Paylaşılabilir, Graph tabanlı bir AI Memory MCP
(github.com/rawdev)AI ile yapılan konuşmaları veya belgeleri Sqlite ya da PostgreSQL'e kaydeden açık kaynaklı bir MCP'dir.
LLM Wiki veya diğer bellek çözümlerinden farkı, yapay zekalar arasında belleğin paylaşılması ve aranabilmesidir.
Evde yapılan çalışmalar ile ofiste yapılan çalışmaları tek bir bellek olarak paylaşmak mümkündür. Ayrıca ekip üyeleri arasındaki çalışma sonuçları da tek bir bellek üzerinde paylaşılabilir.
Veriler Graph+RAG'e dönüştürülerek veritabanına kaydedilir.
Graph, Event-Centric Knowledge Graph (ECKG) yapısındadır ve özelliği, diğer grafiklerde olduğu gibi ilişki şemasını önceden tanımlamamasıdır. Veriler biriktikçe sürekli gelişir.
Kurulum için hazırlanmış sıkıştırılmış dosyayı açıp çalıştırabilir veya açık kaynak olarak doğrudan kendiniz kurabilirsiniz.
Sıkıştırılmış dosya açılıp çalıştırıldığında yönetici başlatılır.
Kaydedilecek veritabanını seçip MCP'nin kurulacağı AI'ı belirlediğinizde kalan tüm işlemler otomatik olarak tamamlanır.
Sample DB de dahil edilmiştir; bu sayede kurup gerçek çalışma şeklini kolayca doğrulayabilirsiniz.
Sample DB, telif sorunu olmayan Beatles Wikipedia belgeleri ile Sherlock Holmes'un özgün roman metinlerinden oluşur. (İngilizce olmasına rağmen diğer dillerde arama yapılabilir.)
Teşekkürler.
7 yorum
Oo, fikir güzelmiş. Ben de bunu nasıl kullanabileceğimi düşünmem gerekecek.
Teşekkür ederim.
Context Mode veya AgentMemory ile arasındaki farklar nelerdir?
Merhaba. İlginiz için teşekkür ederim.
AgentMemory diye bir şey olduğunu ilk kez smaker'in yorumu sayesinde öğrendim.
Bilseydim belki de Mweft'i yapmazdım.
Neyse ki AgentMemory'yi incelediğimde, Mweft ile yönelimi ve iç teknolojisinin farklı olduğunu düşünüyorum.
Öncelikle mweft'i iş birliğini temel alarak geliştirdim. AgentMemory'de de iş birliği özellikleri var gibi görünüyor ama hedef farkı nedeniyle iç yapısının farklı olduğunu düşünüyorum.
mweft, iyi sonuçlar alınmasına yardımcı olan bir destek aracıdır. Grafik ve RAG tarafında da katılıktan çok ilişki bulmaya odaklanır. AgentMemory'de de grafik yapısı var, ancak mweft'in yaklaşımının farklı olduğunu düşünüyorum.
AgentMemory, amacı kodlama yapay zekası olan bir araç olarak geliştirilmiş gibi görünüyor. Bu yüzden doğruluk önemli gibi duruyor. Mweft ise yanılabilir. Yapay zekaya ya da insana araştırması için ipucu vermek amacıyla kullanılır.
Benim analizim yanlış olabilir. Yine de tavsiye verirseniz memnuniyetle dinlerim.
Teşekkür ederim.
Context mode tamamen bellek amaçlı olduğundan, iş birliğini hedefleyen Mweft'ten ayrışıyor.
Yoksa obo Codex kullansak olmuyor mu?
Merhaba. İlginiz için teşekkür ederim.
Codex’i çok fazla kullanmış biri değilim, bu yüzden bildiğim kadarıyla yanıt vereceğim. Yanılıyor da olabilirim.
Öncelikle Mweft, iş çıktılarının paylaşılması için değildir.
Aralarda yapay zeka ile yapılan konuşmalardan çıkan içerikleri paylaşır. İş çıktıları için GIT gibi başka araçlar kullanmak gerekir. Sonucu değil, ara içerikleri paylaştığı için iş akışı takip edilebilir.
Ayrıca bu işlevi desteklemek için graph + RAG kullanır.
Mweft, Claude, Codex ve Gemini CLI arasında iş paylaşımına da olanak tanır.
Teşekkür ederim.