关于 Citadel
Citadel 是加密记忆引擎的 MCP 服务,为 MCP 客户端、IDE 和 Agent 提供持久化记忆。它结合向量与关键词检索、图结构关联,并支持通过销毁密钥实现加密擦除。
主要功能
- 01静态加密的持久化记忆
- 02向量与关键词混合检索
- 03类型化记忆关系图
- 04原子完整性验证
- 05密钥销毁式遗忘
- 06批量记忆写入与更新
适用场景
- 01为 Agent 保存跨会话记忆
- 02按语义和关键词检索记忆
- 03检查记忆数据是否被篡改
- 04按策略遗忘或擦除记忆
MCP 相关
提供 MCP 服务,通过 stdio JSON-RPC 工具供客户端存取、检索、关联、验证和遗忘记忆。
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。
工具
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
citadeldb-mcp
mcp-name: dev.citadeldb/mcp
面向Citadel加密记忆引擎的模型上下文协议(MCP)服务。为任意 MCP 客户端 (Claude Desktop、IDE、Agent)提供持久化的加密记忆。
记忆存储在本地 citadeldb-mem 区域中:
静态数据采用 AES-256 加密,每个原子都经过密封并通过 HMAC 进行身份验证;通过 PRISM 近似最近邻索引进行向量、关键词、时效性和重要性混合融合检索,
并由类型化边图连接;通过销毁密钥实现遗忘(密码学擦除)。
安装
无需安装即可运行。要进行语义检索,请先拉取推荐的嵌入模型和 交叉编码器重排模型,然后启用两者:
uvx citadeldb-mcp pull e5-large
uvx citadeldb-mcp pull ms-marco-minilm
拉取命令不会打开保险库。启动服务前,将 CITADEL_KEY 设置为保险库
密码短语(在 macOS/Linux 上运行 export CITADEL_KEY="your-passphrase",或在
PowerShell 中运行 $env:CITADEL_KEY = "your-passphrase"),然后运行:
uvx citadeldb-mcp --db memory.cdl --embedder e5-large --reranker ms-marco-minilm
e5-large + ms-marco-minilm 是推荐的语义检索配置。实测配置请参阅
记忆基准测试。
模型绝不会自动下载。
内置拉取功能使用固定到发布版本的 Hugging Face 修订版本。每个完整快照都会根据编译时确定的大小和 SHA-256 摘要进行验证,然后连同 BLAKE3 清单一起存储在
<models-dir>/<name>/<revision>/ 下。CitadelDB 早期版本创建的扁平缓存不受信任;请再次运行 pull 以创建固定版本的快照。--model-dir 和 --reranker-dir
仍是显式指定的自带制品路径,并会绕过托管缓存清单。Citadel
将这些目录视为用户信任的目录,不会验证其内容。
或者使用 pip install citadeldb-mcp 或 cargo install citadeldb-mcp
安装命令,然后将其接入 Claude Desktop(claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"citadel": {
"command": "citadeldb-mcp",
"args": ["--db", "/absolute/path/to/memory.cdl", "--embedder", "e5-large", "--reranker", "ms-marco-minilm"],
"env": { "CITADEL_KEY": "your-passphrase" }
}
}
}
该服务支持无状态 MCP 2026-07-28 发现和逐请求元数据,也支持现有客户端使用的基于初始化的 2025-11-25 和 2025-06-18 修订版本。
工具(通过有界、可取消的 JSON-RPC 2.0 stdio 传输):
mem_recall- 混合检索(向量 + 关键词 + 时效性 + 重要性);按类型/负载筛选,沿记忆图扩展,覆盖融合权重,并可选择为每条命中结果附加溯源信息(derived_from)、逐条命中结果的完整性判定(attest)以及resource_linkmem_fetch- 按游标列出某种类型的内容(不使用嵌入)mem_get- 按请求顺序批量检索有界数量的精确 ID,并明确标记缺失的原子mem_edges- 基于游标的类型化图检查mem_profile- 记忆针对查询所知的内容:召回结果及其图邻域mem_summarize- 区域的逐类型摘要mem_verify- 对磁盘上的原子重新进行身份验证:逐原子完整性判定(authentic / tampered / key_erased / missing / plaintext_unattested)mem_remember- 存储一个原子,可选附加溯源信息并支持可安全重试的幂等性mem_remember_batch- 原子化地存储有序批次;每个条目都带有唯一的幂等键,若以不同内容重复使用则拒绝整个批次mem_update- 原位替换已存储原子的负载(保留 ID、边和嵌入)mem_link/mem_unlink- 添加或移除一条精确的类型化边mem_evolve- 重新计算原子的邻居链接和已存储的重要性mem_evict- 按策略选择性遗忘(加密区域会进行密码学擦除)mem_forget- 按 ID 遗忘原子并返回可验证的擦除回执;可选择原子化擦除其区域内的derived_from闭包(加密区域会进行密码学擦除;不可变原子需要启用受保护擦除选项)citadeldb-mcp二进制文件从CITADEL_KEY读取密码短语,并服务于一个区域 (默认加密);只有协议消息会输出到 stdout,诊断信息会输出到 stderr。--region-mode plaintext会为该区域停用逐原子加密和加密擦除;数据库静态存储时仍会加密。擦除不会撤销明文导出,也不会撤销擦除前备份或快照中保留的密钥。
每次启动服务都必须选择一个嵌入器。CPU Candle 嵌入器已编译进独立服务的默认构建中,包括 citadeldb-mcp Python 包;但不包含在默认的 citadeldb 库 wheel 中。只有显式执行 pull 时才会获取模型。
嵌入器的拉取名称:e5-large(推荐)、e5-large-v2、bge-small、bge-base、
bge-large、minilm。重排器:ms-marco-minilm。或者,将 --model-dir 指向与所选目录管线兼容的本地检查点,并使用 --features cuda-embed 构建,以便在 NVIDIA GPU 上运行。
此 crate 是 Citadel 工作区的一部分。
许可证
Apache-2.0
评论
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。