n2n-memory 是一款专为解决 AI 辅助跨项目开发时“内存污染”问题而设计的 Model Context Protocol (MCP) 服务端。它通过将 AI 的认知碎片直接持久化存储在每个项目的根目录中，实现了上下文与代码库的深度绑定。

Context as code. Memory as asset. —— 将上下文视作代码，将记忆转化为资产。

核心特性

• 项目级物理隔离：所有的记忆文件统一存储在项目根目录下的 .mcp/memory.json 中，确保不同项目间的开发上下文互不干扰。
• Git 友好设计：存储的 JSON 数据会根据键值（Key）自动进行排序，确保生成的 git diff 清晰易读，方便团队协作。
• 工具无关性：采用通用的 .mcp 命名规范，不绑定任何特定的 AI 厂商或 IDE 插件。
• 代码资产化：记忆随代码走。团队成员只需拉取仓库，即可共享 AI 对项目架构、业务逻辑的深度理解。
• 广泛的兼容性：支持所有启用了 MCP 协议的模型，包括 Claude 4.5/3.5、Gemini 1.5 Pro/Flash、GPT-4o/5 以及 DeepSeek V3 等。
• 隐私保护优先：设计上遵循安全原则，所有数据均存储在本地，实现物理级的数据隔离。

快速入门

1. 安装与配置 (IDE / Claude Desktop)

推荐使用 npx 直接运行，无需手动下载包文件。

Claude 桌面端

配置文件路径：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "n2n-memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@datafrog-io/n2n-memory"]
    }
  }
}

Cursor / VSCode (MCP 插件)

在 MCP 设置面板中添加以下配置：

• Name: n2n-memory
• Type: command
• Command: npx -y @datafrog-io/n2n-memory

2. 使用指南

本服务采用路径驱动模式。AI 助手在调用时应注意以下要点：

1. 绝对路径要求：调用任何 n2n_* 工具时，必须提供当前项目根目录的绝对路径 (projectPath)。
2. 自动存储：记忆将自动保存至 [ProjectPath]/.mcp/memory.json。
3. 团队协作：建议将 .mcp/memory.json 提交至 Git 仓库，以便与团队成员共享项目的知识图谱。

可用工具列表：

• n2n_add_entities: 创建新实体。
• n2n_add_observations: 追加观察到的事实或信息。
• n2n_create_relations: 在实体之间建立关联。
• n2n_read_graph: 读取项目记忆和当前上下文（支持 summaryMode 摘要模式及分页）。
• n2n_get_graph_summary: 快速获取所有实体的轻量级索引（支持分页）。
• n2n_update_context: 更新当前任务状态及后续步骤。
• n2n_search: 通过关键词搜索知识图谱（支持分页）。
• n2n_open_nodes: 根据名称检索特定实体。

未来路线图

• 语义搜索：集成轻量级向量嵌入（Vector Embeddings），实现模糊记忆检索。
• 本体强化：引入可选的 Schema 约束，确保关系类型的一致性。
• 时光机功能：支持版本化快照，实现记忆的回滚与追溯。