LoreConvo

LoreConvo v0.10.20

你的记忆伴随你的身份，而非你的工具——这一切都由你决定。

LoreConvo 是唯一能让你的上下文在 Claude Code、Cowork、Codex、Cursor 和 Hermes Agent 之间延续的 AI 记忆。安装一次，记忆随处可用，让你无论在哪里编写代码都能使用。

可直接从 Claude Code 的插件市场安装，也可通过 PyPI 安装：uvx --from loreconvo[server] loreconvo

为什么选择 LoreConvo？

随时随地都能使用

无论你使用 Claude Code、Cowork、Cursor、Codex 还是 Hermes，LoreConvo 都能跨平台运行——无论你选择哪个客户端，记忆层都保持一致。在项目中途切换工具时，你的上下文会自动随你迁移。

大多数工具会按设备或工作区隔离记忆。LoreConvo 将所有内容存储在你拥有的本地 SQLite 数据库中，并在你使用的任何地方呈现。记忆有两种保存方式：通过保存工具手动保存，或在安装可选钩子后于会话结束时自动保存。无论哪种方式，你都可以随时查看、编辑或删除任意记忆。

由你决定保存哪些内容

LoreConvo 让你掌控一切：只有在你选择安装会话钩子后，才会运行自动捕获；每条保存的记忆都可供查看，你也可以随时删除任意记忆。

每条记忆都会准确显示其来源——由哪个界面捕获、捕获时间、所属的项目上下文，以及生成它的技能。来源清晰可查，完整保留溯源信息。

记忆留在你的设备上

LoreConvo 会将所有内容存储在你自己的设备上的 SQLite 数据库中。除非你通过设置 LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY 明确启用可选的 AI 摘要功能（默认关闭），否则数据会一直留在本地。启用后，系统会使用该密钥将对话记录摘录或摘要发送到 Anthropic API。LoreConvo 从不读取通用的 ANTHROPIC_API_KEY。无需云账户，也没有任何供应商能访问你的会话历史。

你的会话保存在 ~/.loreconvo/sessions.db 中——这是一个由你拥有、可自行备份并可随时删除的文件。

结构化记忆，而非原始对话记录

LoreConvo 会为每个会话捕获两类记忆：

• 情景记忆： 发生了什么——摘要、创建的产物、遗留的待解决问题
• 语义记忆： 决定了什么——可跨会话保留的项目稳定结论

两者结合，为 Claude 提供项目历史的结构化、可搜索记录，而不只是一堆聊天记录。

召回基准测试

LoreConvo 的 FTS5 搜索在一个包含 60 个会话的合成语料库上进行了基准测试（涵盖 6 个主题领域和 36 个带标签的查询）。

变体	Recall@5	MRR
FTS5 + 复合词元扩展（默认）	88.9%	0.875
FTS5 基线（无扩展）	72.2%	0.708

复合词元扩展（对 camelCase / snake_case 查询进行预处理）使包含 autoSave、pipeline_tracker 和 get_context_for 等技术标识符的查询，其 Recall@5 提升了 +35.7 个百分点。

完整基准测试报告 | 复现

快速开始

使用一条命令即可安装：

bash install.sh

此操作会创建虚拟环境、安装依赖项并验证一切是否正常运行。无需更改系统 Python，也无需手动运行 pip 命令。

直接使用 Claude Agent SDK？ git clone 公共仓库，并将 SDK 的本地目录插件加载器指向该仓库——仓库根目录本身就是一个完整的插件目录（.claude-plugin/plugin.json + .mcp.json）。无需提供单独的、可通过 SDK 安装的程序包。

使用 LoreConvo

Claude Code（终端）

启动已加载插件的会话：

claude --plugin-dir /path/to/loreconvo

或在现有会话中加载：

/plugin add /path/to/loreconvo

将 /path/to/loreconvo 替换为你保存源文件夹的位置。

修改代码后，使用 /reload-plugins 刷新，无需重启。

加载后，Claude 会自动获得全部 40 个 LoreConvo MCP 工具。让 Claude“保存此会话”或“回忆我们关于 X 讨论的内容”，它就会自行使用这些工具。

Cowork（桌面应用）

1. 点击提示词框旁边的 + 按钮
2. 选择 Plugins
3. 选择 Add plugin
4. 浏览到 loreconvo 源文件夹

重要：共享数据库访问

Cowork 在沙盒虚拟机中运行，默认无法访问 Mac 的文件系统。要读取 Claude Code 保存的会话，请在 Cowork 中让 Claude：

“挂载我的 ~/.loreconvo 文件夹”

挂载后，Cowork 会与 Claude Code 读写同一个数据库。在 Code 中保存的会话会立即显示在 Cowork 中。

Claude Chat（Web）

Chat 不支持插件，因此 LoreConvo 提供了一条命令即可使用的桥接方式。在终端中运行：

bash export-to-chat.sh

此命令会导出你最近的会话并将其复制到剪贴板（macOS）。切换到 Chat 并粘贴（Cmd+V）。Chat 会立即获得 Code 或 Cowork 会话的上下文。

要搜索特定会话：

bash export-to-chat.sh "tax prep"

跨界面的工作方式

LoreConvo 的核心价值在于，上下文会自动在 Claude 的各个界面间保留。完整流程如下：

Claude Code  (~/.claude/settings.json via `claude mcp add`)
  |-- SessionEnd hook --> auto_save.py --> ~/.loreconvo/sessions.db
  |-- SessionStart hook <-- auto_load.py <-+
                                           |
Cursor       (.cursor/mcp.json) <--MCP-----+
Codex        (~/.codex/config.toml) <--MCP-+
Hermes Agent (~/.hermes/config.yaml) <-MCP-+
Cowork       (MCP-native execution env) <--+
  All surfaces: save_session / get_recent_sessions / search_sessions

Claude Chat (web)
  |-- export-to-chat.sh --> clipboard --> paste into Chat

Claude Code 是主要界面。钩子会自动运行：

• 会话结束时，auto_save.py 会捕获对话，并将结构化摘要（决策、产出、待解决问题、标签）保存到本地 SQLite 数据库。
• 新会话开始时，auto_load.py 会查询数据库，根据信号质量对近期会话评分，并将最相关的上下文作为系统上下文注入会话。包含待解决问题和决策的会话得分最高；信号较弱的会话会被过滤掉。它还会为项目目录中找到的任何 MEMORY.md 建立索引（见下文的 MEMORY.md 自动索引）。

Cursor 通过项目根目录中的 .cursor/mcp.json 连接——使用与 Claude Code 相同的 MCP 协议。设置详情见 INSTALL.md。

OpenAI Codex 通过使用 [mcp_servers.<name>] 区段的 ~/.codex/config.toml 连接。设置详情见 INSTALL.md。

Hermes Agent 通过 ~/.hermes/config.yaml 中的 mcp_servers: 键连接。设置详情见 INSTALL.md。

Claude Chat（Web）不支持插件。export-to-chat.sh 脚本可弥补这一限制：它会将你最近的会话导出到剪贴板，以便直接粘贴到 Chat 中。这样，Chat 就能获得 Code 原本会自动加载的相同上下文。

因此，在项目进行期间切换界面时，你无需重新解释正在做的事情。

你的数据始终可用

有 MCP 工具可用时，LoreConvo 会通过这些工具运行；不可用时，则会自动改用随附脚本。无论 MCP 状态如何，你的会话都安全无虞——保存、搜索和回忆操作在两种情况下都能正常运行。你无需配置任何内容；插件技能会静默完成切换。

项目工作区

LoreConvo 项目是持久化工作区——你在项目中工作的每次会话、每项决策和每个产物，都可以通过任何 Claude 界面搜索。

# Create a project workspace
create_project("my-api", "REST API project", expected_skills=["openapi", "python"])

# Add persistent project instructions (optional)
create_project(
    "my-api",
    description="REST API project",
    instructions="Python 3.10+, SQLite only. No cloud dependencies. Deploy via Docker."
)

# See recent sessions, skill usage, and open questions for the project
get_project("my-api")

# Search scoped to the project
search_sessions("auth design", project="my-api")

项目指令（可选）：创建项目时，你可以保存持久化指令或约束，Claude 会在会话开始时看到它们。这有助于执行适用于整个项目的标准，而无需在每个 CLAUDE.md 文件中重复说明。指令会显示在自动加载的上下文中，位于最近会话摘要之前。

与 LoreDocs 搭配使用时，LoreConvo 会为所有 Claude 构建一个可移植的项目工作区，涵盖会话记忆和结构化知识，且完全保存在你的设备上。云端 AI 工作区会将你绑定到单一生态系统，而 Lore 组合则适用于你已经在使用的所有 Claude 界面。

MEMORY.md 自动索引

如果你的项目有 MEMORY.md 文件，LoreConvo 会在每次会话开始时自动为其建立索引。文件内容会与常规会话一同通过 search_sessions 搜索。

这意味着 Claude 无需你主动提及，就能回想起 MEMORY.md 中的项目约定、团队笔记或架构决策。来自 MEMORY.md 的搜索结果会标记为 memory_md，并设置 source='file_memory'，便于你将其与常规会话条目区分开来。

扫描哪个目录？

默认情况下，LoreConvo 会扫描 Claude Code 运行所在的目录（当前工作目录）。若要指定其他目录，请在 claude mcp add --scope user 命令中将 LORECONVO_PROJECT_PATH 作为环境变量标志传入：

"--env=LORECONVO_PROJECT_PATH=/Users/YOUR_USERNAME/projects/my_project"

请将 YOUR_USERNAME 和 my_project 替换为你的实际值。请使用完整的绝对路径——不要使用 ~ 或 $HOME。

筛选搜索结果中的 MEMORY.md 条目

若要在搜索中包含 MEMORY.md 条目，照常使用 search_sessions 即可——这些条目会自动显示。若只想查看 MEMORY.md 条目，请按标签筛选：

“搜索 LoreConvo 中标记为 memory_md、包含 ‘database conventions’ 的会话。”

每次会话开始时都会更新索引（幂等——不会累积重复项）。

---

验证安装

安装后，向 Claude 提出以下请求，验证 LoreConvo 是否正常工作：

“运行 get_recent_sessions 并显示结果。”

如果你看到会话列表（如果这是你首次使用，也可能是空列表），说明 LoreConvo 已连接。如果收到缺少工具的错误，请重新运行 bash install.sh 并重新加载插件。

验证钩子（仅限 Claude Code）：

“检查 LoreConvo 是否在本次会话开始时自动加载了任何上下文。”

如果 SessionStart 钩子正常工作，Claude 就会自动收到最近会话中的上下文。

推荐的 CLAUDE.md 设置

为获得最佳体验，请将以下代码片段添加到 ~/.claude/CLAUDE.md（全局文件）或项目的 CLAUDE.md 中。这样可以告知 Claude 如何在不同会话中一致地使用 LoreConvo。

## LoreConvo (persistent session memory)

At session start:
1. Call `get_recent_sessions` to check for recent context relevant to the current work.
2. Use this context to avoid re-explaining things already discussed in prior sessions.

During the session:
- If important decisions are made or domain knowledge is shared, note it for the session summary.

At session end:
- Call `save_session` with a summary of what was accomplished, key decisions, open questions,
  and any artifacts created. Use appropriate tags (e.g., project name, surface).

Cowork 用户须知： Cowork 不会自动运行钩子。请在项目的 CLAUDE.md 中添加指令，要求在会话开始时调用 get_recent_sessions，并在会话结束时调用 save_session。详情请参阅 COWORK_RESTORE.md。

计划：免费版与 Pro 版

LoreConvo 以本地优先的方式运行，可免费使用。Pro（$8/月）取消会话数量限制，并解锁大模型质量的摘要、混合检索搜索和跨产品链接。两个套餐的所有内容都在你的设备上运行——Pro 不增加任何云端组件。

免费版搜索：关键词（FTS5）+ 按最近时间排序。 Pro 版搜索：混合检索——结合向量（BGE-small-en-v1.5）、BM25 全文搜索和最近时间重新排序，并通过 RRF 融合。按含义而非仅按关键词查找会话。

	免费版	Pro（$8/月）
已保存会话	50	不限
全文搜索（FTS5）	是	是
MEMORY.md 自动索引	是	是
项目标记、会话链接、技能历史	是	是
自动加载 / 自动保存钩子	是	是
本地优先、无云端、零 API 费用	是	是
相关会话发现	关键词共现	基于嵌入（BGE-small-en-v1.5）
大模型异步会话摘要	--	是（Claude Haiku，可选择启用）
混合检索：向量 + BM25 + 最近时间重新排序（rebuild_index）	--	是（Pro）
跨产品文档链接（get_docs_for_session、session_link_doc）	--	是（另需 LoreDocs Pro）
团队记忆——跨设备导出 / 合并会话	--	是
Anthropic 托管式 Agent 导出（export_for_anthropic）	--	是

使用 get_tier 查看当前套餐和用量。使用 vault_set_tier 激活 Pro 许可证。

功能

• 自动捕获会话：通过 Claude Code 钩子在会话结束时保存、会话开始时加载——无需手动调用 save_session
• 跨客户端记忆：上下文可在 Claude Code、Cowork、Cursor、Codex 和 Hermes 之间随你切换——不受限于某个 IDE 或设备
• 结构化会话：记录决策、产物和未解决的问题，而不只是原始文本；可选的 reasoning_notes 字段用于存储 Agent 的推理链
• 项目整理：按项目分组会话，并设置预期技能集
• 技能追踪：记录使用过的技能，以便智能筛选
• 角色标记：用于 Agent 专属记忆的分层角色（例如 ron-bot:sql）
• 全文搜索：使用 SQLite FTS5 快速搜索所有会话中的关键词
• MEMORY.md 自动索引：项目的 MEMORY.md 会在会话开始时自动建立索引，并可通过 search_sessions 与普通会话一起搜索
• 大模型异步会话摘要（Pro）：自动保存的会话会在后台使用 Claude Haiku 升级为大模型质量的摘要。设置 LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY 即可选择启用。每日上限（LORECONVO_SUMMARIZER_DAILY_CAP，默认值为 100）可避免 API 费用失控。仅限 Pro 套餐。
• 基于嵌入的相关会话发现（Pro）：get_related_sessions 使用 BGE-small-en-v1.5 嵌入自动发现内容相似的会话（余弦相似度 >= 0.75）。每次保存最多添加 10 条双向自动链接，且仅限同一项目。免费版使用关键词共现链接。设置 LORECONVO_EMBEDDING_LINKS=0 可禁用嵌入链接。
• 跨产品文档链接（Pro）：自动发现并链接与任何会话最相关的 LoreDocs 文档，反之亦然。使用两个新工具：get_docs_for_session 和 session_link_doc。需要同时订阅 LoreConvo Pro 和 LoreDocs Pro。
• 可配置工具组：使用 configure_tools 工具或 LORECONVO_TOOL_GROUPS，选择助手可见的工具组（core、memory、graph、agents、admin）。默认启用所有工具组。参见工具组。
• 本地优先：使用 SQLite 数据库，无云端依赖，零 API 费用

版本

免费版 - 50 个会话

• 完整功能：自动加载、全文搜索、添加标签、会话关联、导出和导入
• 本地 SQLite 存储——数据保存在你的设备上，无需云账户
• 通过 Anthropic Marketplace 一键安装

专业版 - 每月 $8

• 会话数量不限
• 团队记忆：与团队成员共享会话（本地优先的异步导出/导入，无需服务端）
• 发现相关会话并进行语义搜索
• 导出至 Anthropic 托管的 Agents
• 在后台生成大模型质量的会话摘要（异步）

升级到专业版——每月 $8

结账后，许可证密钥会自动发送到你结账时使用的电子邮箱，通常几分钟内即可收到。如有疑问，请联系：[email protected]。

MCP 工具

LoreConvo 提供 40 个 MCP 工具，Claude 会在会话期间自动调用这些工具。 下表列出了最常用的工具——完整参考请参阅 MCP 工具目录。

工具	功能
save_session	保存包含决策、产物和标签的会话摘要
get_recent_sessions	列出最近的会话，可按界面筛选
get_session	按 ID 获取指定会话
search_sessions	对所有已保存的会话进行全文搜索
get_context_for	获取与某个主题相关的上下文（最适合用于“回忆”）
tag_session	为会话添加一个 persona 标签
link_sessions	使用关系类型关联相关会话
get_related_sessions	查找与指定会话相关的会话
create_project	创建一个指定名称且包含预期技能的项目
get_project	获取项目详情及关联会话
list_projects	列出所有项目
get_skill_history	查看哪些会话使用了指定技能
vault_suggest	主动建议应加载的相关上下文
get_tier	检查当前等级和许可证密钥状态
vault_set_tier	设置生效的等级（免费或专业版）
export_sessions	将会话导出为可移植的 JSON 格式
import_sessions	从先前导出的 JSON 文件导入会话
consolidate_memories	将相关会话合并为持久记忆条目（Recall）
get_memory_digest	将精简的记忆摘要注入当前会话（Recall）
set_session_expiry	设置会话过期时间，并在指定日期后清理
get_stats	显示使用统计信息（会话数量、界面细分）
inspect_sessions	检查会话内部信息以进行调试
export_for_anthropic	以 Anthropic 托管 Agent 格式导出会话（专业版）
rebuild_index	重建 LanceDB 语义搜索索引（专业版）
rebuild_index_status	查询进行中的 rebuild_index 操作的状态
loreconvo_onboard	首次设置向导
get_dream_log	查看整合活动日志
get_docs_for_session	获取与指定会话关联的 LoreDocs 文档（专业版——需要 LoreDocs Pro）
session_link_doc	手动创建会话与 LoreDocs 文档之间的关联（专业版——需要 LoreDocs Pro）
pin_session	固定或取消固定会话，使其不被自动清理
get_anti_patterns	列出标记为反模式（应避免的方法）的会话
tag_as_anti_pattern	将会话标记为反模式，以便未来回忆时发出提示
untag_anti_pattern	移除会话的反模式标签
save_memory_item	保存结构化记忆条目：决策、待解决问题或产物
query_memory_items	按类型、项目、状态和近期程度查询结构化记忆条目
transition_memory_item	推进记忆条目的生命周期状态（归档、回答、不予回答）
update_memory_item	更正记忆条目的标题、正文、标签或元数据，或将其移至其他项目
configure_agent_context	存储或更新命名主题配置，让 Agent 在会话开始时自动加载指定上下文
inject_agent_context	使用已存储的主题或调用时提供的主题，返回 Agent 的指定会话上下文
graph_session_map	导出会话及其关联关系的 Mermaid 知识图谱

要求

• Python 3.11+
• macOS 或 Linux
• mcp 和 click（由 install.sh 自动安装）

数据与隐私

LoreConvo 以本地为先。所有数据都存储在你设备上的 ~/.loreconvo/sessions.db 中。

• 收集的数据： 保存时由你提供的会话标题、摘要、标签、界面标识符、项目名称和技能名称。不会自动收集遥测数据、使用情况分析数据或标识符。
• 存储： SQLite 数据库，位于 ~/.loreconvo/sessions.db。不使用云存储。可通过 LORECONVO_DB 环境变量指定其他路径。
• 与第三方共享： 默认不共享。只有当你设置 LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY 以启用可选的 AI 摘要功能时，数据才会离开你的设备；该功能会使用此密钥，将有限长度的对话记录摘录或摘要发送到 Anthropic API。所有摘要功能（后台摘要（Pro）、回合后捕获（Pro）和 save_session(summarize=True)）都只使用此密钥；绝不会读取通用的 ANTHROPIC_API_KEY。不设置此密钥，所有数据都会留在本地。
• 保留期限： 数据会一直保留，直到你通过 delete_session 删除数据，或手动移除数据库文件。不会自动过期。
• 联系方式： [email protected]

完整隐私政策：https://labyrinthanalyticsconsulting.com/privacy

故障排除

Claude Code 中未显示 MCP 工具？ 请确认你已先运行 bash install.sh。.venv 必须存在且已安装依赖项。

出现“ No module named 'mcp'”错误？ .mcp.json 指向插件文件夹内的 .venv/bin/python3。如果你移动了文件夹，请重新运行 bash install.sh。

Cowork 无法看到在 Code 中保存的会话？ 请让 Claude“挂载我的 ~/.loreconvo 文件夹”，以便 Cowork 访问共享数据库。

后备脚本（直接访问数据库）

如果 MCP 服务无法访问（例如在计划任务或自动化脚本中），scripts/save_to_loreconvo.py 可直接对 SQLite 数据库执行相同的核心操作。

# Save a session
python scripts/save_to_loreconvo.py \
    --title "Daily QA run" \
    --surface "qa" \
    --summary "Ran full test suite. All passing." \
    --tags '["qa", "automated"]'

# Read recent sessions
python scripts/save_to_loreconvo.py --read --limit 5

# Filter by surface
python scripts/save_to_loreconvo.py --read --surface code --limit 3

# Search sessions
python scripts/save_to_loreconvo.py --search "tax pipeline"

脚本会自动查找位于 ~/.loreconvo/sessions.db 的数据库（也可显式传入 --db-path）。它会生成有效的 UUID，并写入与 MCP save_session 工具相同的架构。

更新内容

v0.10.20（2026-10-26）

新增

• 现在，你可以选择 AI 助手可见的 LoreConvo 工具组。 工具越少，助手的工具列表就越简洁，占用的上下文也越少。 使用新的 configure_tools 工具、LORECONVO_TOOL_GROUPS 环境变量，或 在 ~/.loreconvo/config.json 中设置 tool_groups。更改将在重启后生效。默认情况下， 所有工具组都保持启用，因此除非你主动选择更改，否则不会有任何变化。

已修复

• 早期版本在不同项目的会话之间创建的关联会话链接，现在会在首次启动时自动移除。v0.10.19 已停止创建新的跨项目链接；此次更新会清理旧链接。你自行创建的链接不会受到影响。无需采取任何操作。
• Hermes 用户：此前从 Hermes 调用时会失败的 LoreConvo 工具现在均可正常使用，包括导出、入门引导、反模式标记和关联会话查找。现在，Hermes 会告知你某个工具仅可通过 MCP 服务使用，其内置说明也使用当前的工具名称。
• Pro：设置 LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY 后，后台会话摘要现在会正常运行。通过常规安装配置的数据库此前不会启动这项功能，因此会话一直使用快速启发式摘要。如果你在 Pro 中设置了该密钥（例如仅用于 summarize=True），LoreConvo 现在也会在后台将新会话文本发送到 Anthropic API 来生成摘要，默认每天最多 100 条（LORECONVO_SUMMARIZER_DAILY_CAP）。取消设置该密钥即可确保所有处理都在本地进行。
• 助手正常关闭后，~/.loreconvo/sessions.db 现在会单独保存所有会话，因此将这一个文件复制到另一台机器即可连同会话一起迁移。此前，通过 MCP 服务保存的会话可能会留在旁路文件（sessions.db-wal）中，导致单独复制 sessions.db 后，文件里可能没有会话。如果 LoreConvo 仍在运行或被强制终止，请同时复制 sessions.db-wal 文件。
• Python 回退脚本现在与 MCP 工具的行为更加一致：默认情况下，--search 和 --read 会隐藏外部工具会话和已过期会话（使用 --search 时，添加 --include-external 或 --include-expired 可显示这些会话）；--project 现在会实际筛选 --search 和 --read 的结果（此前虽接受该参数，却会忽略它；现在 --inspect 会直接报错拒绝该参数）；--expires-at clear 会移除到期时间；此外，当会话保存钩子出现故障时，脚本不再删除相应记录。
• python -m loreconvo.cli stats 现在会显示钩子保存是否失败，与 get_stats 工具一致。

变更

• LoreConvo 现在要求 Python 3.11 或更高版本。 Python 3.10 将于本月结束生命周期，下文中的安全修复也需要 Python 3.11。如果你使用的是 Python 3.10，请继续使用 v0.10.19，直到升级 Python。
• 自动摘要（通过 summarize=True 使用 save_session）和轮次捕获现在只使用 LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY。早期版本也会读取为其他工具设置的通用环境变量 ANTHROPIC_API_KEY，因此即使你没有配置 LoreConvo 使用 Anthropic API，也可能将会话文本发送到 Anthropic API。**如果你使用其中任一功能，请设置 LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY。**未设置时，LoreConvo 将仅在本地运行。

安全

• 将嵌入库及其图像处理依赖项（Pillow）更新到了修复 37 个已公开漏洞的版本。LoreConvo 只嵌入文本，因此不会使用受影响的图像代码，但该库仍会被加载。

请参阅完整的更新日志，了解完整的发行历史。

许可证

Business Source License 1.1（BSL 1.1）- Labyrinth Analytics Consulting

个人／非商业用途免费（最多 50 个会话）。商业用途需要付费许可证。将于 2030-03-31 转为 Apache 2.0。详情请参阅 LICENSE。

mcp-name: io.github.labyrinth-analytics/loreconvo