MemPalace/mempalace

MemPalace 是一个面向 AI 代理与编程助手的本地优先记忆系统。它以原文方式存储对话与项目内容——不摘要、不抽取、不改写——再用语义搜索取回，因此代理能依据原始会话回答「为什么改用 GraphQL」，而不是依赖有损摘要。项目免费，采用 MIT 许可。

记忆如何组织

内容被编入结构化索引：人与项目成为 wings，主题成为 rooms，原始文本放在 drawers 中。这样搜索可以限定在某个项目或某个人，而不必扫过扁平语料 palace 概念。此外还有一个带有效期窗口的时序实体关系图（新增、查询、失效、时间线），由本地 SQLite 支撑 知识图谱。检索后端可插拔：ChromaDB 为默认且无需配置，另有 sqlite_exact、rust_exact、Milvus、Qdrant、pgvector 可选 后端接口。

使用方式

• 代理引导安装： 用 npx skills add MemPalace/mempalace 安装三个技能（mempalace、mempalace-recall、mempalace-task），再让编程代理检测系统、安装包并配置 MCP。技能本身不会安装 CLI 或 MCP 服务器。
• CLI： 建议装入隔离环境（uv tool install 或 pipx），再运行 mempalace init、mine、search、wake-up、audit。仅在虚拟环境中建议用普通 pip，因为 chromadb、numpy、grpcio 可能与全局包冲突。
• Docker： 多架构镜像可在没有本地 Python 工具链的情况下运行 MCP 服务器或 CLI；数据都落在 /data 下，服务器只能看到你挂载的目录 README。
• MCP 客户端： 47 个 MCP 工具覆盖读写、图谱操作、drawers、代理日记与代理协调 MCP 工具。

实际使用中的变化

Claude Code、Codex CLI 与 Cursor 的钩子会定期保存，并在上下文压缩前保存；mempalace sweep 则为每条消息写入一个原文 drawer hooks。若未接入自动保存钩子，Claude Code 会话会在 30 天后过期 讨论——所以接入钩子并回填已有转录，才是真正保住历史的那一步。

要求与注意事项

需要 Python 3.10+、一个向量后端，以及默认多语言嵌入模型约 300 MB 磁盘（英文专用 minilm 约 30 MB）。首次嵌入调用会下载模型并需要联网。嵌入也可以交给任意 OpenAI 兼容端点计算；切换向量空间需要 mempalace repair rebuild-index 要求。Termux 原生安装不受支持（Android 用户改用 Debian PRoot 容器）；GPU 镜像仅限 x86_64。文档中的 LongMemEval R@5 数字是按所述条件测得的检索召回率，并非端到端问答准确率；仓库中给出了复现方法 基准测试。只应把 GitHub 仓库、PyPI 与官方文档站视为合法来源——README 明确警告存在仿冒域名。