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aidimag

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本地服务
aidimag.com记忆与知识13 周前更新

关于 aidimag

AI Dimag 是面向编码 Agent、以代码库为中心的持久记忆系统,将经审核并附有证据的声明保存在代码库中。它会随代码变化验证声明并将失效记忆标为过期,同时为 MCP 兼容 Agent 提供检索和规则工具。

主要功能

  1. 01由人工审核记忆提案
  2. 02通过 Git 钩子基于证据验证
  3. 03关键词与向量混合检索
  4. 04规则约束与提交前检查
  5. 05按代码库管理记忆和会话便笺
  6. 06为非 MCP 工具生成上下文文件

适用场景

  1. 01跨 Agent 会话保留代码库决策
  2. 02发现因代码变更而失效的记忆
  3. 03审核从提交和对话提取的事实
  4. 04在提交前检查中应用编码规则

MCP 相关

内置 MCP 服务为兼容 Agent 提供记忆搜索与提案工具、会话上下文记录、票据查询及其他记忆操作。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"aidimag-aidimag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aidimag"
],
"env": {
"AIDIMAG_REPO": "<AIDIMAG_REPO>",
"AIDIMAG_LLM": "<AIDIMAG_LLM>",
"OPENAI_API_KEY": "<OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y aidimag
需要配置的环境变量
AIDIMAG_REPOAbsolute path to the git repository whose memory store to serve. Optional: defaults to walking up from the current working directory.
AIDIMAG_LLMLLM provider for extraction features (chat_harvest, knowledge ingestion): openai | ollama | off. Optional: auto-detected.
OPENAI_API_KEY密钥OpenAI API key, used only if the OpenAI provider is selected/detected for extraction features.

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmaidimag1.0.22

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

AI Dimag 标志

AI Dimag — 面向 AI 编码 Agent 的可信记忆

你的编码 Agent 会忘记代码库。AIDimag 不会。

npm version CI VS Code Marketplace JetBrains Marketplace MCP Registry aidimag MCP server Product Hunt License Documentation Node

文档 • 为什么选择 AIDimag? • 快速入门 • 使用场景 • 基准测试 • AI Dimag Cloud • 定价


什么是 AI Dimag?

AI Dimag 是一个面向软件工程的记忆系统,而不是通用的“AI 记忆”应用。它为任何兼容 MCP 的 Agent(Claude、Cursor、Copilot、Windsurf 等)提供可跨会话保留的代码库记忆——包括决策、约定、注意事项、失败的方案、护栏和可复用的技能,并将其作为带有佐证证据、可证伪的声明存储在代码旁边的 .aidimag/ 目录中。

记忆的对象是你的代码仓库,而不是你的偏好或聊天记录。每项功能——证据、git 钩子验证、护栏、提交前检查、按路径限定的记忆检索、会话暂存区——都是为了服务日常开发工作而设计的。

区别:声明并验证,而不是存储并检索

大多数记忆系统会存储文本,之后再检索相似内容——存储的事实会被假定永远正确。这在代码库中很危险,因为检索到一个已过时却言之凿凿的事实,比没有记忆更糟糕。

每条 AI Dimag 记忆都带有证据(shell 检查、固定到提交的证据或测试),dim verify 会针对当前代码仓库重新运行这些检查——并通过 git 钩子,在每次拉取、检出和变基时自动执行。已不再成立的判断会变为过时状态(STALE),而不会悄无声息地误导 AI。

适用于所有 AI 工具
  • MCP 工具(Claude、Cursor 等)通过 MCP 服务获取实时记忆
  • 非 MCP 工具(Copilot、Windsurf 等)获取静态上下文文件(.cursorrules、CLAUDE.md、AGENTS.md 等)
AI Dimag 工作流程

安装

npm install -g aidimag

需要 Node 22+。提供两个功能相同的二进制文件:dim(短名称)和 aidimag。

快速入门

cd your-repo
dim init                    # creates .aidimag/, installs additive git hooks
dim bootstrap               # optional: LLM-survey the repo into a starter memory set
dim review                  # approve what enters memory (nothing is stored unreviewed)

dim remember "All DB access goes through src/db/store.ts" -k INVARIANT -p src \
  -e "STATIC_CHECK:! grep -rl better-sqlite3 src --include=*.ts | grep -v store.ts"
dim recall db access
dim verify                  # re-run all evidence; stale beliefs get flagged
dim brief                   # session-start briefing: in-scope memory, guardrails, gaps

# For non-MCP tools (Copilot, Cursor without MCP, etc.):
dim generate-context --format all --auto   # creates .cursorrules, CLAUDE.md, AGENTS.md, etc.
一键设置
dim setup --yes              # init + git hooks + MCP configs for detected agents + context files
dim setup-ollama             # install Ollama + pull a free local embedding model for semantic search
dim doctor                   # verify everything is wired correctly

连接到你的 AI Agent(MCP)

添加到 Agent 配置中(例如,Claude Code 的 .mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "aidimag": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "aidimag", "mcp"],
      "env": { "AIDIMAG_REPO": "/path/to/your/repo" }
    }
  }
}

MCP 工具包括 memory_search、memory_propose、context_note(实时记录聊天中的事实)、chat_harvest(实时、与工具无关的会话收集,并在服务端自动删除密钥)、memory_critique(基于已验证记忆的第二位评审者)、会话开始简报、会话结束提取等。

非 MCP 工具:dim generate-context -f all 会将已验证的记忆写入 .cursorrules、CLAUDE.md、AGENTS.md、.windsurfrules 和 .github/copilot-instructions.md(使用 --auto 可使其保持更新)。

Hermes Agent:dim hermes install 可将 aidimag 注册为原生 Hermes 记忆提供程序——只需一条命令,无需 pip 或 venv。一个仅使用 Python 标准库的桥接程序会委托 MCP 服务处理:会话简报会注入系统提示词,每轮对话都会预先提取相关记忆,会话中的经验则作为待审核的提案提交(绝不静默写入)。然后执行:hermes config set memory.provider aidimag。

主要功能

人工审核后采集

提交记录、PR、AI 聊天记录(Claude Code、Codex、Copilot、Cursor)以及粘贴的文档都会被提取为提案。只有你在 dim review 中批准后,内容才会进入记忆(系统会优先对最佳提案进行自动分类;批量处理可使用 approve all --min-score 0.7)。

验证生命周期

证据类型包括 STATIC_CHECK / COMMIT_REF / TEST_RESULT / EXEC_TRACE / HUMAN_ATTESTED。验证失败会将记忆标记为 STALE,并自动起草恢复提案。若未重新确认,置信度会逐渐降低。

证据信任门控

通过团队同步收到的 Shell 命令证据,在你检查并批准之前,绝不会执行(dim verify --trust)。

混合语义检索

支持 FTS5 关键词检索和向量 KNN(OpenAI、本地 Ollama 或 AWS Bedrock;除需显式选择的 Bedrock 外,其他会自动检测;没有这些服务时也可仅使用关键词检索)。

防护规则与技能

行为规则(never / ask-first / always)和分步操作流程由 dim check(提交前检查)和 memory_critique 强制执行。

团队模式,可自托管

dim serve + dim sync:本地优先的副本、设备代码登录、限定于特定知识库的 API 密钥、哈希凭据,以及跨设备验证共识。

知识库收件箱

将设计文档 / ADR / PDF / DOCX 放入 knowledge/,系统会将其总结为经过审核并固定的记忆。

临时记录与来源审计

dim scratch(以及 scratchpad_* MCP 工具)用于保存短期会话笔记——会在 TTL 到期后清除,不会同步,也不会成为持久记忆。dim audit 会列出依据最薄弱的记忆(由 Agent 编写、没有证据、已过时或长期未验证),方便你像审计仓库依赖项那样修正知识。

Web 仪表板与扩展

dim ui——通过浏览器运行检查、查看会话简报、初始化、收集数据并生成上下文——另提供 VS Code 和 IntelliJ 扩展。

工单系统集成

提交记录会告诉你发生了什么变化;工单则记录了为什么变化。aiDimag 可连接到你的工单系统,让上下文流入记忆——工单标题、类型和状态会显示在 dim review 中提取的提案旁,Agent 还可以通过 ticket_get MCP 工具获取工单。

支持的提供商

Jira、GitHub Issues、Linear、GitLab Issues、Azure DevOps、ClickUp、Shortcut、YouTrack、Asana、Trello、Notion、Pivotal Tracker、自定义 HTTP 中间件,或远程(团队同步服务端,无需本地凭据)。

快速开始
# Connect a provider (interactive)
dim ticket connect

# Check status
dim ticket status

# View a specific ticket
dim ticket show XXX-2100

# Share credentials with your team (admin)
dim ticket share
按仓库存储凭据

工单凭据按仓库存储在 .aidimag/config.json 的 tickets.token 中(文件权限模式为 0o600),与云同步令牌采用相同的方式。不同项目之间的凭据不会泄露。你也可以设置 AIDIMAG_TICKET_TOKEN 环境变量,其优先级高于配置文件。

团队共享工单(远程提供方)

一位管理员通过同步服务器共享其工单凭据(dim ticket share)。团队成员选择 “Remote (team sync server)” 作为提供方,通过服务器解析工单,本地不保存任何工单凭据。关联云服务器后,仪表板会自动发现团队的工单提供方,并显示 “Connect now” 按钮。

分支约定

定义分支命名约定,并让 aiDimag 在违反约定时发出警告或阻止操作:

dim ticket branch-rule        # manage the convention
dim branch XXX-2100           # create a conforming branch (fetches title for slug)
强制方式效果
off不检查
warn创建分支时提示(post-checkout)
push阻止推送不符合约定的分支(pre-push)

完整指南:连接工单

对比

AI Dimag 采用 声明并验证 模式;其他记忆系统采用 存储并检索 模式。简而言之:

对话记忆层向量存储记忆插件手动维护的上下文文件AI Dimag
为谁而构建记住 用户 的聊天助手对嵌入文本进行通用回忆面向编码 Agent 的静态指令面向持续演进的代码仓库中的编码 Agent
记忆单元提取的事实 / 聊天摘要嵌入的文本块文字内容可证伪的类型化声明及其证据
如何写入记忆自动捕获自动嵌入手动编辑人工审核队列
代码更改时毫无变化——存储的事实仍被视为“真实”毫无变化文件悄然过时通过 git 钩子重新运行证据验证;失效声明会变为 STALE
信任模型写入时标记,之后从不复查相似度 ≈ 信任“文件里写了”验证状态 + 逐渐衰减的置信度;按信任度排序检索
强制措施无——仅注入无希望模型会读取防护措施 + pre-commit dim check + memory_critique
失效模式自信地回忆过时事实检索相似内容,不论真假指令与现实脱节明确表示“此项已变为 STALE”,而不是猜测

完整对比:aidimag.com/comparison

与知名工具对比

aiDimag 与人们常问到的记忆工具之间的关系。这些工具解决的是不同问题(记住 用户和对话);aiDimag 记住的是你的 代码仓库,并证明其中的记忆依然真实:

aiDimagMnemosynemem0LettaHonchoSuperMemoryHindsightChromaDB
记忆对象你的代码库聊天 / Agent 会话用户和 Agent 的事实Agent 自身的上下文用户 / 同伴推理个人 + AgentAgent 记忆—(向量数据库)
本地优先✅ 每个代码仓库使用 SQLite✅ SQLite⚠️ 混合❌ Docker+PG⚠️ PG+worker❌ SaaS✅ SQLite✅ 嵌入式
MCP 服务✅ 内置✅❌❌❌✅✅❌
依据代码验证记忆✅ 通过 git 钩子重新运行证据验证❌❌❌❌❌❌❌
人工审核写入✅ 审核队列❌ 自动捕获❌ 自动❌❌❌❌—
强制措施✅ 防护措施 + pre-commit + 评议❌❌❌❌❌❌❌
开源✅ MIT✅ MIT✅ Apache 2.0✅ Apache 2.0⚠️ AGPL❌ 专有✅ MIT✅ Apache 2.0
已发布的基准测试自有测试套件:过时检测率 100%,误报率 0%BEAM 65.2% / LongMemEval 98.9% R@All@5(自行报告)LoCoMoLoCoMo 83.2%LongMemEval 90.4%MemoryBench 85.2%BEAM 73.4% / LongMemEval 94.6%—

聊天记忆基准测试(LoCoMo、LongMemEval、BEAM)衡量的是对 对话历史 的回忆能力,因此不适用于 aiDimag——它的记忆对象是代码仓库。相应地,aiDimag 发布了自己的可复现测试套件(见下文),其中包括一项聊天基准测试都未衡量的指标:代码更改时,记忆是否会察觉?

基准测试

可复现的性能和质量测试套件位于 benchmark/ (npm run bench、npm run bench:quality)。核心结果(Apple M4、Node 24、 10,000 条记忆的脑库——完整表格见 aidimag.com/benchmarks):

指标结果
FTS 关键词搜索1.45ms p50
向量 KNN(768 维,sqlite-vec)4.15ms p50
记忆写入(事务处理,含 FTS + 事件日志)约 5,400 次/秒
CLI 冷启动(dim --help)约 41ms p50
陈旧状态检测(失效的声明 → STALE,真实 git 测试样例)100%(4/4)
误报(完好的声明被错误标记)0%(0/4)
检索,关键词查询(Recall@1 / MRR,仅 FTS)1.00 / 1.00
检索,释义查询(仅 FTS;混合检索可弥补这一差距)0.25 / 0.27

文档

入门

概览

指南

完整文档:aidimag.com


参与贡献

欢迎贡献!有关开发环境设置、项目原则和 PR 检查清单,请参阅 CONTRIBUTING.md。所有参与行为均受我们的行为准则约束。

许可证与定价

AI Dimag 基于 MIT License 开源——所有人均可永久免费使用,不限团队规模。使用它、派生它、将它嵌入其他项目。

整个本地优先产品均可免费使用:CLI、MCP 服务、验证、防护措施、技能、IDE 扩展、本地控制面板,以及可自托管的团队同步(dim serve)。

想要团队同步,但不想运行服务?AI Dimag Cloud 是可选的托管同步订阅服务——项目正是通过它获得资金支持并保持开源。请参阅定价。


由 Anup Khanal 构建

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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。