ProactiveAgent

Araçlar arası proaktif hafıza ve öneriler: Claude Code, Kimi Code, Cline, Cursor için. Bir kez öğret, her yerde kullan.

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Bu MCP'yi deneyinSponsorlu

Dokümantasyon

ProactiveAgent 🧠

教一次，处处用。 让 Claude Code / Kimi Code / Cline / Cursor / Proma 共享同一份「主动记忆」——它不仅记住你教过的一切，更会在合适的时机主动开口提醒你。一个 MCP 挂载，所有 agent 立即拥有主动能力。

和其他「只会记」的记忆工具不同：ProactiveAgent 会记，也会在想该提醒你的时刻主动开口——纠正、跟进、自动化、待办、技能，五类主动建议。

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License: MIT Made with Node GitHub smithery badge

🎬 验证故事（30 秒看懂它做了什么）

所有内容均为 2026-08-05 真实运行输出，不是演示动画：Claude Code 写入记忆 → Kimi Code 直接召回（100% 命中）；行为纠正 / 周期需求 → 主动建议命中并接受。

👉 打开交互式演示页：在线演示（GitHub Pages）（浏览器直接打开即可）

⚠️ GitHub 的 blob 页面只是代码查看器、不会执行 HTML 脚本，请使用上方 Pages 链接查看交互演示。

场景实测结果
跨工具共享Claude Code memory_capture 写入 → Kimi Code memory_recall 检索命中（相关度 100%，零配置）
主动建议：纠正「以后提交前先写单元测试」→ suggest_now 识别 correction 建议 → suggest_accept 接受 → 反馈回流
主动建议：自动化「每天下午 5 点检查项目进展」→ suggest_now 识别 automation 建议 → 接受进入调度
Kimi 一条命令接入（8/12 实测）/plugins install .../kimi-plugin.zip → 普通 kimi 会话自动主动记忆（模型按插件指令主动 capture → 新会话 recall 命中，无需 --agent）
Kimi 三路主动（8/12 实测）hooks 恢复后全链路：会话开始注入建议/画像（today-push）→ 过程强信号 <notification> 转述（kimi-user-prompt）→ 收尾自动沉淀记忆（kimi-session-end，默认待确认）
UMP 互操作（8/12 实测）ump-export 导出 → 官方 @universalmemoryprotocol/core 加载 5/5 + recall（scope.owner）全命中——记忆不被任何工具锁死

为什么值得用

🎯 记忆是「用户级资产」，不是「工具级资产」

你在 Claude Code 里教会它的偏好，Kimi Code、Cline 里自动生效——因为记忆存在 ~/.proma-proactive/，所有 agent 通过同一个 MCP server 读写同一份记忆。

告别「每个工具都要重新教一遍」：教一次 TypeScript 偏好，所有 agent 都记得。

💡 主动开口：该沉默时沉默

不是话痨推送，而是有信号才开口、有参数地克制：

  • 你纠正了 agent → 建议把规则写进长期记忆（防重犯）
  • 你重复做同一件事 → 建议自动化 / 沉淀为流程
  • 闲聊、拒绝、打扰时段 → 安静（这就是能力）
  • 克制是有参数的：每日通知上限 6 条、冷却 15 分钟、DND 时段不打扰（建议保留不吞）、画像里说过「不想被打扰」自动降频——防疲劳，也防「记仇」

🔔 关掉终端也会开口：守护进程 + 桌面通知

proactive-mcp daemon --install 一键常驻（launchd/systemd 自启）：即使你没有打开任何 agent，它也会巡检待处理建议并通过桌面通知主动开口（macOS 通知中心 / Windows 托盘 / Linux notify-send）；点击通知直达主动中心面板，一键接受即落地任务。

🔄 记忆不锁死：UMP 互操作

proactive-mcp ump-export 导出为标准 Universal Memory Protocol 文件，官方 UMP SDK 可加载、可 recall——记忆是你的资产，想迁移到任何 UMP 生态随时可以带走。

🛡️ 防投毒设计，记忆安全有底线

  • 自动提取的记忆默认 pending（待确认），你确认才进入召回——阻断恶意/错误内容注入
  • LLM 配置同源原则：apiKey 决定信任源，绝不跨源混搭，防 key 劫持
  • 一条记忆/一条纠正，你都能查看、确认、拒绝、删除

🔌 即插即用，一个 MCP 挂所有

标准 MCP 协议（stdio），零代码改动挂载到任何支持 MCP 的 agent。已在 Claude Code、Kimi Code、Proma 三个完全不同的宿主真实验证（8/12：Kimi 另提供一条命令插件安装）；Smithery 已上架：npx -y smithery mcp add 1797650355/proactive-agent。

快速开始（< 1 分钟，无需 clone ）

✅ 已发布到 npm！一条命令搞定。

方式 A（推荐）：npm 直接安装

# 在你自己的项目里（或任意目录）
npm install @proactive-agent/mcp

# 一键生成挂载配置（Claude Code / Kimi Code / Cline / Cursor 通用）
npx proactive-mcp init

只需 node >= 18。init 会生成指向你本地安装的 .mcp.json，零额外依赖。

或者手动挂载（不装包，直接用 GitHub Release bundle）：

# Claude Code
claude mcp add proactive-agent -- node <repo>/dist-publish/mcp/dist/index.js

方式 B（Kimi Code 用户，一条命令）：

/plugins install https://github.com/ConradLu2740/ProactiveAgent/releases/download/v0.9.2/kimi-plugin.zip
/reload

装完普通 kimi 会话即自动获得主动记忆（无需 --agent）；另可 kimi --agent proactive 启用激进模式。详见 Kimi Code 使用指南。


**方式 C：clone 仓库（开发 / 自定义）**
```bash
git clone https://github.com/ConradLu2740/ProactiveAgent.git && cd ProactiveAgent
npm install
npm run start:mcp

方式 D：起一个本地主动中心面板

npm run start:today
# 打开 http://127.0.0.1:8737/today —— 建议、场景、画像、统计一目了然

主动中心面板

主动中心面板：待处理建议 + 热点场景 + 记忆统计 + 用户画像（15s 自动刷新）

挂载后立刻试：

agent: 以后提交代码前必须先写单元测试再提交
→ agent 建议把这条规则写入长期记忆（memory_extract / suggest_now）
agent: 我偏好用 TypeScript 和 Bun
→ agent 调用 memory_capture 记住（下次任何工具都记得）

能力总览

Tools（20 个，任何宿主可用）

类别工具干什么
🧠 记忆写入memory_capture显式记住一条（偏好/事实/纠正/流程，立即生效；支持 scope: project/global）
🧠 记忆提取memory_extract把对话交给引擎自动提取（默认待确认，防投毒）
🔍 记忆检索memory_recall关键词/混合检索，任务开始前注入上下文（默认 auto：项目+全局合并）
✅ 记忆闭环memory_pending / confirm / reject待确认记忆 + 行为纠正的确认/拒绝
👤 画像persona_get / persona_save读取合并画像（global base + 项目覆盖）/ 手动保存画像
🔥 场景scene_summary近期热点场景（"你最近在忙什么"）
📊 统计memory_stats记忆系统统计（含记忆动态：今日变更 / 距上次更新天数 / 3 天复查邀请）
💡 建议suggest_now / list / accept / ignore主动建议评估 + 反馈闭环（频率学习）
🃏 统一卡片card_list / card_get跨来源 ActionCard 统一协议视图（当前来源 suggestion，未来 agent/automation/bridge 投递）
📋 模板daily_review / onboarding_guide每日复盘 / 使用说明

Resources & Prompts

  • memory://today — 今日建议 + 热点场景
  • memory://stats、memory://persona
  • Prompts：daily_review（每日复盘）、onboarding（冷启动引导）

附加能力

  • 记忆维护（0.8.0，对齐 Proma v0.17.0 记忆治理）：memory_stats 展示「今日 X 条动态 · 距上次更新 N 天」；记忆超过 3 天未更新时返回复查邀请（清理过时记忆、确认待确认项、必要时重整画像）；persona_get 在画像超载（>45 行 / >6 章节）时提示精简重整；onboarding_guide 提供「先建画像 → 再补证据」两阶段引导。
  • /today Web 面板：本地主动中心（15s 自动刷新），任何宿主都能开浏览器看；POST /api/evaluate 支持宿主把最近消息推过来触发会话中评估；建议卡片支持「接受 / 忽略」一键反馈（ActionCard 闭环，接受即落地本地任务）
  • 守护进程（0.5.0 主动出口）：proactive-mcp daemon 常驻后台，巡检待处理建议并通过桌面通知主动开口（macOS 通知中心 / Windows 托盘气泡 / Linux notify-send）；点击通知打开主动中心面板；--install 一键配置登录自启（launchd / systemd）；--status / --stop 管理；doctor 包含 daemon 健康检查与今日疲劳状态（已通知/上限）。巡检间隔 PROACTIVE_DAEMON_INTERVAL_MIN（默认 60 分钟），每次最多通知 1 条、同条不重复打扰、DND 时段不打扰且不吞建议（克制信条）。
  • 通知疲劳控制（0.8.0）：每日通知上限（默认 6 条/天，PROACTIVE_DAEMON_DAILY_LIMIT 覆盖，跨天自动重置）+ 冷却窗口（默认 15 分钟，PROACTIVE_DAEMON_COOLDOWN_MIN 覆盖）+ 画像驱动打扰系数——画像含「不要打扰/静默」等规则时上限减半、冷却翻倍（尊重用户「不想被打扰」的表达）；达上限/冷却时建议保留不吞，次日继续
  • 跨工具感知网（0.6.0）：统一事件协议——各工具 hooks 把会话/消息/commit 事件归一化写入 ~/.proma-proactive/events/（仅当前用户可读写），daemon 巡检时读取最近事件构造 messages 做真定时评估（完成 0.5 P0-1 遗留）；Claude Code / Kimi Code hooks 已内联写事件，Cursor 官方支持加载 Claude Code hooks 自动接入，Codex/Cline 可用 dist/hooks/event-capture.js 通用入口接入；init 打印跨工具接入指引；第三方接入指南见 docs/developers/adapter-guide.md
  • UMP 互操作（0.7.0 L0）：proactive-mcp ump-export 导出记忆为 Universal Memory Protocol 文件（.ump/memory.ump.json），ump-import 从 UMP 文件导入（默认待确认防投毒）——任何 UMP 客户端可读写 ProactiveAgent 记忆；兼容评估见 .context 文档，L2 MCP store 桥接待生态成熟
  • Claude Code hooks（三层）：
    • SessionStart（today-push）：会话开始推送待处理建议 + 热点场景
    • UserPromptSubmit（user-prompt）：会话中实时评估——你说"以后都用 pnpm"，立即收到纠正建议；弱信号自动沉默
    • Stop（session-end）：会话结束沉淀记忆 + 评估建议

    ⚠️ 非交互模式限制：hooks 仅在 Claude Code 交互式 TUI 会话中触发；claude -p 脚本/CI 模式不触发 hooks。脚本场景请用 claude -p --allowedTools "mcp__proactive-agent__*" 显式授权 MCP 工具后，让模型直接调用 suggest_now / memory_capture（注意：--permission-mode acceptEdits 不会授予 MCP 工具权限，必须显式 --allowedTools）。

  • Kimi Code hooks（主动转述）：UserPromptSubmit 输出对齐 Kimi task 通知范式的 <notification> XML——Kimi 模型看到通知后主动向用户转述建议（"上次你说 X，要记住吗？"），复用 Kimi externalHooks 通道。

    ⚠️ 前置条件：Kimi Code 需要先完成登录或配置 API key（kimi 首次运行 /login，或按 config.toml 配置 [providers.<name>] + api_key）。未配置时 kimi -p 会报 No model configured。诊断：kimi doctor / kimi provider list。 Kimi hooks 配置是 TOML（不是 JSON），写在 ~/.kimi-code/config.toml：

    [[hooks]]
event = "UserPromptSubmit"
command = "node <mcp 安装路径>/dist/hooks/kimi-user-prompt.js"
timeout = 10

    字段只允许 event / matcher / command / timeout；UserPromptSubmit 用户发消息时触发，hook stdout 附加到上下文，模型看到 <notification> 后主动转述。

使用场景

场景 1：跨工具共享的长期记忆

今天：在 Claude Code 里说"我偏好用 TypeScript"
明天：打开 Kimi Code 写代码，它自动 recall 到你的偏好，直接按你的习惯来

场景 2：从"纠正"到"永不再犯"

你说："以后提交前先写单元测试"
→ suggest_now 识别为 correction 建议
→ 你点"接受"：规则写入记忆 + 回流用户画像
→ 以后所有 agent 都遵守这条规则

场景 3：会话中主动建议（0.5.0）

你在 Claude Code 里输入："以后提交前先跑测试"
→ UserPromptSubmit hook 实时评估（evaluateNow, session_mid）
→ 建议注入当前会话："记住这个纠正？接受：suggest_accept"
→ 接受后规则写入记忆，所有宿主下次遵守

场景 4：时间感知的定时任务建议（0.5.0）

你说："每天下午5点帮我检查发布状态"
→ 时间解析器识别周期 → cron: 0 17 * * *
→ 建议预填真实 cron，接受后直接建好定时任务

场景 5：无人值守的主动守护进程（0.5.0）

proactive-mcp daemon --install   # 安装登录自启（macOS/Linux）
→ 每隔 60 分钟巡检待处理建议
→ 有值得开口的建议时，桌面通知弹出来（点击打开主动中心）
→ 在面板点「接受」→ automation/todo 建议直接落地为本地任务
→ 该沉默时沉默：无新建议 / DND 时段（建议保留不吞） / 同条建议不重复打扰

架构

flowchart LR
    A[Claude Code] -->|MCP stdio| S[proactive-mcp]
    B[Kimi Code] -->|MCP stdio| S
    C[Cline / Cursor] -->|MCP stdio| S
    D[Proma 应用] -->|dogfooding| E[proactive-core]
    S --> E[proactive-core 引擎]
    E --> F[(~/.proma-proactive 记忆)]
  • @proactive-agent/core：headless 引擎（记忆 + 建议），零运行时依赖，可被任意宿主消费
  • @proactive-agent/mcp：MCP Server 包装层（tools/resources/prompts + 面板 + hooks）

记忆分层模型

L1 Atom    结构化记忆条目（LLM 提取 + 去重 + 优先级）
L2 Scene   场景块（近期主题聚合，主动性时机信号）
L3 Persona 用户画像 markdown（稳定偏好，带来源溯源）
Correction 行为纠正候选（需确认后生效）

安全与隐私

设计说明
默认 pending自动提取的记忆需确认才进入召回，阻断投毒链
LLM 同源原则apiKey 决定主信任源，baseUrl/model 只从同源取；baseUrl 仅 https
数据本地优先记忆存在本机 ~/.proma-proactive/，无云同步
用户控制每条记忆/纠正可确认、拒绝、删除、清空
免打扰时段DND（默认 22:30-08:00）不产生新建议
克制原则单次最多 1 条建议、同会话预算限制、"该沉默时沉默"

FAQ

Q：支持哪些 agent？ A：任何支持 MCP 的 agent：Claude Code、Kimi Code、Cline、Cursor、Windsurf、VS Code 等。Proma 原生（dogfooding）。

Q：记忆存在哪？ A：默认 ~/.proma-proactive/，可用 PROACTIVE_DATA_DIR 覆盖。纯本地文件（JSONL/markdown），可随时备份/迁移。

Q：需要 API key 吗？ A：记忆写入 memory_capture、检索 memory_recall 不需要。memory_extract 的 LLM 提取可选（配 MEMORY_LLM_* 环境变量），未配置时自动降级规则模式（零外发）。

Q：和其他记忆方案有什么区别？ A：多数方案是"单工具的被动记忆"。ProactiveAgent 是跨工具共享 + 主动建议——教一次处处用，且只在合适的时机主动开口。

Q：会把我的对话发给外部吗？ A：只有 memory_extract 的 LLM 模式会把当前对话片段发给你自己配置的 LLM（默认 DeepSeek 兼容接口）；规则模式零外发。显式 capture/recall 纯本地。

Q：记忆量大后性能会变慢吗？ A：0.5.4 起 memory_recall 使用倒排索引（term → atoms，缓存 + 自动失效 + fail-open），只扫描含查询词的候选集，替代全量扫描——个人/中小项目无感知，上万条记忆也能保持低延迟。同时建议定期用 proactive-mcp stats 观察记忆规模，并用 proactive-mcp archive 做 TTL 归档治理。

Roadmap

  • 守护进程 + 桌面通知主动出口（0.5.0：常驻评估 + 三端通知 + 通知点击打开面板 + launchd/systemd 自启 + ActionCard 闭环按钮）
  • 跨工具感知网（0.6.0：统一事件协议 + 事件落盘 + Claude/Kimi 内联写事件 + Cursor 官方兼容 + event-capture 通用入口 + daemon 真定时评估）
  • UMP 互操作 L0（0.7.0：ump-export/ump-import + 兼容评估文档 + adapter 接入指南与模板）
  • 通知疲劳控制（0.8.0：每日上限 + 冷却窗口 + 画像驱动打扰系数 + doctor 疲劳状态）
  • 生态分发收尾（0.7.1：Smithery 描述更新 + mcp.so 手动提交 + UMP L2 桥接评估）
  • 通知内反馈回流增强（0.8.1：通知点击统计 → ROI 回流）
  • 通知疲劳控制与个性化（0.8.x：频控 + 画像驱动打扰 + 通知内反馈回流）
  • 事件按项目隔离评估（0.6.1：daemon 按 pk 分组 + core projectHint 路由生效）
  • 核心引擎（记忆 + 建议 + 场景 + 画像）
  • MCP Server + 面板 + hooks
  • Proma / Claude Code / Kimi Code 真实验证
  • npm 发布（@proactive-agent/core + @proactive-agent/mcp）
  • 按项目记忆（0.3.0：项目隔离 + 显式全局共享 + 迁移 + 逃生开关）
  • 主动推送闭环（0.5.0：evaluateNow 统一入口 + 会话中 UserPromptSubmit hooks + Today push 端点）
  • Kimi 主动转述（0.5.0：<notification> XML 通知范式，模型主动向用户开口）
  • Action Executor（0.5.2：接受即执行——内置本地任务队列默认执行器，suggest_accept 真实创建定时任务/待办；宿主注入真实执行器时自动覆盖）
  • SessionStart 记忆注入（0.5.2：today-push 自动注入画像摘要 + 高优先级记忆）
  • 建议 ROI 指标（0.5.0：漏斗 + 类型接受率 + 自动降预算）
  • 时间/周期解析（0.5.0：中英文时间表达 → cron/dueAt 预填）
  • 英文信号（0.5.0：correction/automation/followup/todo 英文模式）
  • Kimi turn.steer 空闲自启新 turn（需 Kimi agent 内部 API，待上游开放）
  • 指标面板：建议接受率 / 打扰率（0.5.0：suggestionRoiStats 漏斗 + 类型接受率 + 自动降预算，Today 面板 ROI 区展示）
  • embedding 本地化（0.1.x：local node-llama-cpp + embeddinggemma / api 双模式，默认 off fail-open）
  • 多语言 README（0.5.3：README.en.md + 中英文切换）
  • 记忆索引化（0.5.4：倒排索引 + 缓存失效 + fail-open，支撑上万条）
  • 自动归档 / TTL 记忆管理（0.5.4：按类型 TTL + env 覆盖 + archive CLI）

贡献

欢迎 PR / Issue！开发环境：Node 22 + TypeScript + Vitest + esbuild。npm install && npm test && npm run build

License

MIT