Как реализовать постоянную память с помощью локального графа знаний в Claude Desktop

Введение в Knowledge Graph Memory Server в Claude Desktop

Knowledge Graph Memory Server позволяет Claude Desktop запоминать и упорядочивать информацию о пользователе в нескольких чатах. Он хранит предпочтения пользователя, прошлые разговоры и личные данные в виде графа знаний. Такая структура помогает Claude понимать взаимосвязи между данными, что приводит к более персонализированным и менее повторяющимся ответам.

Настройка постоянной памяти

В этом руководстве показано, как реализовать простую систему постоянной памяти с использованием локального графа знаний в Claude Desktop. Это помогает Claude запоминать информацию о пользователе между чатами и обеспечивать более персонализированные и последовательные ответы.

Шаг 1: Установка зависимостей

Установка Node.js

Для запуска Knowledge Graph Memory Server через npx необходим Node.js. Скачайте последнюю версию Node.js с nodejs.org и установите, выбрав настройки по умолчанию.

Установка Claude Desktop

Скачайте последнюю версию Claude Desktop с https://claude.ai/download. Для подключения Claude к MCP серверу откройте или создайте файл claude_desktop_config.json в папке Claude с помощью любого текстового редактора.

Шаг 2: Конфигурация MCP сервера

Создайте или отредактируйте файл mcp.json с такой конфигурацией для настройки сервера памяти:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_PATH": "./memory.json"
      }
    }
  }
}

Шаг 3: Настройка Claude

В Claude перейдите в Файл > Настройки > Настройки Claude > Конфигурация. В разделе Личные предпочтения добавьте следующие инструкции:

1. Идентификация пользователя: Предполагается, что вы взаимодействуете с default_user. Если пользователь не идентифицирован, постарайтесь сделать это.
2. Извлечение памяти: Начинайте каждый чат с сообщения «Remembering...» и загружайте всю релевантную информацию из вашего графа знаний.
3. Память: Во время общения обращайте внимание на новую информацию о:
   • Основных данных (возраст, пол, местоположение, профессия, образование)
   • Поведении (интересы, привычки)
   • Предпочтениях (стиль общения, язык)
   • Целях (цели, стремления)
   • Отношениях (до 3 степеней личных и профессиональных связей)
4. Обновление памяти: При получении новой информации:
   • Создавайте сущности для организаций, людей, событий
   • Связывайте их отношениями
   • Сохраняйте факты как наблюдения

Использование инструментов MCP

После настройки доступны 9 инструментов MCP для управления графом знаний: создание сущностей, связей, добавление и удаление наблюдений, чтение и поиск в графе, открытие узлов. Текст в настройках позволяет Claude автоматически использовать эти инструменты во время диалогов.

Постоянная память между чатами

Claude запоминает данные из предыдущих разговоров через граф знаний, даже при начале новых чатов. Эта интеграция позволяет создавать, изменять и использовать знания в реальном времени, улучшая возможности Claude в управлении базами данных и генерации SQL-запросов. С такой системой памяти Claude становится более умным, отзывчивым и последовательным помощником.

Для подробностей и дополнительных ресурсов посетите официальную документацию и сообщества.

Следите за нами в Twitter, Telegram и LinkedIn, и присоединяйтесь к нашему сообществу ML в SubReddit с 90k+ участников. Также рекомендуем зарегистрироваться на miniCON Virtual Conference по AGENTIC AI с бесплатным участием и мастер-классами.