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mnema

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本地服务
mnema.zimac.ai记忆与知识016 周前更新

关于 mnema

Mnema 是面向跨客户端、脚本和 CI 使用 Agent 的本地优先共享记忆库。其经过形式化验证的引擎结合词法与图谱检索,可选语义嵌入,并为每个回答提供置信区间。

主要功能

  1. 01持久化本地记忆库
  2. 02consult、learn、related 和 list 工具
  3. 03词法与图谱检索
  4. 04可选语义嵌入
  5. 05每个回答附带置信区间

适用场景

  1. 01在不同 Agent 客户端间共享已学事实
  2. 02记录可供日后检索的持久事实
  3. 03浏览近期记忆及相关条目

MCP 相关

Mnema 通过 MCP 提供 consult、learn、related 和 list 四种记忆工具。客户端可连接本地存储,也可桥接到受令牌保护的远程 Mnema。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库
安装包
mcpbmnema-0.2.0-macos-universal.mcpb0.2.0
mcpbmnema-0.2.0-linux-x86_64.mcpb0.2.0

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Mnema

为 AI Agent 提供本地优先、经形式化验证的记忆——通过 MCP,一个共享存储,适用于所有客户端。

你的 Agent 向实验室租用智能;它们的记忆应当属于你。 Mnema 是一个持久存储,用来保存 Agent 学到的内容——行动前先 consult, 记录持久事实时使用 learn,浏览 related 图,查看最近内容时使用 list。 数据保存在你机器上的 ~/.mnema 中,除非你指定其他位置,否则不会离开本机。

  • 经验证的引擎。 嵌入式 engram 数据库经过形式化规范定义和机器校验(属性目录由 250 多项测试验证通过,并通过穷举式 CRDT 一致性模型检查器、Kani 证明和 TLA⁺ 模型验证)。每个已发布的二进制文件都在其对应的精确提交上通过了这套验证。
  • 本地优先。 数据存储在 ~/.mnema 中,采用开放的仅追加分段格式。无云端,无需账户。
  • 一个存储,适用于所有客户端。 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、你的脚本和 CI 都使用同一份记忆。回忆功能结合词法检索与图传播激活(也可选用语义嵌入),并为每个回答提供诚实的置信区间。

此代码仓库提供公开发布包(.mcpb)和预编译二进制文件。产品、文档和下载内容位于 mnema.zimac.ai。

安装

从 MCP Registry 安装(推荐)

Mnema 已发布到官方 MCP Registry,名称为 ai.zimac/mnema。任何支持 Registry 的客户端都可以按名称安装;它会从此代码仓库的发布内容中获取对应平台的 .mcpb 包,并验证其 fileSha256。

.mcpb 安装包(手动)

从最新发布版本下载适用于你平台的安装包,并用支持 MCP 安装包的客户端打开(例如 Claude Desktop → Extensions):

平台文件
macOS(通用版)mnema-<version>-macos-universal.mcpb
Linux(x86_64)mnema-<version>-linux-x86_64.mcpb

.mcpb 是一个 ZIP 文件,包含 manifest.json、mnema 二进制文件和本 README。 每个安装包都会在发布前经过试运行验证(其中的二进制文件会完成 MCP initialize 握手)。

无头二进制文件(curl | sh)

适用于 Agent、脚本和 CI——安装独立的 mnema 二进制文件:

curl -fsSL https://mnema.zimac.ai/install.sh | sh

(预编译版本适用于 macOS 通用版和 Linux x86_64;其他平台会从源代码构建。macOS GUI 应用可从 mnema.zimac.ai 单独下载。)

为你的 Agent 提供记忆

claude mcp add mnema -- mnema mcp

设置就这么简单:如果共享本地存储尚未运行,mnema mcp 会自动启动它;会话将获得四个工具——consult(行动前搜索)、learn(记录持久事实)、related(图中的邻居)、list(浏览)。任何 MCP 客户端都能使用;通用配置如下:

{ "mcpServers": { "mnema": { "command": "mnema", "args": ["mcp"] } } }
指向共享/团队存储

同一个二进制文件也可以连接到远程 Mnema(受令牌保护的 mnema serve 或托管的 learnings pod),而非本地存储:

MNEMA_URL=https://memory.example.com MNEMA_TOKEN=<secret> mnema mcp

使用非回环 URL 时不会自动启动任何服务——这只是一个经过身份验证的纯桥接。

配置

环境变量默认值说明
MNEMA_DATA_DIR~/.mnema存储的位置
MNEMA_URLhttp://127.0.0.1:7077CLI/MCP 桥接所连接的存储
MNEMA_TOKEN—远程存储的 Bearer 凭据

链接


Mnema 是 Zimac 的项目。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。