关于 Persome
Persome(Personal Model)是面向 macOS 的本地优先个人记忆与模型服务,供受信任的 MCP 客户端使用。它在用户授予系统权限后,从专注的活动中学习工作方式,并生成可检视、可修正、可导出、可删除的 HUMAN.md 个人模型。数据保存在本地,不依赖托管的记忆服务。
主要功能
- 01本地运行,默认保护隐私
- 02带证据链接的个人模型与来源回执
- 03分层结构:Point、Line、Face、Volume、Root
- 04支持 Claude Code、Codex、Cursor Agent 等客户端
- 05数据可检视、修正、导出和删除
适用场景
- 01让多个编码 Agent 共享同一份目标与工作偏好上下文
- 02在恢复中断的项目工作时检索有证据支持的上下文
- 03审查个人模型中过时或冲突的内容
MCP 相关
Persome 作为 MCP 服务运行,通过 search、read_receipt、get_model_snapshot 等工具向受信任的 MCP 客户端提供本地个人上下文,并附带证据回执。
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
Personal Model:面向编码 Agent 的本地优先 AI 记忆
自动播放预览 · 高清演示和 v0.3.2 版本说明

构建你的 HUMAN.md — 为 Claude Code、Codex、Cursor Agent 和其他可信 MCP 客户端打造一个带证据链接的 Personal Model。
Personal Model 是一个开源、本地优先的长期记忆运行时。在你授予 macOS 权限后,它会从 Mac 上采集的专注活动中学习你的思考和工作方式,然后为你的 AI 工具提供可检查的上下文,以便它们继续工作并基于依据做出决策。
在你的 Mac 上本地运行。默认保护隐私。由你检查、修正、导出和删除。
安装 Personal Model · 连接你的 AI 工具 · 在 GitHub 上为 Personal Model 点星

Personal Model 成熟形态的概念示意图。
为什么选择 Personal Model
Personal Model 将你使用的应用中的专注活动转化为可移植的上下文层,并将其保存在你的 Mac 上,供你选择的可信 AI 客户端使用。
- 所有 Agent 共用一份记忆。 将同一个 Personal Model 连接到 Claude Code、 Codex、Cursor Agent 和其他兼容 MCP 的客户端。
- 基于证据,而非隐藏摘要。 重要的主张会保留来源凭据; 新证据可以强化、修正或推翻先前的推断。
- 设计上由用户掌控。 检查、修正、导出或删除你的模型和 数据,无需依赖托管记忆服务。
- 不止是聊天记录。 在你明确授予 macOS 权限后,Personal Model 会从专注活动中学习。
你的 Personal Model 就是你的 HUMAN.md
Personal Model 会将活动关联起来,形成逐步深入的上下文:
| 层级 | 含义 |
|---|---|
| Point | 有来源的观察或事件 |
| Line | 一种关系或随时间发生的变化 |
| Face | 有相关证据支持的模式 |
| Volume | 跨项目或生活领域的高阶结构 |
| Root | 当前整合形成的你的模型 |
最终形成一个持续演变的模型,呈现当下的重要事项、你通常如何做决定, 以及你的注意力正转向何处。
适用于 Claude Code、Codex、Cursor Agent 和 MCP 客户端
| 客户端 | 连接方式 | 安装配置 |
|---|---|---|
| Claude Code | Personal Model 原生安装程序 | persome install claude-code |
| Codex CLI and IDE extension | Personal Model 原生安装程序 | persome install codex |
| Cursor Agent CLI | Personal Model 原生安装程序 | persome install cursor-agent |
| Claude Desktop | 托管的 stdio 配置 | persome install claude-desktop |
| opencode | 托管的本地 stdio 配置 | persome install opencode |
| 其他兼容客户端 | 生成的 MCP JSON | persome install mcp-json --filename persome-mcp.json |
MCP 客户端指南涵盖前置条件、验证、权限边界、 传输详情、HTTP 后备方案和故障排查。
Personal Model 是供可信 MCP 客户端使用的 MCP 服务。其他 MCP 服务——例如 Filesystem、GitHub、Slack 或 Google Drive——属于独立工具,除非明确构建并测试了 相应路径,否则不属于 Personal Model 集成。
使用场景
这些视觉示例展示了 Personal Model 支持的 Agent 工作流。Runtime 通过 MCP 提供带有证据链接的本地上下文;已连接的 Agent 负责选择并执行任务, 外部操作仍需获得你的授权。
1. 一个 Root——你的模型
成千上万个瞬间。一个不断演进的你。
Personal Model 将有来源的观察转化为关系、模式、更高层次的结构,以及一个当前 Root:此刻什么最重要、你通常如何做决定,以及你的注意力正转向何处。

从 Point 到 Line、Face、Volume,再到一个 Root——这是一个关于你是谁、此刻什么最重要的鲜活模型。
2. 同一个 AI,不同的你。

模型相同。它理解的人却不同。
两个人可以向同一个 AI 提出相同的提示词,却理应得到不同的回答。你的 Personal Model 会改变 Agent 如何确定优先级、做决定、写作和行动——因为它了解自己在为谁工作。
相同的提示词不应让每个人都得到相同的回答。给 AI 一个关于你的模型。
3. 一个 MCP——让编码 Agent 成为主动型 Agent

你的编码 Agent 会自行找到要做的工作
通过 MCP 连接一次 Personal Model。Codex、Claude Code 和其他可信 Agent 都能使用同一个模型,其中包含你的目标、优先事项、工作模式和边界。
已连接的 Agent 可以在 Personal Model 中搜索未完成的工作,根据你的优先事项 排列建议的下一步,并区分本地实现与需要你批准的 外部操作。
从上次停下的地方继续


安装、连接并验证
安装 Personal Model,连接可信的 MCP 客户端,然后验证本地 Runtime。
1. 安装并使用你的数据
要求:macOS 13 或更新版本,以及 Xcode Command Line Tools。若要使用最简的包管理安装方式:
uv tool install personal-model
persome onboard
persome model open --after 30
发行包名为 personal-model;安装的 CLI 为 persome。
若要使用最明确的基于源代码的首次运行方式:
git clone https://github.com/Intuition-Lab/personal-model.git
cd personal-model
bash install.sh
交互式引导成功完成后,源代码安装程序会立即打开统一的 本地设置体验。
引导流程会验证的内容
persome onboard会在每项 macOS 请求出现前进行说明。- 辅助功能权限会授予带版本号的
mac-ax-helper;仅当启用事件驱动捕获时,才会授予mac-ax-watcher。 - 仅当有效的截图或本地 OCR 策略需要像素数据时,才会请求屏幕录制权限。Personal Model 从不需要“完全磁盘访问权限”。
- 在 Apple Silicon 上,本地 OCR 使用内置的 PP-OCRv6;在 Intel 上,则使用 macOS Apple Vision 框架。引导流程会在两种架构上验证隔离的工作进程。
- 统一的本地主机引导流程提供只读的多来源导入,并根据现有的 Markdown 历史记录构建首个模型。始终可以使用本地文件夹;仅当在 Mac 上检测到 Obsidian
和 Notion 时,它们才会显示。同样的数据源也可通过
persome import-data使用;请参阅导入指南。 - 流程会验证最终的生命周期所有者和 Runtime 代次,然后在标准守护进程模式下报告新鲜捕获回执;对于可信导入等受支持的替代模式,则会明确报告就绪状态/隐私回执。
收集和 BM25 检索可选用大模型,但语义建模必须使用大模型。你可以配置托管式/本地提供方,以便无人值守处理:
persome llm setup
persome llm status --check
或者,明确授权后台 Runtime 使用现有的编码 Agent 订阅。客户端 CLI 会保留并刷新自身的登录状态;Personal Model 仅存储其可执行文件路径、路由策略和持久化的每日调用上限:
persome llm agent setup --client codex --daily-call-limit 50 --check
# also supported: claude-code, cursor-agent
persome llm status
支持带工具的 Sampling 的可信 MCP 客户端仍可调用
process_pending_model_work,以单次请求处理 1–10 个会话的批次。两种方式都会使用已连接 Agent 的额度,但不会向 Personal Model 暴露其 OAuth 令牌;
CLI 桥接是同时为无人值守阶段提供支持的选择加入方式。
2. 连接可信的 MCP 客户端
注册你使用的所有本地客户端:
persome install claude-code
persome install codex
persome install cursor-agent
persome install claude-desktop
persome install opencode
上述命令只会安装 MCP 服务。若要明确允许后台语义阶段使用受支持的编码 Agent 订阅,
请添加 --fund-model;默认上限为每个本地日调用模型 50 次:
persome install codex --fund-model --daily-call-limit 50
# also supported: claude-code, cursor-agent
persome llm agent disable 会撤销该授权,但不会退出客户端登录状态,
也不会删除备用提供方配置。
这些 stdio 注册会按需启动 MCP 进程,因此在引导流程初始化本地数据库后,
无需保持守护进程运行,也无需将 HTTP bearer 复制到客户端配置中。架构创建和
迁移仍由守护进程负责;全新或外部升级的数据根目录必须先运行一次 persome start,
stdio 客户端才能使用。守护进程停止时仍可通过 stdio 写入,但 WAL 维护会等到守护进程运行后才进行;
如果在此模式下使用写入工具,请定期启动守护进程,以确保 WAL 保持在有限大小。
对于其他兼容 Cursor 的设置方式,你仍可生成 stdio 对象,并手动合并
mcpServers.persome:
persome install mcp-json --filename persome-mcp.json
MCP 访问涉及个人数据权限;请仅注册你信任的客户端。
3. 验证并提出有依据的问题
persome status
persome model status
persome model open
# Only if you configured a semantic provider:
persome llm status --check
模型内容稀疏或质量下降,在早期阶段可能是正常的;Personal Model 会报告缺失的几何信息,而不会捏造 Face、Volume 或 Root。
连接 MCP 客户端后,可以尝试以下任一用法:
在我的 Personal Model 中搜索 [topic]。使用
search,通过read_receipt打开最相关的结果,并引用来源路径、时间戳和回执 ID。如果证据缺失或相互矛盾,请如实说明,不要猜测。
帮我从上次停下的地方继续处理 [project]。搜索 Personal Model 中近期的上下文,区分观察到的事实和推断,并展示支持建议下一步操作的回执。
使用默认的
get_model_snapshot概览检查我当前的 Personal Model。仅对回答所需的特定模型部分分页,引用支持证据,并指出任何稀疏、过时或相互矛盾的内容。
默认情况下,活跃工作每五分钟会进行一次归纳。在采集有效且语义提供方正常工作的情况下,通常预计约十分钟内可以首次有效检索,但这并非基准测试结果保证。
4. 更新 Personal Model
对于通过 uv tool 安装的版本,请使用包管理器升级,然后重新运行 Runtime 验证:
uv tool upgrade --python 3.12 personal-model
persome onboard
persome model open --after 30
升级后,恢复 Runtime 写入前,请重启承载 Personal Model stdio MCP 进程的编辑器。编辑器重新连接之前,从先前版本加载的进程无法加入新的跨进程 SQLite 维护锁。
对于通过 install.sh 创建的安装,请从任意目录运行事务性更新程序:
persome update
persome update 会保留配置、凭据、个人数据、采集策略和生命周期意图,并在提交更新前自行执行适用于当前模式的引导流程。请勿使用它更新由包管理器管理的安装。
用法
- 在 Claude Code 中使用 Personal Model
- 在 Codex CLI 和 IDE 扩展中使用 Personal Model
- 在 Cursor Agent 中使用 Personal Model
- 在 Claude Desktop 中使用 Personal Model
- 在 opencode 中使用 Personal Model
- 连接任意兼容的 MCP 客户端
结合上述提示词使用客户端指南,完成安装、验证连接、测试基于证据的检索、了解权限边界,并诊断最常见的问题。
Personal Model 的定位
Personal Model 是在 macOS 本地运行、由所有者掌控的 Runtime,而不是托管的多租户记忆服务,也不只是一个图谱库。它可以与 ChatGPT 或 Claude 的产品原生记忆以及开发者记忆基础设施共存。
在将其视为托管服务或基准测试结论之前,请先阅读 Runtime 边界和评估限制。
隐私、所有权与证据
- Personal Model 在 macOS 上由所有者本地运行;只有在说明并授予相关权限后,才会采集活动。
- 重要记忆和模型对象会保留来源信息,可信客户端可通过
read_receipt和resolve_evidence检查这些信息。 - 更正会保留审计历史。导出内容默认会进行脱敏处理;需要删除历史记录本身时,也可使用明确的擦除命令。
- MCP 访问即代表可以访问个人数据。仅注册你信任的客户端,切勿通过公共隧道公开 localhost Runtime。
请阅读完整的安全与隐私模型、模型与证据约定和 MCP 工具约定。
帮助我们测试更多 MCP 客户端
如果上方没有列出你的客户端,请先尝试 通用 MCP 配置。如果可用,请提交 issue,注明客户端 名称、版本、传输方式、验证步骤以及任何权限注意事项。只有在配置流程可复现后,客户端才会加入已验证表格。
开发工作流和 DCO 要求请参阅 CONTRIBUTING.md。
在 GitHub 上为 Personal Model 点亮 Star · 官方 MCP 注册表 · MCP 客户端配置 · 安全与隐私
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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。