Trianguliert Behauptungen gegen gespeichertes Wissen mit abgestufter Konfidenzbewertung
- Fehlerspeicher mit Mustererkennung — Löst Warnungen aus, wenn ≥3 ähnliche Fehler auftreten
Leistungsbenchmarks
Die Rust-Implementierung zeigt deutliche Verbesserungen gegenüber der ursprünglichen Python-Version:
- Binärgröße: ~50MB venv (Python) vs 7,6MB (Rust)
- Entität erstellen: ~2ms (Python) vs 498μs (Rust)
- Hybridsuche: <5ms (Python) vs 2,52ms (Rust)
- Speichernutzung: ~120MB (Python) vs ~15MB (Rust)
- Abhängigkeiten: 12 Pakete (Python) vs 0 Laufzeit (Rust)
Implementierungsdetails
Der Server bietet 13 MCP-Tools und funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client, einschließlich Claude Code, Cursor und Windsurf. Er ist selbst gehostet mit einem PostgreSQL-Backend und macht keine externen API-Aufrufe. Alle Algorithmen basieren auf peer-reviewed Papern mit Zitaten im README.
Installationsoptionen:
pip install cuba-memorysoder
npm install -g cuba-memorysDas Projekt ist unter CC BY-NC 4.0 Lizenz auf GitHub verfügbar.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch
Claude-IDE-Bridge funktioniert jetzt auf Remote-Servern für KI-unterstützte Entwicklung
Das Claude-IDE-Bridge-Tool verbindet nun Claude AI mit Remote-Entwicklungsumgebungen auf VPS- oder Cloud-Maschinen und ermöglicht den Zugriff auf Live-Diagnosen, geöffnete Dateien und Testfehler von jedem Gerät aus.
Das OpenClaw-Plugin fügt mit dem Engram-Server persistenten Speicher hinzu.
Ein Entwickler hat ein TypeScript-Plugin erstellt, das OpenClaw-Agenten mit Engram verbindet, einem auf Go basierenden Speicherserver, der SQLite mit FTS5-Suche verwendet. Das Plugin bietet 11 Tools, 4 Lebenszyklus-Hooks und automatischen Abruf, der relevante Erinnerungen vor jedem Agenten-Zugriff in die Prompts einfügt.
Entwickler teilt Lösung für Claude KI, die Regeln ignoriert, sobald 50-Zählerschwelle überschritten wird
Ein Entwickler berichtet, dass Claude Code Regeln stillschweigend ausließ, sobald ihr gemeinsamer Regelsatz etwa 50 Einträge überschritt, insbesondere bei frontend-lastigen Aufgaben. Sie entwickelten einen Hook, der Prompts scannt und basierend auf Schlüsselwortabgleich nur 2-3 relevante Regeln lädt.
EmoBar: Visualisierung von Claudes internen Emotionsvektoren aus dem Anthropic-Papier
Ein Entwickler hat EmoBar erstellt, ein Open-Source-Tool, das die 171 internen Emotionsrepräsentationen in Claude visualisiert, die in Anthropics jüngstem Paper identifiziert wurden. Das Tool nutzt einen Dual-Channel-Ansatz, um diese messbaren Vektoren sichtbar zu machen, die das Modellverhalten kausal steuern.