O que AgentRecall-MCP faz?
Memória de Sessão de IA com Ciclos de Qualidade Pensar-Executar-Refletir — dê ao seu agente um cérebro que sobrevive a cada sessão. Construído no princípio da Distância Inteligente.
Visão Geral
O Goldentrii/AgentRecall-MCP é um servidor MCP que implementa memória de sessão persistente para agentes de IA. Ele permite que o agente armazene e recupere informações críticas entre diferentes sessões, mantendo um contexto contínuo e melhorando a qualidade das respostas.
Funcionalidades
- Memória Persistente: Armazena dados de sessão que sobrevivem ao encerramento do agente.
- Ciclos de Qualidade Think-Execute-Reflect: O agente pode refletir sobre suas ações passadas e otimizar seu comportamento.
- Princípio da Distância Inteligente: Gerencia a relevância das informações armazenadas, descartando dados obsoletos.
- Suporte a Múltiplas Plataformas: Funciona com Claude Code, Cursor, Codex e outros agentes compatíveis com MCP.
Como Funciona
- Think: O agente analisa o contexto atual e decide o que armazenar na memória.
- Execute: Executa ações com base no conhecimento recuperado.
- Reflect: Ao final da sessão, reflete sobre os resultados e atualiza a memória com insights.
Configuração
Adicione o servidor ao seu arquivo de configuração MCP (por exemplo, claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"agent-recall": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@goldentrii/agent-recall-mcp"]
}
}
}
Uso
O agente pode usar ferramentas como:
store_memory- Armazena um pedaço de informação com metadados.recall_memory- Recupera memórias relevantes para o contexto atual.reflect_session- Executa o ciclo de reflexão sobre a sessão atual.
Exemplo
> O que aprendemos na última sessão sobre o projeto X?
[Agente usa recall_memory para recuperar informações]
> Na última sessão, identificamos que o módulo de autenticação precisa de otimização...
Contribuição
Contribuições são bem-vindas! Veja o repositório oficial para detalhes.
Licença
MIT