AiFP 记忆感知系统 — MCP Server

通过 Model Context Protocol 为 AI 编程助手提供持久记忆。

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让 Obsidian、DeepSeek Harness、Claude Code、Cursor、Codex 等一切支持 MCP 的 AI 工具拥有跨会话的持续记忆。完全本地运行，数据不出本机（默认 ~/.ai-cognition/）。

为什么选 AiFP — 一套记忆，所有 AI 共享

你受够了 AI 的"健忘"吗？

• 聊了一上午，它忘了项目名——存了，但用不上
• 你说"拍森"，它只认 Python——说错一个字就搜不到
• 昨天说 Docker 连不上，今天说 MySQL 连不上，它不知道是同一件事——相关的记不住
• DeepSeek Harness 学会的，Claude Code 不知道——每个 AI 都是记忆孤岛

多数 AI 记忆系统只是存——存是存了，但用不上。AiFP 是让 AI 真正记住、想通、共享，把上面这些毛病一次解决。

先讲别人做不到的（共享）：

一套记忆，所有 AI 共用。 今天 DeepSeek Harness 学会的，明天 Claude Code 还记得；Codex 攒的偏好，VS Code Copilot 不用重新问。别的记忆系统做不到——因为它们每个各记各的，互不相通。AiFP 让同电脑上所有 AI 工具共用一个大脑，记一份，处处用。

再讲它为什么好用（能力）：

• 会掂量着记——不是每句话都存。聊的东西先进"待定区"，由识别器判断这条值不值得长期记住：值得才正式记下，不值得就跳过。不会一股脑全存，也不会错漏重要的。
• 能听懂人话——你说"拍森"，它知道是 Python；你说"上个月"，它知道是哪个月。说错字、口语、时间词都能理解。
• 能看出关联——昨天说"连不上数据库"，今天说"改了配置还不行"，它知道是同一件事的延续。还能顺着一条线索联想出相关的内容。
• 记得清，用得上——一条记忆只留核心意思，不堆垃圾。用的时候只挑最相关的几条给你，又快又不乱。
• 越用越懂你——你的偏好、习惯它会慢慢积累成"画像"，但它分得清"事实"和"建议"，不会把你的想法和它自己的混在一起。
• 该忘的就忘——太久没用的记忆会自然淡出，重要的记忆会越来越牢。记忆库永远干净，不会变成堆不动的垃圾场。

看这些名字，就知道它不简单——记忆被做成了大脑的结构：

天生为中文服务：认错字、懂口语、认时间词，全都是为中文设计的。英文为主的记忆系统，遇到"拍森找 Python"这种就抓瞎了。

默认完全私有：所有数据都存你本机，不上云、不注册、不偷偷上报。所谓"共享"只是多个工具读写同一份本地记忆——你的数据从没离开过这台电脑。

一条命令装好：npm install -g 自动帮你配好 12 个 AI 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Gemini CLI、Qwen Code、Zed、VS Code Copilot、Codex CLI、Trae、DeepSeek Harness、pi-coding-agent）。

一个大脑，多个助手：今天 DeepSeek Harness 学到的，明天 Claude Code 还记得——像跟一个有记忆的同事说话，不用每次都重新自我介绍。

快速开始

npm install -g aifp-mcp
claude mcp add ai-cognition -s user -- npx aifp-mcp

重启 Claude Code 即可使用。数据存在 ~/.ai-cognition/data/cognition.db。

DeepSeek Harness (dsh) 自动接入

装完 aifp-mcp 后自动接入 dsh，无需手动执行任何 dsh 命令：

npm install -g aifp-mcp

安装时会自动检测 dsh 并写入配置（~/.dsh/cordis.patch.yml）。重启 dsh，记忆工具自动注册为 mcp__aifp__*（如 mcp__aifp__search_memories、mcp__aifp__save_memory），无需手动改任何配置。

在任意 AI 对话中安装（推荐）

不需要手动配任何东西。在 Claude Code、Codex、Cursor、DeepSeek Harness 等任意工具里直接输入：

帮我安装记忆系统：npm install -g aifp-mcp

postinstall 钩子会自动检测并配置所有已安装的 AI 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Gemini CLI、Qwen Code、Zed、VS Code Copilot、Codex CLI、Trae、DeepSeek Harness、pi-coding-agent），并打印状态报告。重启工具即可使用记忆工具——AI 看到报告后会告诉你重启哪个，无需手动改任何 MCP 配置文件。

首次启动：需要下载 ~30MB 的 bge-small-zh 嵌入模型，最多阻塞 45 秒。后续启动有缓存，秒开。

本地模式 vs 服务器增强模式

AiFP 支持两种运行模式（环境变量 COGNITION_MODE，默认 remote）：

本地模式完全私有（数据不出本机），但感知链工具需要连接服务器。服务器地址不随包分发，需通过官方接入渠道获取。

拿到 key 后，一条命令连上

接入地址和密钥通过官方渠道发放：联系作者（微信：zm8571806/QQ：8571806/邮箱：8571806@qq.com）订阅后发放，不随包公开。订阅到期可单独吊销，不影响其他用户。

# 1. 安装（如未安装）
npm install -g aifp-mcp

# 2. 一条命令连接服务器（地址和 key 由作者发放）
aifp-mcp --connect https://<官方地址> <你的64位key>

# 3. 重启你的 AI 工具（Claude Code / Cursor / dsh 等）
#    感知链 / 深度追踪 / 图扩散自动可用

# 断开（恢复纯本地）：
# aifp-mcp --disconnect

--connect 会把连接信息保存在本机 ~/.ai-cognition/server.json，之后启动自动生效，无需每次配置环境变量。

更简单：直接让你的 AI 配置

不需要手动敲命令。在 Claude Code / Cursor / Codex / dsh 等任何 AI 工具的输入框里说：

这是我的 aifp 服务器地址和 key，帮我配置： 地址：https://<官方地址> key：<你的64位key>

AI 会自动执行 aifp-mcp --connect 并提示你重启工具。重启后感知链增强自动生效。

⚠️ key 会出现在对话记录中，介意的话配置完可在管理后台吊销重发（不影响使用）。

接入 Obsidian（笔记 ↔ 记忆双向）

Obsidian 笔记 → 记忆库（AI 可语义检索你的笔记）：直接让你的 AI 导入，无需配置环境变量：

把 Obsidian 笔记导入记忆：directory = C:/Users/你/Obsidian/我的笔记库

AI 会调用 reimport_sources 同步导入（frontmatter 自动剥离、哈希去重）。以后新增笔记再说一次即可。

记忆库 → Obsidian 笔记（在 Obsidian 里看到全部记忆）：让 AI 调用 export_memories_md：

把记忆导出到 Obsidian：directory = C:/Users/你/Obsidian/我的笔记库/AiFP记忆

导出的笔记带 frontmatter（type/tier/tags），Obsidian 可直接识别和检索；同名笔记自动覆盖更新，保持与记忆库同步。

MCP 工具（共 33 个）

核心工具（15 个）：

另有 18 个管理/进阶工具：consolidate_memories / share_memory / merge_memories / batch_delete / batch_update / export_memories / export_memories_md（Obsidian）/ explain_query / get_confidence_stats / scan_memory_patterns / validate_memory / get_top_experiences / deduplicate_memories / scan_observation_patterns / rotate_observation_logs / session_mine / derive_memories / flush_recognizer。

跨平台自动记忆识别

Claude Code 使用原生 hooks（100% 自动，零遗漏）。其他工具通过 observe_turn 工具 + 指令文件实现（详见 rules/ 目录）：

指令文件告诉 AI："每次回答完用户后调用 observe_turn 记录本轮消息"。系统会自动判断是否有值得记住的内容，不需手动决定。

核心技术

• SQLite + FTS5 全文索引（CJK 感知，unicode61 tokenizer）
• bge-small-zh-v1.5 向量嵌入（本地 512 维语义搜索，自动重试 + 多镜像回退）
• Hebbian 共现矩阵（"一起发射的神经元连在一起"）
• 有向因果链（6 种关系类型）
• BFS 图扩散（沿关联多跳发现间接知识）
• 纠错 + 消歧 + 中文时间词解析

各 AI 工具怎么接入（自动或手动）

npm install -g aifp-mcp 时自动完成（postinstall 检测所有已装 AI 工具并写入 MCP 配置）。以后新装了某个 AI 工具，跑一次即可接入：

aifp-mcp --setup   # 重新检测并配置所有 AI 工具

自动检测并配置已安装的 AI 工具（检测到才写入，不重复覆盖）：

手动配置

Claude Code / Cursor

{
  "mcpServers": {
    "ai-cognition": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/aifp-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

自定义数据目录

COGNITION_DATA_DIR=/path/to/data npx aifp-mcp

环境变量

识别器 LLM 配置（启用自动记忆识别）

观察队列需要 LLM 判断是否值得入记忆，二选一：

# OpenAI 兼容（推荐：DeepSeek 等）
export COGNITION_RECOGNIZER=1
export COGNITION_LLM_API_KEY=你的DeepSeek密钥
export COGNITION_LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com   # 可选，默认同左
export COGNITION_LLM_MODEL=deepseek-chat                 # 可选

# 或 Anthropic
# export COGNITION_RECOGNIZER=1
# export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

不配置则只记录观察日志，自动识别不落地（AI 主动 save_memory 不受影响）。

技术栈

• Node.js 22+ (node:sqlite) + TypeScript
• SQLite (内置) + FTS5
• @xenova/transformers (bge-small-zh-v1.5)
• @modelcontextprotocol/sdk (MCP 协议)

License

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