Audrey MCP 服务说明文档
1. 服务概述
一句话简介：为AI代理提供持久记忆能力的本地记忆运行时，让代理能够记住过去的错误、项目规则和经验教训，实现跨会话的连续性。
- 服务名称：Audrey
- 版本号：v0.22.2+
- 开发者/提供方：Evilander
- 协议类型：MCP (Model Context Protocol)
2. 核心功能
该MCP服务提供以下主要功能：
- memory_recall：通过语义相似度查找持久化上下文
- memory_preflight：在执行操作前检查之前的失败、风险、规则和相关程序
- memory_reflexes：将记忆证据转换为代理可遵循的触发-响应指导
- memory_validate：在操作后关闭循环，记录有用、已使用或错误的结果
- memory_dream：将事件整合为原则并应用衰减机制
- audrey impact/doctor：告诉人类或CI系统运行时是否正在工作并准备就绪
3. 使用场景
该服务适合在以下情况下使用：
- AI代理需要记住之前的错误和教训
- 跨会话保持项目特定的规则和偏好
- 检测和避免重复的失败命令
- 构建具有长期记忆能力的智能代理
- 本地优先、隐私保护的记忆存储需求
4. 接入方式
4.1 服务端点
MCP stdio服务器：20+工具，支持状态/最近/原则资源和简报/回忆/反思提示
REST API：Hono服务器，端口默认7437，路由/health和/v1/*
4.2 认证与权限
本地服务默认无需认证
非本地访问需设置AUDREY_API_KEY环境变量
4.3 数据格式
存储：本地SQLite + sqlite-vec，无需托管数据库
支持多种嵌入提供者：local、gemini、openai、mock
4.4 服务器配置
快速安装：
npx audrey doctor npx audrey demo npx audrey install生成配置块：
npx audrey mcp-config codex npx audrey mcp-config generic npx audrey mcp-config vscodeOllama本地代理：
AUDREY_AGENT=ollama-local-agent npx audrey serve curl http://localhost:7437/health5. 接口定义
| 代理需求 | REST路由 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 操作前检查记忆 | POST /v1/preflight | 检查之前的失败和风险 |
| 获取操作的反射规则 | POST /v1/reflexes | 获取触发-响应指导 |
| 存储有用的观察 | POST /v1/encode | 编码并存储记忆 |
| 回忆相关上下文 | POST /v1/recall | 语义搜索记忆 |
| 获取回合大小的记忆包 | POST /v1/capsule | 获取紧凑的记忆摘要 |
| 健康检查 | GET /v1/status | 检查服务状态 |
6. 快速开始
6.1 环境要求
- Node.js 20+
- 可选：Python（用于Python客户端）
- 可选：Docker（用于容器化部署）
6.2 示例代码
JavaScript使用：
import { Audrey } from 'audrey'; const brain = new Audrey({ dataDir: './audrey-data', agent: 'support-agent', embedding: { provider: 'local', dimensions: 384 }, }); await brain.encode({ content: 'Stripe returns HTTP 429 above 100 req/s', source: 'direct-observation', tags: ['stripe', 'rate-limit'], }); const memories = await brain.recall('stripe rate limit'); await brain.waitForIdle(); brain.close();Python使用：
pip install audrey-memory from audrey_memory import Audrey brain = Audrey(base_url="http://127.0.0.1:7437", agent="support-agent") memory_id = brain.encode("Stripe returns HTTP 429 above 100 req/s", source="direct-observation") results = brain.recall("stripe rate limit", limit=5) brain.close()7. 注意事项
- 每个租户/环境设置独立的
AUDREY_DATA_DIR以实现隔离 - 显式设置
AUDREY_EMBEDDING_PROVIDER和AUDREY_LLM_PROVIDER - 在提供者或维度更改前备份SQLite数据目录
- 将API密钥和凭据排除在编码的记忆内容之外
- 定期运行
npx audrey dream以保持整合和衰减更新 - 许可证：MIT