Memstate AI MCP Server

Memstate AI - MCP

หน่วยความจำแบบมีเวอร์ชันสำหรับเอเจนต์ AI จัดเก็บข้อเท็จจริง ตรวจจับความขัดแย้ง และติดตามว่าการตัดสินใจเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป — ให้บริการผ่านเซิร์ฟเวอร์ MCP แบบโฮสต์

Dashboard · เอกสาร · ราคา

---

ทำไมต้อง Memstate?

	RAG (ระบบหน่วยความจำอื่นๆ ส่วนใหญ่)	Memstate AI
การใช้โทเค็นต่อการสนทนา	~7,500	~1,500
การมองเห็นของเอเจนต์	กล่องดำ	โปร่งใสเต็มที่
การกำหนดเวอร์ชันหน่วยความจำ	ไม่มี	ประวัติทั้งหมด
การเติบโตของโทเค็นเมื่อหน่วยความจำเพิ่มขึ้น	O(n)	O(1)
โครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น	ใช่	ไม่มี — SaaS แบบโฮสต์

ระบบหน่วยความจำอื่นๆ ทุ่มทุกอย่างลงในหน้าต่างบริบทของคุณและหวังให้ดีที่สุด Memstate มอบ ฐานความรู้ที่มีโครงสร้างและกำหนดเวอร์ชัน ให้เอเจนต์ของคุณนำทางได้อย่างแม่นยำ — โหลดเฉพาะสิ่งที่คุณต้องการ รู้ว่าอะไรเปลี่ยนแปลง รู้เมื่อข้อเท็จจริงขัดแย้งกัน

---

การวัดประสิทธิภาพ

เราสร้าง ชุดการวัดประสิทธิภาพแบบโอเพนซอร์ส ที่ทดสอบสิ่งที่สำคัญจริงๆ สำหรับหน่วยความจำของเอเจนต์: ระบบของคุณสามารถจัดเก็บข้อเท็จจริง เรียกคืนได้อย่างแม่นยำข้ามเซสชัน ตรวจจับความขัดแย้งเมื่อสิ่งต่างๆ เปลี่ยนแปลง และรักษาบริบทเมื่อโปรเจกต์พัฒนาไปหรือไม่?

การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัว: Memstate AI กับ Mem0

ทั้งสองระบบถูกทดสอบภายใต้เงื่อนไขที่เหมือนกันโดยใช้เอเจนต์เดียวกัน (Claude Sonnet 4.6, temperature 0), สถานการณ์เดียวกัน และเกณฑ์การให้คะแนนเดียวกัน

เมตริก	Memstate AI	Mem0	ผู้ชนะ
คะแนนรวม	69.1	15.4	Memstate
ความแม่นยำ (การเรียกคืนข้อเท็จจริง)	74.1	12.6	Memstate
การตรวจจับความขัดแย้ง	85.5	19.0	Memstate
ความต่อเนื่องของบริบท	63.7	10.1	Memstate
ประสิทธิภาพโทเค็น	22.3	30.6	Mem0

น้ำหนักการให้คะแนน: ความแม่นยำ 40%, การตรวจจับความขัดแย้ง 25%, ความต่อเนื่องของบริบท 25%, ประสิทธิภาพโทเค็น 10%

การแจกแจงรายละเอียดตามสถานการณ์

การวัดประสิทธิภาพรันสถานการณ์จริงห้าสถานการณ์ที่จำลองเวิร์กโฟลว์เอเจนต์แบบหลายเซสชัน:

สถานการณ์	Memstate AI	Mem0
วิวัฒนาการสถาปัตยกรรมเว็บแอป	43.2	55.6
การย้ายระบบการตรวจสอบสิทธิ์	66.2	10.2
วิวัฒนาการสคีมาฐานข้อมูล	72.7	7.0
ความขัดแย้งในการกำหนดเวอร์ชัน API	86.5	0.9
การกลับคำตัดสินใจของทีม	77.2	3.3

Mem0 ชนะในสถานการณ์แรก (การติดตามสถาปัตยกรรมอย่างง่าย) แต่ประสบปัญหาอย่างหนักในสถานการณ์ที่ต้องจัดการกับข้อขัดแย้ง บริบทข้ามเซสชัน และการติดตามการกลับคำตัดสินใจ — ได้คะแนนเกือบศูนย์ในสามจากห้าสถานการณ์

ทำไม Memstate ถึงชนะ

การวัดประสิทธิภาพเผยให้เห็นความแตกต่างทางสถาปัตยกรรมพื้นฐาน:

Mem0 ใช้การค้นหาเชิงความหมายแบบฝังตัว ข้อเท็จจริงถูกแบ่งเป็นส่วนๆ ฝังตัว และเรียกค้นโดยความคล้ายคลึง วิธีนี้ใช้ได้กับการค้นหาอย่างง่ายแต่ล้มเหลวเมื่อ:

• ข้อเท็จจริงขัดแย้งกับข้อเท็จจริงก่อนหน้า (ระบบไม่สามารถแยกแยะระหว่างปัจจุบันกับที่ล้าสมัย)
• ต้องการการเรียกคืนที่แม่นยำ (การฝังตัวส่งคืนผลลัพธ์ที่ "คล้ายกัน" ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ตรงกันทุกประการ)
• เวลาแฝงในการเขียนถึงอ่านมีความสำคัญ (หน่วยความจำใหม่ใช้เวลาหลายวินาทีกว่าจะค้นหาได้)

Memstate ใช้ที่เก็บข้อมูลแบบคีย์-ค่าที่มีโครงสร้างและกำหนดเวอร์ชัน ทุกข้อเท็จจริงอยู่ที่คีย์พาธที่ชัดเจนพร้อมประวัติเวอร์ชันทั้งหมด นี่หมายความว่า:

• การตรวจจับความขัดแย้งมีมาในตัว — เมื่อข้อเท็จจริงใหม่ขัดแย้งกับข้อเท็จจริงเก่า ระบบจะรู้และเก็บรักษาทั้งสองเวอร์ชัน
• การเรียกคืนเป็นแบบกำหนดได้ — คุณจะได้รับสิ่งที่ถูกจัดเก็บไว้กลับคืนมา ไม่ใช่การจับคู่โดยประมาณ
• ความต่อเนื่องข้ามเซสชันเชื่อถือได้ — เอเจนต์นำทางโครงสร้างแบบต้นไม้ที่มีโครงสร้าง แทนที่จะหวังว่าการค้นหาเชิงความหมายจะแสดงบริบทที่ถูกต้อง
• ต้นทุนโทเค็นคงที่ O(1) — เอเจนต์โหลดสรุปก่อนและเจาะลึกรายละเอียดเมื่อจำเป็นเท่านั้น แทนที่จะทุ่มการฝังตัวที่อาจเกี่ยวข้องทั้งหมดลงในหน้าต่างบริบท

หมายเหตุเกี่ยวกับความเป็นธรรม

• ทั้งสองระบบใช้โมเดลเอเจนต์ อุณหภูมิ และเกณฑ์การประเมินเดียวกัน
• Mem0 ได้รับการหน่วงเวลาการนำเข้า 10 วินาทีระหว่างการเขียนและการอ่านเพื่อรองรับไปป์ไลน์การฝังตัวแบบอะซิงโครนัส
• Mem0 ได้คะแนนสูงกว่าในด้านประสิทธิภาพโทเค็น แต่เมตริกนี้ควรอ่านในบริบท — การใช้โทเค็นที่ต่ำกว่าอาจสะท้อนถึงข้อมูลที่ถูกส่งคืนน้อยลง ระบบที่เรียกค้นข้อเท็จจริงที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้องใช้โทเค็นต่อการตอบสนองน้อยลง แต่อาจต้องเรียกติดตามมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดแล้วใช้โทเค็นมากขึ้นเพื่อให้ได้คำตอบเดียวกัน
• ซอร์สโค้ดการวัดประสิทธิภาพรวมอยู่ในที่เก็บนี้เพื่อความสามารถในการทำซ้ำได้อย่างสมบูรณ์
• Mem0 อาจทำงานแตกต่างออกไปด้วยการกำหนดค่าแบบกำหนดเองหรือโมเดลการฝังตัวที่แตกต่างกัน

---

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

รับคีย์ API ของคุณที่ memstate.ai/dashboard จากนั้นเพิ่มลงในการกำหนดค่าไคลเอนต์ MCP ของคุณ:

{
  "mcpServers": {
    "memstate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@memstate/mcp"],
      "env": {
        "MEMSTATE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

ไม่มี Docker ไม่มีฐานข้อมูล ไม่มีโครงสร้างพื้นฐาน ทำงานได้ใน 60 วินาที

---

การตั้งค่าไคลเอนต์

Claude Desktop

ตำแหน่งการกำหนดค่า:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memstate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@memstate/mcp"],
      "env": { "MEMSTATE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add memstate npx @memstate/mcp -e MEMSTATE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE

Cursor

ใน Cursor Settings → MCP → Add Server — รูปแบบ JSON เดียวกับ Claude Desktop ข้างต้น

Cline / Windsurf / Kilo Code / Roo Code

ทั้งหมดรองรับรูปแบบการกำหนดค่า MCP แบบ stdio เดียวกัน เพิ่มลงในไฟล์การตั้งค่า MCP ของไคลเอนต์ของคุณ

---

เครื่องมือหลัก

เครื่องมือ	เมื่อใดควรใช้
memstate_remember	จัดเก็บมาร์กดาวน์ สรุปงาน การตัดสินใจ เซิร์ฟเวอร์แยกคีย์พาธและตรวจจับความขัดแย้งโดยอัตโนมัติ ใช้สำหรับการเขียนส่วนใหญ่
memstate_set	ตั้งค่าคีย์พาธเดียวเป็นค่าสั้นๆ (เช่น config.port = 8080) ไม่ใช้สำหรับข้อความร้อยแก้ว
memstate_get	เรียกดูหน่วยความจำทั้งหมดสำหรับโปรเจกต์หรือทรีย่อย ใช้เมื่อเริ่มต้นทุกงาน
memstate_search	ค้นหาเชิงความหมายตามความหมายเมื่อคุณไม่ทราบคีย์พาธที่แน่นอน
memstate_history	ดูว่าความรู้ชิ้นหนึ่งเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป — สายโซ่เวอร์ชันเต็ม
memstate_delete	ลบแบบซอฟต์คีย์พาธ สร้างทูมสโตน; ประวัติทั้งหมดถูกเก็บรักษาไว้
memstate_delete_project	ลบแบบซอฟต์ทั้งโปรเจกต์และหน่วยความจำทั้งหมดของมัน

คีย์พาธทำงานอย่างไร

หน่วยความจำถูกจัดระเบียบในรูปแบบจุดแบบลำดับชั้น:

project.my_app.database.schema
project.my_app.auth.provider
project.my_app.deploy.environment

คีย์พาธถูกเติมคำนำหน้าอัตโนมัติ: keypath="database" ด้วย project_id="my_app" → project.my_app.database เอเจนต์ของคุณสามารถเจาะลึกสิ่งที่ต้องการได้อย่างแม่นยำ — ไม่มีการทุ่มบริบททั้งหมด

---

มันทำงานอย่างไร

Agent: memstate_remember(project_id="my_app", content="## Auth\nUsing SuperTokens...")
         ↓
Server extracts keypaths:  [project.my_app.auth.provider, ...]
         ↓
Conflict detection:  compare against existing memories at those keypaths
         ↓
New version stored — old version preserved in history chain
         ↓
Next session: memstate_get(project_id="my_app") → structured summaries only
         ↓
Agent drills into project.my_app.auth only when it needs auth details

ต้นทุนโทเค็นคงที่ ไม่ว่าจะมีหน่วยความจำทั้งหมดกี่รายการก็ตาม

---

เพิ่มในคำแนะนำเอเจนต์ของคุณ

คัดลอกลงใน AGENTS.md หรือพรอมต์ระบบของคุณ:

## Memory (Memstate MCP)

### Before each task
- memstate_get(project_id="my_project") — browse existing knowledge
- memstate_search(query="topic", project_id="my_project") — find by meaning

### After each task
- memstate_remember(project_id="my_project", content="## Summary\n- ...", source="agent")

### Tool guide
- memstate_remember — markdown summaries, decisions, task results (preferred)
- memstate_set — single short values only (config flags, status)
- memstate_get — browse/retrieve before tasks
- memstate_search — semantic lookup when keypath unknown
- memstate_history — audit how knowledge evolved
- memstate_delete — remove outdated memories (history preserved)

---

ตัวแปรสภาพแวดล้อม

ตัวแปร	ค่าเริ่มต้น	คำอธิบาย
MEMSTATE_API_KEY	(จำเป็น)	คีย์ API จาก memstate.ai/dashboard
MEMSTATE_MCP_URL	https://mcp.memstate.ai	แทนที่สำหรับการปรับใช้แบบโฮสต์เอง

ตรวจสอบการเชื่อมต่อของคุณ

MEMSTATE_API_KEY=your_key npx @memstate/mcp --test

พิมพ์เครื่องมือที่มีอยู่ทั้งหมดและยืนยันว่าคีย์ API ของคุณทำงานได้

สร้างขึ้นสำหรับเอเจนต์ AI ที่สมควรรู้ว่าพวกเขารู้อะไร