MCP的inspector、了解具有上下文记忆功能的MCP——OpenMemory MCP

第七章：MCP进阶开发

主题：1.学习MCP的调试技巧，学习SSE的开发方式；2.利用OpenMenory优化不同平台之间的交互效果。 OpenMemory是一个为 MCP 客户端设计的私有、本地记忆层。它提供了存储、管理和跨平台利用 AI 记忆的基础设施，同时确保所有数据存储在本地系统上。

1.MCP Server调试工具（Inspector）

官方文档地址：Inspector - MCP 中文文档

使用inspector可以通过命令提示符进入文件夹，然后使用命令npx @modelcontextprotocol/inspector uv run main.py，其中main.py是MCP Server所在的文件。之后等待启动，会给我们创建一个网页，运行在本地的6247端口。

进入inspector之后，界面还是挺清晰整洁的，右边上方对应的就是inspector的一些功能，左边的面板是server连接面板，允许选择用于连接到服务器的运输层，对于本地服务器，支持命令行参数，如下图就是使用命令uv

• Resources：列出了所有可用的资源；列出了资源的元数据，例如类型等；允许检查resource内容。

• Prompts：显示可用的prompt模板；显示prompt的参数和描述（明确每个提示需要传入的参数）；启用自定义参数的prompt册数；预览生成的消息

• Tools：列出可用的工具；显示工具的模式和描述；启用使用自定义输入的tool测试；显示tool执行结果

• Ping：检查MCP Server的连接情况

• Sampling：允许MCP Server向LLM发起补全请求

• Roots：设定MCP Server可以操作的文件夹

2.MCP共享记忆——基于OpenMemory：

旨在实现平台上下文信息的智能共享与无缝衔接。可以构建AI协作生态，可以在不同的平台实现上下文的存储和数据流通。

本质是一个MCP项目，可以直接在github上下载源代码（http://github.com/mem0ai/mem0/tree/main/openmemory)充当我们的AI交互的本地”记忆背包“，当使用支持MCP的工具，如Claude、Cursor等，可以通过openmemory MCP服务器使用简单的API来存储记忆。后续可以对这个进行深入的研究，实现不同平台之间的梦幻联动