内容
# 🛰️ 动态分段内存（MCP 服务器）
[](https://modelcontextprotocol.io)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[]()
**动态分段内存（DSM）** 是一个高性能的动态分段内存引擎，作为 **MCP（模型上下文协议）** 服务器实现。
不同于传统的向量数据库，DSM 将信息组织成一个分段层次结构，支持混合搜索，并允许在知识库上直接进行多跳推理。
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## 🔌 什么是 MCP？
**模型上下文协议（MCP）** 是一个开放标准，允许 AI 代理（如 Claude Desktop、Cursor 或 Windsurf）安全地连接到外部数据和工具。
通过将 **DSM 作为 MCP 服务器运行**，您可以为 AI 代理提供一个持久的“长期记忆”，它可以查询、写入和推理，使用一组标准化的工具。
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## 🛠️ 功能
- **混合搜索**：无缝结合稠密（语义）和稀疏（BM25）搜索，以获得最大检索精度。
- **推理**：`dsm_reason` 工具允许代理遍历内存图，找到深层连接而不仅仅是关键词。
- **自动同步**：通过 `dsm_sync` 一键索引整个项目。
- **冲突控制**：自动检测内存中的矛盾信息。
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## 🚀 快速入门
### 1. 安装
```bash
pip install mcp dsm-memory
```
### 2. 配置 MCP
将服务器添加到您的 `claude_desktop_config.json` 或 `.claude.json` 中：
```json
{
"mcpServers": {
"dsm": {
"command": "python",
"args": ["path/to/mcp_server.py"],
"env": {
"DSM_PROJECT_ROOT": "/path/to/your/project"
}
}
}
}
```
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## 🔌 工具
- `dsm_search`：对所有内存分段进行快速混合搜索。
- `dsm_write`：手动提交新的洞察或架构数据。
- `dsm_reason`：用于深层上下文的多跳递归搜索。
- `dsm_sync`：完整代码库索引和同步。
- `dsm_info`：关于内存状态的实时统计信息。
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## 📄 许可证
MIT ©
