Files
janssen/claude-memory/project_knowledgebase_mcp.md
administrator f9dc61e32c Add Knowledgebase MCP server — persistent memory for Claude conversations
PostgreSQL-backed knowledge store with hybrid search:
- Full-text search via tsvector (always available)
- Semantic reranking via Voyage AI embeddings + Python cosine similarity
- Tables: kb_memories, kb_sessions, kb_messages
- Tools: store_memory, store_conversation, search, get_context, get_recent, stats

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-06-06 11:55:26 +02:00

51 lines
2.4 KiB
Markdown

---
name: project-knowledgebase-mcp
description: "Knowledgebase MCP server — persistentní paměť pro Claude konverzace a znalosti, PostgreSQL, Voyage AI embeddingy"
metadata:
node_type: memory
type: project
originSessionId: 31aa5741-7484-4b3c-b608-1a5833b91602
---
Knowledgebase MCP server pro persistentní paměť konverzací a znalostí.
**Why:** Claude má statická file-based memories v claude-memory/, ale bez fulltextového/sémantického vyhledávání. Tento systém umožňuje efektivní retrospektivní dotazy přes všechny minulé konverzace a uložené znalosti.
**How to apply:** Na začátku relevantní konverzace zavolej `get_context("téma")` pro orientaci. Na konci konverzace zavolej `store_conversation(...)` se summary a `key_memories`. Fakta/rozhodnutí ukládej průběžně přes `store_memory(...)`.
## Technický stack
- **Server:** `U:/janssen/Knowledgebase/server.py` (FastMCP, stdio transport)
- **DB:** PostgreSQL `knowledgebase` @ 192.168.1.76:5432
- **Tabulky:** `kb_memories`, `kb_sessions`, `kb_messages`
- **Vyhledávání:** Full-text (tsvector, vždy) + Python-side cosine similarity (pokud VOYAGE_API_KEY)
- **Embeddingy:** Voyage AI voyage-3-lite (1024-dim) — volitelné, bez nich funguje FTS
## MCP nástroje
- `store_memory(content, mem_type, title, tags, project, importance)` — uloží fakt/rozhodnutí/preferenci
- `store_conversation(messages, session_id, title, summary, project, key_memories)` — uloží celou konverzaci
- `search(query, types, project, tags, limit)` — hybridní vyhledávání
- `get_context(topic, project)` — kontext pro novou konverzaci (search + preferences)
- `get_recent(limit, mem_type, project)` — nejnovější záznamy
- `list_sessions(limit, project)` — přehled konverzací
- `get_session(session_id)` — detail konverzace s messages
- `update_memory(id, ...)` — aktualizace
- `delete_memory(id)` — soft/hard delete
- `stats()` — přehled obsahu DB
## mem_type hodnoty
fact | decision | preference | summary | document | email | project | person | other
## Konfigurace
MCP server je zaregistrován v `claude_desktop_config.json` jako `"knowledgebase"`.
Pro Voyage AI embeddingy nastav `VOYAGE_API_KEY` v env sekci configu.
## Workflow
1. `get_context("téma")` na začátku session
2. `store_memory(...)` pro klíčová fakta/rozhodnutí průběžně
3. `store_conversation(messages, session_id, summary, key_memories=[...])` na konci session