Servidor de memória MCP de código aberto com grafo de conhecimento e recursos de aprendizado
Um servidor MCP de código aberto chamado cuba-memorys fornece memória persistente para agentes de IA, indo além de simples armazenamentos RAG ou vetoriais. Escrito em Rust com um backend PostgreSQL + pgvector, ele implementa uma arquitetura de grafo de conhecimento com capacidades de aprendizado.
Arquitetura e recursos
O sistema armazena entidades, observações e relações tipadas em vez de documentos planos. Os principais recursos incluem:
- Decaimento exponencial — As memórias desaparecem de forma realista usando importância = importância * exp(-0,693 * dias/meia-vida) com uma meia-vida de 30 dias
- Metaplasticidade Hebbiana + BCM — Regra de Oja com limite deslizante EMA; as memórias se fortalecem com o acesso e se auto-normalizam via BCM
- Fusão RRF de 4 sinais (k=60) — Combina ts_rank + trigramas + pgvector HNSW + importância com ponderação roteada por entropia para detectar consultas dominadas por palavras-chave versus consultas semânticas
- Detecção de comunidade Leiden — Algoritmo de Traag et al. 2019 para descobrir clusters no grafo de conhecimento
- PageRank personalizado — Classifica a importância das entidades com base na topologia do grafo
- Verificação anti-alucinação — Triangula afirmações contra o conhecimento armazenado com pontuação de confiança graduada
- Memória de erro com detecção de padrões — Aciona avisos quando ocorrem ≥3 erros similares
Benchmarks de desempenho
A implementação em Rust mostra melhorias significativas em relação à versão original em Python:
- Tamanho do binário: ~50MB venv (Python) vs 7,6MB (Rust)
- Criação de entidade: ~2ms (Python) vs 498μs (Rust)
- Busca híbrida: <5ms (Python) vs 2,52ms (Rust)
- Uso de memória: ~120MB (Python) vs ~15MB (Rust)
- Dependências: 12 pacotes (Python) vs 0 em tempo de execução (Rust)
Detalhes de implementação
O servidor fornece 13 ferramentas MCP e funciona com qualquer cliente compatível com MCP, incluindo Claude Code, Cursor e Windsurf. É auto-hospedado com um backend PostgreSQL e não faz chamadas de API externas. Todos os algoritmos são baseados em artigos revisados por pares com citações no README.
Opções de instalação:
pip install cuba-memorysou
npm install -g cuba-memorysO projeto está disponível sob a licença CC BY-NC 4.0 no GitHub.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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