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ReasoningBank-MCP

by hanw39·9·综合分 38

ReasoningBank MCP 服务器,为AI代理提供基于经验的推理记忆管理,实现持续进化能力。

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概述

ReasoningBank MCP 服务器是论文《ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory》的实现,为AI代理提供记忆管理功能。该系统支持从成功和失败经验中提取推理策略,通过智能检索系统指导代理交互。特别地,v0.2.0+版本新增了智能记忆管理系统,包括自动去重、智能合并等功能,大幅提升记忆质量和存储效率。

试试问 AI

装完之后,这里有 3 个你可以让 AI 做的事:

:需要持续学习和积累经验的长周期AI代理
:需要独立记忆池的多智能体系统
:复杂问题解决场景,需要历史成功经验指导未来决策

什么时候选它

选择此服务器适用于需要从经验中学习并随时间改进推理能力的AI代理,特别是多代理系统中需要隔离记忆域的专业角色。

什么时候不要选它

如果你的每个交互都需要立即获得结果而不需要记忆保留,或者处理极其简单的任务而不受益于累积经验,则不要选择此服务器。

此 server 暴露的工具

从 README 抽取出 2 个工具
  • retrieve_memory

    检索相关的历史经验记忆,帮助指导当前任务的执行

  • extract_memory

    从任务轨迹中提取推理经验并保存到记忆库

可对比工具

semantic-mcpmemory-mcpvectorstore-mcp

安装

安装

  1. 克隆仓库并进入目录:
git clone https://github.com/hanw39/ReasoningBank-MCP.git
cd ReasoningBank-MCP
  1. 安装依赖:
pip install -e .

Claude Desktop 配置

在配置文件中添加:

{
  "mcpServers": {
    "reasoning-bank": {
      "command": "reasoning-bank-mcp",
      "env": {
        "DASHSCOPE_API_KEY": "你的百炼API密钥"
      }
    }
  }
}

SSE 模式配置:

{
  "mcpServers": {
    "reasoning-bank": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/sse"
    }
  }
}

ReasoningBank-MCP 对比

GitHub →

最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。