MCP Memory Visualizer

Ferramentas de Visualização de Memória do Claude MCP

Utilitários de visualização de grafos para explorar e analisar os dados de memória do Claude capturados pelo servidor Memory MCP da Anthropic.

🌐 Experimente Agora!

Inicie o Visualizador Web Interativo →

Não é necessário instalar nada! Envie seu arquivo memory.json diretamente no seu navegador.

• 🔒 100% Privado - Todo o processamento acontece localmente no seu navegador
• 📊 Interativo - Arraste, amplie, pesquise e explore
• 🎨 Bonito - Entidades codificadas por cores com animações suaves
• 📱 Funciona em Qualquer Lugar - Sem necessidade de Python ou dependências

Visão Geral

Este repositório oferece três maneiras de visualizar os dados de memória do seu Claude:

1. 🌐 Visualizador Web - Visualização interativa baseada em navegador (sem necessidade de instalação!)
2. 📊 Análise Estática em Python - Análise estatística baseada em NetworkX e grafos de alta resolução
3. 🔍 Python Interativo - Visualização em navegador com PyVis e processamento em Python

Perfeito para:

• Análise de Memória: Entender o que o Claude lembra sobre suas conversas
• Mapeamento de Conhecimento: Visualizar relacionamentos e conexões entre entidades
• Limpeza de Memória: Identificar entidades redundantes ou esparsas para otimização
• Pesquisa: Explorar como sistemas de memória de IA organizam informações

Início Rápido

Opção 1: Visualizador Web (Mais Fácil!)

Basta visitar: https://dzivkovi.github.io/mcp-memory-visualizer/

• Sem necessidade de instalação
• Funciona em qualquer dispositivo com navegador web
• Arraste e solte seu arquivo memory.json
• 100% privado - todo o processamento acontece no seu navegador

Opção 2: Ferramentas Python

Para análise avançada e processamento em lote:

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run static analysis
python visualize_memory.py

# Run interactive Python version
python visualize_memory_interactive.py

Localização do Arquivo de Memória

Localização Padrão (Problemática)

O servidor Memory MCP armazena memory.json por padrão em:

C:\Users\[username]\AppData\Local\npm-cache\_npx\[hash]\node_modules\@modelcontextprotocol\server-memory\dist\memory.json

⚠️ Aviso: Esta localização é temporária e é apagada durante limpezas de cache do npm ou atualizações de pacotes.

Configuração Recomendada

Sempre configure uma localização persistente usando a variável de ambiente MEMORY_FILE_PATH na configuração do Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx", 
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "C:\\Users\\[username]\\Documents\\claude-memory\\memory.json"
      }
    }
  }
}

Locais Seguros de Armazenamento

• C:\Users\[username]\Documents\claude-memory\memory.json
• C:\Users\[username]\AppData\Roaming\claude-memory\memory.json
• C:\claude-memory\memory.json (requer direitos de administrador)

Nota: Crie o diretório primeiro e use barras invertidas duplas (\\) em caminhos do Windows para escape JSON adequado.

Comparação de Ferramentas

Recurso	Visualizador Web	Python Estático	Python Interativo
Instalação	Nenhuma	Python + bibliotecas	Python + bibliotecas
Privacidade	100% local	Local	Local
Interatividade	Alta	Nenhuma	Alta
Análise	Visual	Estatística	Ambas
Exportação	Captura de tela	PNG + estatísticas	HTML
Melhor Para	Exploração rápida	Pesquisa/relatórios	Análise aprofundada

Dados de Demonstração

O repositório inclui um arquivo memory.json de demonstração com dados realistas, porém fictícios, mostrando:

• 16 entidades em 9 tipos diferentes (pessoa, tecnologia, projeto, etc.)
• 25 relacionamentos formando um grafo de conhecimento conectado
• Conexões complexas entre pesquisa de IA, sistemas empresariais e colaboração acadêmica
• Tamanhos variados de nós de 1 a 10 observações

Recursos

Visualizador Web

• Arraste e Solte upload de arquivo
• Pesquisa de entidades e observações
• Grafo Interativo com simulação de física
• Painel de Detalhes mostrando observações e relacionamentos
• Layout automático com controles de zoom
• Design com foco em privacidade com mensagens claras

Análise Estática em Python (visualize_memory.py)

• Estatísticas de rede (nós, arestas, componentes conectados)
• Análise de centralidade (entidades mais conectadas)
• Detecção de redundância (entidades similares, nós esparsos)
• Visualização de grafo em alta resolução (300 DPI)
• Saída detalhada de análise no terminal

Python Interativo (visualize_memory_interactive.py)

• Visualização interativa baseada em navegador
• Dicas de ferramenta ao passar o mouse com detalhes completos da entidade
• Posicionamento de nós baseado em física
• Zoom, pan e arrastar nós
• Exportação em HTML para compartilhamento

Formato do Arquivo de Memória

Estas ferramentas funcionam com arquivos memory.json no formato JSONL (um objeto JSON por linha):

{"type": "entity", "name": "Python", "entityType": "technology", "observations": ["Used for data analysis", "Popular ML language"]}
{"type": "relation", "from": "Python", "to": "Data Science", "relationType": "used_in"}

Detalhes Técnicos

Visualizador Web

• D3.js para visualização de dados poderosa
• Layout de grafo com força direcionada
• Processamento no lado do cliente para privacidade
• Design responsivo para todos os tamanhos de tela

Ferramentas Python

• NetworkX para análise de grafos
• Matplotlib para visualização estática
• PyVis para saída HTML interativa
• Algoritmos de força direcionada para agrupamento natural

Contribuindo

Sinta-se à vontade para estender estas ferramentas com recursos adicionais:

• Formatos de exportação (GraphML, GEXF, JSON)
• Opções de filtragem (tipos de entidade, intervalos de datas)
• Métricas avançadas (centralidade de intermediação, coeficientes de agrupamento)
• Recursos de edição de memória

Créditos

Construído para explorar os dados de memória do Claude do servidor Memory MCP da Anthropic.

Filosofia: "A perfeição é alcançada, não quando não há mais nada para adicionar, mas quando não há mais nada para remover." - Antoine de Saint-Exupéry