Serveur de mémoire MCP open-source avec graphe de connaissances et fonctionnalités d'apprentissage

Un serveur MCP open-source nommé cuba-memorys fournit une mémoire persistente pour les agents IA, allant au-delà des simples bases RAG ou vectorielles. Écrit en Rust avec un backend PostgreSQL + pgvector, il implémente une architecture de graphe de connaissances avec des capacités d'apprentissage.

Architecture et fonctionnalités

Le système stocke des entités, des observations et des relations typées plutôt que des documents plats. Les fonctionnalités clés incluent :

• Décroissance exponentielle — Les souvenirs s'estompent de manière réaliste en utilisant importance = importance * exp(-0,693 * jours/demi-vie) avec une demi-vie de 30 jours
• Métaplasticité hebbienne + BCM — Règle d'Oja avec seuil glissant EMA ; les souvenirs se renforcent avec l'accès et s'auto-normalisent via BCM
• Fusion RRF à 4 signaux (k=60) — Combine ts_rank + trigrammes + pgvector HNSW + importance avec une pondération routée par entropie pour détecter les requêtes dominées par des mots-clés vs sémantiques
• Détection de communautés Leiden — Algorithme de Traag et al. 2019 pour découvrir des clusters dans le graphe de connaissances
• PageRank personnalisé — Classe l'importance des entités basée sur la topologie du graphe
• Vérification anti-hallucination — Triangule les affirmations par rapport aux connaissances stockées avec un système de confiance gradué
• Mémoire d'erreur avec détection de motifs — Déclenche des avertissements lorsque ≥3 erreurs similaires se produisent

Benchmarks de performance

L'implémentation en Rust montre des améliorations significatives par rapport à la version Python originale :

• Taille binaire : ~50 Mo venv (Python) vs 7,6 Mo (Rust)
• Création d'entité : ~2 ms (Python) vs 498 μs (Rust)
• Recherche hybride : <5 ms (Python) vs 2,52 ms (Rust)
• Utilisation mémoire : ~120 Mo (Python) vs ~15 Mo (Rust)
• Dépendances : 12 packages (Python) vs 0 à l'exécution (Rust)

Détails d'implémentation

Le serveur fournit 13 outils MCP et fonctionne avec tout client compatible MCP, y compris Claude Code, Cursor et Windsurf. Il est auto-hébergé avec un backend PostgreSQL et ne fait aucun appel API externe. Tous les algorithmes sont basés sur des articles évalués par des pairs avec des citations dans le README.

Options d'installation :

pip install cuba-memorys

ou

npm install -g cuba-memorys

Le projet est disponible sous licence CC BY-NC 4.0 sur GitHub.