知己 AI 类脑记忆 MCP Server(薄桥)— Chinese-first brain-inspired long-term memory as an MCP server. Let any MCP client remember and understand your user.
Server defines 9 tools with explicit Zod schemas and descriptions. Naming follows verb_noun pattern (zhiji_workspace_assemble, zhiji_memory_search, etc.). Descriptions are detailed and domain-specific (194 - 250 chars average), exceeding baseline. However, critical gaps exist: (1) output schemas are NOT documented, tools return JSON but LLMs cannot predict field structure; (2) error handling lacks recovery guidance, errors are raw API responses without actionable next steps; (3) parameter descriptions use Chinese, reducing LLM clarity; (4) no tool annotations (readOnlyHint/destructiveHint) despite clear read/write semantics; (5) some parameters lack constraints (e.g., maxResults has bounds but hours lacks explicit max). Composition is strong, tools chain well (workspace_assemble → feedback). Security: API key injection via header is correct; no secrets in params.
获取从对话中抽取的结构化事实清单(主体归属、置信度、冲突状态)。适合需要精确事实而非叙述性记忆的场景(如核对姓名/日期/数量)。
对知己最近一次记忆召回/回答的质量提交显式反馈(点赞/点踩)。反馈会进入知己的自演化奖励信号(implicitPositiveRate),并对最近检索到的记忆块做 Q 值强化(赞)或惩罚(踩)——这是让 agent 的使用效果反哺记忆系统、使其越用越懂用户的闭环入口。rating=up 表示记忆/回答有帮助且准确,down 表示记错/答非所问。⚠️ 若希望反馈精确落到具体记忆块(而非仅计入全局奖励),请在同一会话里先调用 zhiji_workspace_assemble 或 zhiji_memory_search,再调用本工具。
把一个文件(音频/录音/图片/PDF/Word/Excel/视频等)经知己既有抽取管线(Whisper 语音转写 / Tesseract OCR / 文档解析)转成文本后写入长期记忆——这是让音视频与文档'进记忆'的入口(zhiji_memory_ingest 只收文本)。来源三选一:path=MCP 服务器本机可读的文件路径(适合 stdio 本地客户端);url=http(s) 链接(桥接可下载);base64=内联字节(适合远程 HTTP 客户端的小文件)。⚠️ 音视频转写在 CPU 上可能耗时数分钟,请把客户端超时调大并耐心等待。★音视频还会做声学情绪分析(音量/语速/声纹情绪)存入情绪库;isUserVoice=true(确认是用户本人的录音/视频)时,声学情绪进一步汇入用户画像「声学情绪基调」——非用户本人的音频(播客/他人声音)务必留默认 false,否则会污染画像。
把一轮对话写入用户的长期记忆。写入后系统异步完成:向量嵌入、画像提取、事实抽取、重要度评分等。messages 必须成对提供 user 与 assistant 发言(至少一条 user)。⚠️ 本工具只收文本;音频/录音/图片/PDF/Word/Excel/视频等文件请改用 zhiji_ingest_file(经既有抽取管线转写/OCR/解析后进记忆)。
在用户的长期记忆中做混合搜索(全文 trigram + 向量语义 + 时间衰减加权的 11 阶段管线),返回带来源与评分的记忆片段。比 workspace_assemble 轻量,适合只要召回不要推理的场景。
Output schemas not documented. Tools return JSON objects but LLMs cannot predict field structure (e.g., workspace_assemble returns memoryContext, profile, factContext, but no schema defines these fields' types or nested structure). Forces LLMs to guess and parse unstructured output.
Error responses lack recovery guidance. Errors are raw API messages (e.g., 'memory-bridge 500 Internal Server Error') without actionable next steps. LLMs cannot determine if error is retryable, user-fixable, or fatal.
Inferred effective spec: 2026-07-28+.
| Scored | Grade | Overall | Spec posture | Rubric |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-23 | D | 58 | 2026-07-28+ | v2 |
获取用户画像的文本摘要(7 层 36 维:基础身份/自传体记忆/思维准则/行为方式/内感知状态/动态状态/涌现洞察)。返回适合直接注入系统提示词的自然语言摘要。
查询用户当前窗口内到期/临期的前瞻性意图(待办、承诺、计划)。返回描述、触发条件、到期时间。适合 agent 在对话开始时主动提醒用户'该做某事了'。数据来自知己前瞻监控(prospective-monitor)。
查询 memory-bridge 服务健康状态与规模(文件数/记忆块数/FTS 可用性)。用于连通性诊断。
组装知己的统一记忆上下文(工作空间):对一个查询返回相关记忆片段(memoryContext)、用户画像摘要(profile)、事实(factContext)、推论提示(inferenceHints)、反事实推演(counterfactualHint)、跨域联想(emergenceHint)等。这是把'懂用户'注入任何 LLM 对话的一站式入口。注意:慢思考查询(假设/对比类)因触发 LLM 推演,延迟可达 10-15 秒。
No tool annotations. Tools have clear semantics (zhiji_memory_ingest, zhiji_feedback, zhiji_ingest_file are WRITE; others are READ_ONLY) but lack readOnlyHint/destructiveHint annotations. Clients cannot optimize caching or warn users of side effects.
Parameter descriptions in Chinese reduce LLM clarity. While domain-appropriate, descriptions like '当前用户消息/查询' and '用户标识(邮箱格式)' may confuse non-Chinese-trained LLMs. Recommend English descriptions or bilingual.
Missing parameter constraints. zhiji_prospective_due.hours lacks explicit maximum (only minimum=1); zhiji_ingest_file.transcriptionTimeoutMs lacks bounds. Unbounded numeric params let LLMs pass absurd values.