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-memorys

oder

npm install -g cuba-memorys

Das Projekt ist unter CC BY-NC 4.0 Lizenz auf GitHub verfügbar.