# 2-3 上下文管理與持久化技術
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## 突破 AI 記憶限制：MCP 的智慧化上下文管理
如果說傳統 AI 就像患有「健忘症」的專家，每次對話都要重新開始，那麼 MCP 的上下文管理就是給 AI 裝上了「永久記憶」。這不只是技術升級，而是 AI 從「對話工具」邁向「工作夥伴」的關鍵一步。
## 上下文管理的核心挑戰
### 傳統 AI 的記憶困境
**Token 限制問題：**
```
Claude-3: 200K tokens ≈ 150,000 字
ChatGPT-4: 128K tokens ≈ 100,000 字
Gemini: 2M tokens ≈ 1,500,000 字
但複雜的企業對話往往需要：
- 歷史決策記錄
- 專案背景資料
- 技術規格文件
- 工作流程狀態
= 輕易超過任何模型的上下文限制
```
**狀態丟失問題：**
```
對話前段：「我們決定使用 PostgreSQL 作為主資料庫」
對話中段：（討論API設計、前端開發...）
對話後段：「資料庫用什麼？」
AI回答：「建議考慮 MySQL 或 PostgreSQL...」
結果：AI 忘記了自己的決定！
```
## MCP 的革命性解決方案
### 智慧化上下文分層管理
MCP 建立了一個**三層記憶架構**，模擬人類的記憶模式：
```
即時記憶層 (Session Memory)
├─ 當前對話內容
├─ 近期操作記錄
└─ 暫時工作狀態
工作記憶層 (Working Memory)
├─ 專案相關上下文
├─ 任務執行狀態
└─ 決策歷程記錄
長期記憶層 (Persistent Memory)
├─ 歷史對話摘要
├─ 學習模式記錄
└─ 知識庫累積
```
### 會話管理機制
**會話生命週期：**
```python
class MCPSessionManager:
def __init__(self):
self.sessions = {}
self.context_store = PersistentContextStore()
async def create_session(self, user_id: str, project_id: str = None):
"""建立新的工作會話"""
session_id = str(uuid.uuid4())
session = MCPSession(
id=session_id,
user_id=user_id,
project_id=project_id,
created_at=datetime.now(),
context_window=ContextWindow(max_tokens=150000),
persistent_memory=await self._load_persistent_context(user_id, project_id),
working_memory=WorkingMemory()
)
self.sessions[session_id] = session
return session
async def restore_session(self, session_id: str):
"""恢復之前的會話狀態"""
if session_id in self.sessions:
return self.sessions[session_id]
# 從持久化儲存恢復
session_data = await self.context_store.load_session(session_id)
if session_data:
session = MCPSession.from_dict(session_data)
self.sessions[session_id] = session
return session
return None
```
### 智慧化上下文壓縮
**重要性評分機制：**
```python
class ContextImportanceEvaluator:
def __init__(self):
self.importance_factors = {
'decision_made': 1.0,
'error_encountered': 0.9,
'requirement_defined': 0.8,
'progress_milestone': 0.7,
'general_discussion': 0.3
}
def evaluate_context_importance(self, context_item: dict) -> float:
"""評估上下文項目的重要性"""
importance = 0.0
# 基於內容類型評分
content_type = context_item.get('type', 'general_discussion')
importance += self.importance_factors.get(content_type, 0.3)
# 基於引用頻率評分
reference_count = context_item.get('reference_count', 0)
importance += min(reference_count * 0.1, 0.5)
# 基於時間衰減
age_days = (datetime.now() - context_item['created_at']).days
time_decay = max(0.1, 1.0 - (age_days * 0.02))
importance *= time_decay
return min(importance, 1.0)
async def compress_context(self, context_items: List[dict], target_tokens: int):
"""智慧化壓縮上下文到目標大小"""
# 評估所有項目的重要性
scored_items = []
for item in context_items:
score = self.evaluate_context_importance(item)
scored_items.append((score, item))
# 按重要性排序
scored_items.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
# 選擇最重要的項目直到達到目標大小
selected_items = []
current_tokens = 0
for score, item in scored_items:
item_tokens = self._estimate_tokens(item['content'])
if current_tokens + item_tokens <= target_tokens:
selected_items.append(item)
current_tokens += item_tokens
else:
break
return selected_items
```
## 實際應用：MCP Memory Keeper
### 專案背景與功能
**MCP Memory Keeper** 是一個專門為 Claude Code 設計的上下文持久化服務，解決了 AI 編程助手的記憶問題。
**核心功能：**
- **跨會話記憶**：保存工作歷程、決策和進度
- **專案上下文**：自動關聯 Git 分支和專案目錄
- **智慧化頻道**：基於主題的上下文組織
- **檔案變更追蹤**：監控重要檔案的修改
### 技術實現
**資料模型設計：**
```sql
-- 會話管理表
CREATE TABLE sessions (
id TEXT PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL,
description TEXT,
project_dir TEXT,
default_channel TEXT,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
continued_from TEXT,
FOREIGN KEY (continued_from) REFERENCES sessions(id)
);
-- 上下文項目表
CREATE TABLE context_items (
id TEXT PRIMARY KEY,
session_id TEXT NOT NULL,
channel TEXT,
key TEXT NOT NULL,
value TEXT NOT NULL,
category TEXT DEFAULT 'general',
priority TEXT DEFAULT 'normal',
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
reference_count INTEGER DEFAULT 0,
FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES sessions(id)
);
-- 檔案快取表
CREATE TABLE file_cache (
id TEXT PRIMARY KEY,
session_id TEXT NOT NULL,
file_path TEXT NOT NULL,
content_hash TEXT NOT NULL,
cached_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES sessions(id)
);
```
**API 介面設計：**
```typescript
interface MCPMemoryKeeper {
// 會話管理
sessionStart(params: {
name: string;
description?: string;
projectDir?: string;
defaultChannel?: string;
continueFrom?: string;
}): Promise<SessionInfo>;
sessionList(params: { limit?: number }): Promise<SessionInfo[]>;
// 上下文操作
contextSave(params: {
key: string;
value: string;
category?: 'task' | 'decision' | 'progress' | 'note';
priority?: 'high' | 'normal' | 'low';
channel?: string;
}): Promise<void>;
contextGet(params: {
key?: string;
category?: string;
priority?: string;
channel?: string;
limit?: number;
}): Promise<ContextItem[]>;
// 檔案管理
cacheFile(params: {
filePath: string;
content: string;
}): Promise<void>;
fileChanged(params: {
filePath: string;
currentContent: string;
}): Promise<boolean>;
// 狀態查詢
status(): Promise<SessionStatus>;
}
```
### 使用案例
**開發工作流程：**
```typescript
// 1. 開始新的開發會話
await mcp_context_session_start({
name: 'User Authentication Feature',
description: 'Implementing OAuth 2.0 authentication system',
projectDir: '/home/dev/myapp',
defaultChannel: 'auth-feature'
});
// 2. 記錄重要決策
await mcp_context_save({
key: 'auth_strategy',
value: 'Using JWT tokens with 15-minute expiry and refresh tokens',
category: 'decision',
priority: 'high'
});
// 3. 追蹤進度
await mcp_context_save({
key: 'current_progress',
value: 'Completed user model, working on authentication middleware',
category: 'progress',
priority: 'normal'
});
// 4. 快取重要檔案
await mcp_context_cache_file({
filePath: 'src/models/user.ts',
content: userModelContent
});
// 5. 會話恢復後取得上下文
const decisions = await mcp_context_get({
category: 'decision',
priority: 'high'
});
const progress = await mcp_context_get({
category: 'progress'
});
```
## 企業級持久化策略
### 分散式上下文架構
**多層快取設計：**
```python
class EnterpriseContextManager:
def __init__(self):
self.l1_cache = InMemoryCache(ttl=300) # 5分鐘記憶體快取
self.l2_cache = RedisCache(ttl=3600) # 1小時 Redis 快取
self.l3_storage = PostgreSQLStorage() # 永久資料庫儲存
self.backup_storage = S3BackupStorage() # 雲端備份
async def save_context(self, session_id: str, context: dict):
"""多層儲存上下文"""
# L1: 記憶體快取（最快存取）
await self.l1_cache.set(f"ctx:{session_id}", context)
# L2: Redis 快取（跨服務共享）
await self.l2_cache.set(f"ctx:{session_id}", context)
# L3: 資料庫儲存（持久化）
await self.l3_storage.save_context(session_id, context)
# 定期備份到雲端
if self._should_backup(context):
await self.backup_storage.backup_context(session_id, context)
async def load_context(self, session_id: str) -> dict:
"""智慧化載入上下文"""
# 嘗試從最快的儲存層開始
context = await self.l1_cache.get(f"ctx:{session_id}")
if context:
return context
context = await self.l2_cache.get(f"ctx:{session_id}")
if context:
# 回填到 L1
await self.l1_cache.set(f"ctx:{session_id}", context)
return context
context = await self.l3_storage.load_context(session_id)
if context:
# 回填到快取層
await self.l2_cache.set(f"ctx:{session_id}", context)
await self.l1_cache.set(f"ctx:{session_id}", context)
return context
return {}
```
### 智慧化上下文同步
**跨設備同步機制：**
```python
class ContextSynchronizer:
def __init__(self):
self.sync_queue = asyncio.Queue()
self.conflict_resolver = ConflictResolver()
async def sync_context_across_devices(self, user_id: str):
"""跨設備同步上下文"""
devices = await self.get_user_devices(user_id)
for device in devices:
local_context = await self.get_device_context(device.id)
remote_context = await self.get_remote_context(user_id)
if self._has_conflicts(local_context, remote_context):
resolved_context = await self.conflict_resolver.resolve(
local_context,
remote_context
)
else:
resolved_context = self._merge_contexts(
local_context,
remote_context
)
await self.update_device_context(device.id, resolved_context)
await self.update_remote_context(user_id, resolved_context)
```
## 台灣企業應用案例
### 案例一：金融業客服系統
**背景：**某大型銀行需要 AI 客服能記住客戶的完整服務歷程。
**實現：**
```python
class BankingContextManager:
async def handle_customer_interaction(self, customer_id: str, message: str):
# 載入客戶歷史上下文
customer_context = await self.load_customer_context(customer_id)
# 包含：
# - 過去 30 天的服務記錄
# - 產品使用狀況
# - 投訴和建議歷史
# - 個人化偏好設定
# 處理當前請求
response = await self.ai_service.process_with_context(
message,
customer_context
)
# 更新上下文
await self.update_customer_context(
customer_id,
{
'latest_interaction': message,
'ai_response': response,
'satisfaction_score': await self.detect_satisfaction(response),
'timestamp': datetime.now()
}
)
return response
```
### 案例二：製造業設備維護
**背景：**台積電等半導體廠需要 AI 記住每台設備的完整維護歷程。
**實現：**
```python
class EquipmentMaintenanceContext:
async def analyze_equipment_issue(self, equipment_id: str, sensor_data: dict):
# 載入設備上下文
equipment_context = await self.load_equipment_history(equipment_id)
# 包含：
# - 歷史故障模式
# - 維護記錄
# - 效能趨勢
# - 相似設備經驗
# AI 分析
analysis = await self.ai_diagnostic.analyze_with_context(
sensor_data,
equipment_context
)
# 更新設備學習記錄
await self.update_equipment_context(
equipment_id,
{
'latest_analysis': analysis,
'sensor_snapshot': sensor_data,
'maintenance_action': analysis.recommended_action,
'timestamp': datetime.now()
}
)
return analysis
```
## 效能最佳化策略
### 智慧化預載入
```python
class ContextPreloader:
def __init__(self):
self.usage_predictor = UsagePatternPredictor()
async def predictive_preload(self, user_id: str):
"""基於使用模式預載入上下文"""
# 分析使用者模式
patterns = await self.usage_predictor.analyze_user_patterns(user_id)
# 預測可能需要的上下文
likely_contexts = await self.predict_needed_contexts(patterns)
# 預載入到快取
for context_key in likely_contexts:
await self.preload_to_cache(context_key)
```
### 動態壓縮演算法
```python
class AdaptiveContextCompressor:
def __init__(self):
self.compression_strategies = {
'high_importance': SummaryCompressor(),
'medium_importance': KeyPointExtractor(),
'low_importance': TimestampOnlyCompressor()
}
async def adaptive_compress(self, context_items: List[dict], target_size: int):
"""動態選擇壓縮策略"""
compressed_items = []
remaining_size = target_size
# 按重要性分組
grouped_items = self._group_by_importance(context_items)
for importance_level, items in grouped_items.items():
compressor = self.compression_strategies[importance_level]
if remaining_size > 0:
compressed = await compressor.compress(items, remaining_size)
compressed_items.extend(compressed)
remaining_size -= self._calculate_size(compressed)
return compressed_items
```
## 安全性與隱私保護
### 上下文加密機制
```python
class SecureContextStorage:
def __init__(self, encryption_key: bytes):
self.cipher = Fernet(encryption_key)
async def encrypt_context(self, context: dict) -> bytes:
"""加密上下文資料"""
serialized = json.dumps(context).encode('utf-8')
encrypted = self.cipher.encrypt(serialized)
return encrypted
async def decrypt_context(self, encrypted_data: bytes) -> dict:
"""解密上下文資料"""
decrypted = self.cipher.decrypt(encrypted_data)
context = json.loads(decrypted.decode('utf-8'))
return context
```
### 個人資料保護
```python
class PrivacyProtectedContext:
def __init__(self):
self.pii_detector = PIIDetector()
self.anonymizer = DataAnonymizer()
async def sanitize_context(self, context: dict) -> dict:
"""清理敏感資訊"""
# 檢測個人敏感資訊
pii_items = await self.pii_detector.detect(context)
# 匿名化處理
sanitized_context = await self.anonymizer.anonymize(
context,
pii_items
)
return sanitized_context
```
## 監控與分析
### 上下文使用分析
```python
class ContextAnalytics:
def __init__(self):
self.metrics_collector = MetricsCollector()
async def analyze_context_usage(self, session_id: str):
"""分析上下文使用效率"""
metrics = {
'context_hit_rate': await self._calculate_hit_rate(session_id),
'compression_ratio': await self._calculate_compression_ratio(session_id),
'retrieval_latency': await self._calculate_retrieval_latency(session_id),
'storage_efficiency': await self._calculate_storage_efficiency(session_id)
}
return metrics
```
## 小結：智慧化記憶的未來
MCP 的上下文管理與持久化技術不只是解決了 AI 的「健忘症」，更是為 AI 賦予了**學習和成長的能力**。
**核心價值：**
1. **連續性**：跨會話保持工作狀態和決策記錄
2. **智慧化性**：自動評估和管理上下文重要性
3. **可擴展性**：支援企業級的大規模部署
4. **安全性**：保護敏感資訊和個人隱私
**對台灣企業的意義：**
- **提升效率**：AI 不用重複學習，直接延續之前的工作
- **降低成本**：減少重複說明和設定的時間成本
- **增強信任**：AI 能記住和遵循之前的決策
- **支援創新**：為複雜的長期專案提供 AI 支援
這項技術將 AI 從「一次性工具」升級為「長期夥伴」，這正是企業數位轉型所需要的 AI 能力。
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**下一頁：** [2-4 安全機制與企業治理](/s/mcp-security-governance)
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