Connection check
local install
aifp-mcp
Persistent memory MCP server for AI coding assistants. Chinese-first and fully local.
Tools
33
GitHub stars
4
Installs / wk
167
Licence
—
Transport
stdio
Last checked
never
Tools & capabilities
33 toolsRead from the published package source — this server runs locally, so there is no endpoint to query. Names are taken from the code, not observed at runtime, and descriptions are often absent.
batch_delete
from source
批量删除记忆（软删除，可恢复）。需要清理不再需要的多条记忆时调用，比逐条删除高效。 批量删除记忆（软删除，可恢复）。需要清理不再需要的多条记忆时调用，比逐条删除高效。
batch_update
from source
批量更新记忆的标签或重要性。需要统一调整多条记忆的分类或权重时调用。 批量更新记忆的标签或重要性。需要统一调整多条记忆的分类或权重时调用。
consolidate_memories
from source
手动触发记忆巩固：根据使用频率和重要性自动晋升记忆层级（episodic → internalized → growth）。系统启动时也会自动运行，通常无需手动调用；需要立即巩固时可用。 手动触发记忆巩固：根据使用频率和重要性自动晋升记忆层级（episodic → internalized → growth）。系统启动时也会自动运行，通常无需手动调用；需要立即巩固时可用。
deduplicate_memories
from source
按内容前 80 字分组去重，保留 salience 最高的。当记忆库出现重复时调用。 按内容前 80 字分组去重，保留 salience 最高的。当记忆库出现重复时调用。
derive_memories
from source
从对话中识别并保存长期记忆。本地运行（需配置 COGNITION_LLM_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY）。 从对话中识别并保存长期记忆。本地运行（需配置 COGNITION_LLM_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY）。
diffuse_memories
from source
记忆扩散搜索——从一组记忆出发，沿关联关系向外多跳扩散，发现间接相关的知识。需要连接服务器进行加权扩散（按 relation_type 区分权重）；本地模式不可用。 记忆扩散搜索——从一组记忆出发，沿关联关系向外多跳扩散，发现间接相关的知识。需要连接服务器进行加权扩散（按 relation_type 区分权重）；本地模式不可用。
explain_query
from source
解释检索结果路径分解：展示每条记忆来自哪些路径（FTS/向量/实体/时间/关键词）以及分数构成。当需要理解 解释检索结果路径分解：展示每条记忆来自哪些路径（FTS/向量/实体/时间/关键词）以及分数构成。当需要理解
export_memories
from source
导出记忆为 JSON，支持按类型/层级筛选。需要备份、迁移或分析记忆数据时调用。 导出记忆为 JSON，支持按类型/层级筛选。需要备份、迁移或分析记忆数据时调用。
export_memories_md
from source
把记忆导出为 Markdown 笔记（带 frontmatter），写入指定目录——配合 Obsidian 等笔记软件使用，在 Obsidian 里能看到全部记忆。当用户想把记忆同步到 Obsidian vault 时调用。本地可用。 把记忆导出为 Markdown 笔记（带 frontmatter），写入指定目录——配合 Obsidian 等笔记软件使用，在 Obsidian 里能看到全部记忆。当用户想把记忆同步到 Obsidian vault 时调用。本地可用。
find_perception_path
from source
查找两个记忆节点之间的最短因果路径（双向 BFS）。需要连接服务器进行深度搜索；本地模式不可用。 查找两个记忆节点之间的最短因果路径（双向 BFS）。需要连接服务器进行深度搜索；本地模式不可用。
flush_recognizer
from source
手动触发 Recognizer 立即处理待识别队列。通常由后台调度器自动运行，但需要立即落库时可用此工具。 手动触发 Recognizer 立即处理待识别队列。通常由后台调度器自动运行，但需要立即落库时可用此工具。
get_confidence_stats
from source
查看置信度分布统计：展示当前记忆库中各置信度层级（0.3/0.5/0.7/0.9）的数量分布。当需要评估记忆库整体可信度时调用。 查看置信度分布统计：展示当前记忆库中各置信度层级（0.3/0.5/0.7/0.9）的数量分布。当需要评估记忆库整体可信度时调用。
get_memory
from source
按 ID 获取单条记忆的完整详情（内容、类型、标签、置信度等）。当已通过 search_memories 或 recall_context 拿到记忆 ID，需要查看该条记忆的完整信息时调用。 按 ID 获取单条记忆的完整详情（内容、类型、标签、置信度等）。当已通过 search_memories 或 recall_context 拿到记忆 ID，需要查看该条记忆的完整信息时调用。
get_memory_tree
from source
获取记忆的层级树结构（按 parent_id 组织的父子关系）。当需要理解记忆之间的从属/包含关系时调用。 获取记忆的层级树结构（按 parent_id 组织的父子关系）。当需要理解记忆之间的从属/包含关系时调用。
get_perception_graph_stats
from source
获取因果图统计信息——节点数、边数、关系类型分布、中心节点。需要连接服务器；本地模式不可用。 获取因果图统计信息——节点数、边数、关系类型分布、中心节点。需要连接服务器；本地模式不可用。
get_related_memories
from source
获取与指定记忆关联的其他记忆（Hebbian 共现关联），即 获取与指定记忆关联的其他记忆（Hebbian 共现关联），即
get_stats
from source
获取记忆感知系统统计信息（记忆总数、类型分布、层级分布等）。当需要了解系统整体状态、记忆库规模时调用。 获取记忆感知系统统计信息（记忆总数、类型分布、层级分布等）。当需要了解系统整体状态、记忆库规模时调用。
get_top_experiences
from source
获取按衰减分数排序的 Top N 经验教训。当需要提取记忆库中最重要/最常被引用的经验时调用。 获取按衰减分数排序的 Top N 经验教训。当需要提取记忆库中最重要/最常被引用的经验时调用。
get_user_profile
from source
获取用户画像——聚合记忆中关于用户本人的偏好、事实、习惯类信息。当需要了解用户的完整背景（喜欢什么、不喜欢什么、身份事实、习惯）时调用，比 search_memories 更全面；AI 建议/结论类记忆不会混入画像。本地可用。 获取用户画像——聚合记忆中关于用户本人的偏好、事实、习惯类信息。当需要了解用户的完整背景（喜欢什么、不喜欢什么、身份事实、习惯）时调用，比 search_memories 更全面；AI 建议/结论类记忆不会混入画像。本地可用。
list_memories
from source
分页列出记忆库中的记忆，按重要性倒序。当需要浏览记忆库全貌、盘点已记住的内容、或按类型/层级筛选查看时调用。 分页列出记忆库中的记忆，按重要性倒序。当需要浏览记忆库全貌、盘点已记住的内容、或按类型/层级筛选查看时调用。
merge_memories
from source
合并重复记忆：将多条内容重复/相似的记忆合并到一条目标记忆。当检索结果中发现明显重复的记忆时调用，减少冗余。 合并重复记忆：将多条内容重复/相似的记忆合并到一条目标记忆。当检索结果中发现明显重复的记忆时调用，减少冗余。
observe_turn
from source
记录对话内容到记忆识别队列。当本轮对话中用户透露了可能值得记住的偏好、事实、决策时，可调用此工具让系统自动判断是否值得入记忆。轻量快速（<5ms），仅入队不阻塞。 记录对话内容到记忆识别队列。当本轮对话中用户透露了可能值得记住的偏好、事实、决策时，可调用此工具让系统自动判断是否值得入记忆。轻量快速（<5ms），仅入队不阻塞。
recall_context
from source
一键回忆（比 search_memories 更全面）：当需要全面了解某个主题的来龙去脉时调用此工具。本地模式：仅 FTS5 全文 + 向量语义基础检索（不含感知链/关联/扩散）。连接服务器后：额外叠加感知链深度溯源（backward depth=8）+ Hebbian 关联 + 多跳扩散。返回结果含 source 字段。 一键回忆（比 search_memories 更全面）：当需要全面了解某个主题的来龙去脉时调用此工具。本地模式：仅 FTS5 全文 + 向量语义基础检索（不含感知链/关联/扩散）。连接服务器后：额外叠加感知链深度溯源（backward depth=8）+ Hebbian 关联 + 多跳扩散。返回结果含 source 字段。
reimport_sources
from source
导入记忆来源：扫描指定目录（如 Obsidian vault 路径）或 COGNITION_SOURCES 配置的目录，把 .md/.json 等文件导入记忆库（frontmatter 自动剥离）。内容哈希去重不重复。用户新增了笔记后调用此工具同步。 导入记忆来源：扫描指定目录（如 Obsidian vault 路径）或 COGNITION_SOURCES 配置的目录，把 .md/.json 等文件导入记忆库（frontmatter 自动剥离）。内容哈希去重不重复。用户新增了笔记后调用此工具同步。
rotate_observation_logs
from source
清理 7 天前的观察日志文件。定期维护用，一般由系统自动处理，无需手动调用。 清理 7 天前的观察日志文件。定期维护用，一般由系统自动处理，无需手动调用。
save_memory
from source
保存一条记忆。当用户明确告知关于他自己的新信息（偏好、事实、经历、观点、项目决策等），且你觉得值得长期记住时，调用此工具。内容会自动建立全文索引和向量索引，后续搜索可命中。 保存一条记忆。当用户明确告知关于他自己的新信息（偏好、事实、经历、观点、项目决策等），且你觉得值得长期记住时，调用此工具。内容会自动建立全文索引和向量索引，后续搜索可命中。
scan_memory_patterns
from source
扫描近期记忆模式：按类型/标签聚类分析，了解当前记忆库的内容分布和趋势。当需要总结用户近期关注点、记忆主题变化时调用。 扫描近期记忆模式：按类型/标签聚类分析，了解当前记忆库的内容分布和趋势。当需要总结用户近期关注点、记忆主题变化时调用。
scan_observation_patterns
from source
扫描最近 N 小时的观察日志，返回高频错误模式。当需要从操作日志中提取失败规律时调用。 扫描最近 N 小时的观察日志，返回高频错误模式。当需要从操作日志中提取失败规律时调用。
search_memories
from source
搜索记忆库，查找与查询词相关的历史记忆。当用户提及之前讨论过的话题、项目、偏好、技术决策，或需要了解用户背景信息时，主动调用此工具。支持关键词 + 语义双路检索，适合大部分回忆场景。本地模式：FTS5 全文 + 向量语义 6 路检索。连接服务器后：额外启用 Z-score 融合排序 + 冲突证据补充（自动拉入矛盾记忆的另一端）。返回结果含 source 字段… 搜索记忆库，查找与查询词相关的历史记忆。当用户提及之前讨论过的话题、项目、偏好、技术决策，或需要了解用户背景信息时，主动调用此工具。支持关键词 + 语义双路检索，适合大部分回忆场景。本地模式：FTS5 全文 + 向量语义 6 路检索。连接服务器后：额外启用 Z-score 融合排序 + 冲突证据补充（自动拉入矛盾记忆的另一端）。返回结果含 source 字段标识
session_mine
from source
挖掘对话会话中的决策、踩坑、编辑循环，提炼经验。当需要从一段对话历史中提取可复用经验时调用。 挖掘对话会话中的决策、踩坑、编辑循环，提炼经验。当需要从一段对话历史中提取可复用经验时调用。
share_memory
from source
设置记忆的共享状态（允许其他 Agent 访问）。多 Agent 协作场景下，需要把某条记忆共享给其他 Agent 时调用。 设置记忆的共享状态（允许其他 Agent 访问）。多 Agent 协作场景下，需要把某条记忆共享给其他 Agent 时调用。
trace_perception_chain
from source
追踪记忆的感知链（BFS），查看 追踪记忆的感知链（BFS），查看
validate_memory
from source