Talk to Me

一个 MCP (Model Context Protocol) Server，让任何 Agent 都能成为你的贴心私人助理。

设计理念

• 极简主义: 使用 LibSQL (SQLite) 本地存储，无需复杂的向量数据库
• 原声保真: 严格记录用户原话，不做任何润色或总结
• 历史留痕: 软删除机制，保留完整的思维演变轨迹
• 智能回响: 写入时自动关联历史记录，防止信息孤岛
• 语义交给 Agent: 不依赖字符串检索，让 Agent 自己做语义理解

快速开始

安装

方式 1: 全局安装（推荐）

npm install -g @lakphy/talk-to-me
# 或
pnpm add -g @lakphy/talk-to-me

方式 2: 使用 npx（无需安装）

直接在 MCP 配置中使用 npx 调用。

详细安装指南: 查看 INSTALL.md

配置

在你的 MCP 客户端（Claude Desktop 或 Cursor）配置文件中添加：

使用全局安装：

{
  "mcpServers": {
    "talk-to-me": {
      "command": "talk-to-me"
    }
  }
}

使用 npx（无需安装）：

{
  "mcpServers": {
    "talk-to-me": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@lakphy/talk-to-me"]
    }
  }
}

配置文件位置：

• Claude Desktop (macOS): ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Claude Desktop (Windows): %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Cursor: 在设置中搜索 "MCP"

数据存储

数据库文件位置遵循 XDG 规范：

• macOS: ~/Library/Application Support/talk-to-me/memory.db
• Linux: ~/.local/share/talk-to-me/memory.db
• Windows: %APPDATA%/talk-to-me/memory.db

MCP 接口

Tools

capture_fragment

捕获用户的想法、待办、目标等碎片信息。

{
  content: string;      // 用户原话（红线：必须是原话）
  type: 'idea' | 'todo' | 'flag' | 'insight' | 'moment';
  tags?: string[];      // 标签
  keywords?: string[];  // 关键词
  mood?: string;        // 情绪
  energy_level?: number; // 精力水平 1-10
}

remove_fragment

软删除碎片记录（保留历史）。

{
  id: string;      // 碎片 ID
  reason?: string; // 删除原因
}

search_notes

获取或搜索碎片记录。推荐让 Agent 自己做语义筛选。

{
  keyword?: string;          // 搜索关键词（可选，不传返回全部）
  type?: 'idea' | 'todo' | 'flag' | 'insight' | 'moment'; // 按类型筛选
  include_deleted?: boolean; // 是否包含已删除记录，默认 true
  limit?: number;            // 返回数量限制，默认 100
}

推荐用法：不传 keyword，通过 type 筛选或直接获取全部，让 Agent 自己做语义理解：

// 获取所有 flag
{ "type": "flag" }

// 获取全部记录
{ }

Resources

talk-to-me://context/now

获取当前上下文快照，包含：

• 最近的碎片记录
• 活跃的待办事项
• 活跃的目标 (Flag)

talk-to-me://fragments/all

获取全部碎片记录（包含已删除），让 Agent 自己做语义理解和筛选。

Prompts

thoughtful_companion

将 Agent 转变为贴心的私人助理，包含完整的系统指令：

• 原话记录红线
• 时间精确参考
• 软删除处理规则
• 智能回响使用指南

使用示例

场景 1: 记录想法

用户: "我想健身"

Agent 调用 capture_fragment:

{
  "content": "我想健身",
  "type": "flag",
  "keywords": ["健身", "运动", "锻炼"]
}

场景 2: 查询 Flag

用户: "我立过什么 flag？"

Agent 调用 search_notes:

{
  "type": "flag"
}

返回全部 flag 类型记录，Agent 自己做语义理解和组织回复。

场景 3: 放弃目标

用户: "健身太累了，算了"

Agent 调用 remove_fragment:

{
  "id": "frag_xxx",
  "reason": "太累了"
}

场景 4: 回顾历史

用户: "我以前想做什么来着？"

Agent 调用 search_notes:

{
  "include_deleted": true
}

Agent 拿到全部记录后，自己分析并回复： "你之前想健身，不过在 x 月 x 日因为觉得太累而放弃了。"

CLI 命令

安装后，可以通过以下方式调用：

# 直接运行（启动 MCP Server stdio 模式）
talk-to-me

# 或使用 npx（无需安装）
npx -y @lakphy/talk-to-me

注意: MCP Server 通过 stdio 协议通信，通常由 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor）自动调用，不需要手动运行。

本地开发

# 克隆项目
git clone <repo-url>
cd talk-to-me

# 安装依赖
pnpm install

# 开发模式（监听文件变化）
pnpm dev

# 构建
pnpm build

# 类型检查
pnpm typecheck

# 测试 CLI
./scripts/test-cli.sh

本地测试

如需本地测试，在 MCP 配置中使用绝对路径：

{
  "mcpServers": {
    "talk-to-me": {
      "command": "node",
      "args": ["/Users/your-username/projects/talk-to-me/dist/index.mjs"]
    }
  }
}

License

MIT