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title: 2-3 上下文管理與持久化技術
tags: [MCP 白皮書]

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# 2-3 上下文管理與持久化技術

回到白皮書首頁：[MCP 全方位技術白皮書](/@thc1006/mcp-whitepaper-home)

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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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