Turbo Quant Memory

为 AI 编码 Agent 提供本地优先的记忆和知识图谱

你的 Agent 不再反复读取文件，也不再重新推导相同的结论。
你的笔记、代码和机密永远不会离开你的设备。

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演示

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问题所在

长时间的会话会积累来之不易的细节，说明代码为何如此设计。随后上下文被压缩，这些细节便消失了。下次会话中，Agent 又会重新读取相同的文件、重新推导相同的结论，并再次为相同的令牌付费。

CLAUDE.md 无法扩展到几十行以上，也无法回答 “我们对 X 做了什么决定，为什么？”。

Turbo Quant Memory 是一个 MCP 服务，为 Agent 提供持久、可搜索的存储空间，让它在工作过程中记录决策、经验、模式和会话交接内容；此外，它还会为你的 Markdown 文件建立精简索引。检索结果会以约 220 个字符的结果卡片返回，而不是整篇文档；只有在卡片信息不足时，Agent 才会加载完整内容。

为什么选择它

	Turbo Quant Memory	mem0 / OpenMemory	MCP memory server
数据存放位置	始终在你的磁盘上	供应商云端或可自托管	你的磁盘
数据是否离开主机	绝不会	会，除非可自托管	绝不会
检索方式	混合 BM25 + 稠密向量，RRF 融合	稠密向量	精确图查询
搜索返回内容	精简卡片，按需加载	完整记忆	完整节点
知识图谱	有 — 含生命周期管理和 lint 检查	无	有
非英语内容	开箱即用的西里尔文精确匹配	因情况而异	不适用
是否衡量自身节省的用量	是 — server_info()	否	否
价格	免费，MIT	付费套餐	免费

没有 HTTP 客户端、没有遥测、不会向外发送数据。你可以自行验证 — 这不会返回任何内容：

grep -rnE '^[[:space:]]*(import|from)[[:space:]]+(requests|httpx|aiohttp|urllib3)\b' src/

准确地说，唯一的例外是：首次运行时，fastembed 会从 Hugging Face 下载嵌入模型（约 0.22 GB）。此后，服务将完全离线运行。你的笔记、代码和机密绝不会传输到任何地方 — 软件包中没有任何可以发送这些内容的东西。

安装

让你的 Agent 安装

将以下内容粘贴到 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 或 Antigravity 中：

为此工作区安装并配置 Turbo Quant Memory MCP 服务，来源： https://github.com/Lexus2016/turbo_quant_memory — 遵循 README，注册 tqmemory 服务，运行 turbo-memory-mcp skill install，运行健康检查，并 为此项目建立索引。

skill install 会将操作手册复制到此机器上的每个 Agent 技能目录中，因此今后的每次会话都能直接知道如何使用记忆，无需额外告知。

或者自行安装

uv tool install turbo-quant-memory

从 0.27.x 或更早版本升级？该发行包在 0.28.0 中更名，因此 uv tool upgrade turbo-memory-mcp 将无法解析 — 请先运行一次 uv tool install --force turbo-quant-memory，之后再运行 uv tool upgrade turbo-quant-memory。turbo-memory-mcp 命令本身未变，因此客户端配置仍可继续使用。

然后在客户端中注册该服务：

claude mcp add --scope project tqmemory -- turbo-memory-mcp serve   # Claude Code
codex  mcp add tqmemory -- turbo-memory-mcp serve                   # Codex
gemini mcp add tqmemory turbo-memory-mcp serve                      # Gemini CLI

Cursor、OpenCode、Antigravity 和其他客户端 → CLIENT_INTEGRATIONS.md。 Hermes 通过 systemd 网关运行 MCP → docs/hermes.md。

📈 它会衡量自身节省的用量 — 亲自看看

Turbo Quant Memory 不只是声称能节省 token — 每次安装都会持续累计用量，你可以随时通过 server_info()（字段 usage_stats.headline）查看。节省了多少由你验证，而不是由我们承诺。

真实开发者实例的实时快照（v0.28.2）：

记忆功能的表现	数值
🔢 累计节省的输入 token	≈ 2,640,000，还在增长
🔁 已提供的检索	2,280 次搜索 + 280 次深度加载
📉 每次检索平均节省	≈ 1,200 tokens
📚 管理中的知识	237 条有效笔记 + 763 个已索引代码块
🛡️ 完整性	0 条损坏记录 · 0 项待处理迁移

这些是单台机器的累计数据，并非合成基准测试 — 你的计数器从零开始，随着 Agent 工作而增长。在你的安装中运行 server_info()，即可查看真实数据。

功能介绍

• 类型化笔记。 decision、lesson、pattern、handoff——每条笔记都附带标签、来源信息，以及指向相关文件或议题的知识图谱链接。
• 分层记忆。 默认搜索 durable（决策、模式）和 reference（已索引文档）；episodic（会话交接）则不会干扰你，只有在你提出请求时才会纳入搜索，因此昨天的杂讯不会淹没架构决策。
• 混合检索。 以密集向量检索为主；BM25 检索则补充精确匹配的术语——函数名称、文件路径、ID——并通过 Reciprocal Rank Fusion 融合结果。西里尔字母和其他非英语术语均可精确匹配，不区分大小写和重音符号，无需配置。
• 知识图谱。 在笔记、文件和议题之间建立带时间戳的有向关系。搜索结果会内嵌关联上下文，因此 Agent 无需再次查找。
• 人工笔记优先于 Agent 笔记。 你明确要求记住的内容会标记为 human-explicit，在相关性相同时，其排名高于 Agent 自身的观察记录。
• 加密密钥库。 按项目隔离，采用 AES-256-GCM 加密，在结构上无法通过搜索访问。→ docs/secrets-vault.md
• 可在小型设备上运行。 默认嵌入模型通过 fastembed 使用 ONNX，无需 PyTorch，模型约为 0.22 GB，在 2 GB 内存的设备上也能轻松运行。
• 多个 Agent，共用一个项目——自动协作。 在同一 Git 工作树中工作的 Agent 可以互相查看会话、已发布的工作内容和近期文件变更；两个或更多 Agent 共用该工作树期间，文本文件的变更会被记录，以便恢复。无需设置。

完整技术详情 → docs/features.md

多个 Agent 在同一项目中协作

如果你在同一工作树中运行多个 Agent，tqmemory 会自动将它们连接起来。无需进行任何配置。

• Agent 可以互相查看。 workspace_status 会列出活跃会话、每个会话通过 announce_work、finish_work 发布的工作内容，以及近期变更的文件。30 分钟内未调用 tqmemory 的会话会列在 idle_sessions 下：它不是活跃的协作对象，其已发布的工作区域也不会计入 overlaps。只有发生新情况时，其他 tqmemory 响应才会附带简短的 workspace 提示；只有一个会话时则不会附带。health 和 server_info 始终包含工作区诊断信息块。
• 变更会被记录。 两个或更多会话共用同一 Git 工作树期间，监视器会记录其检测到变更的文本文件的新版本（每个文件最大 1 MiB；跳过与 .gitignore 或 .tqmemoryignore 匹配的文件）。连续快速写入的多个版本可能会合并为一个版本。file_history 会列出各个版本，restore_file 可恢复到指定版本；恢复操作本身也可以撤销。你也可以在终端中执行：turbo-memory-mcp files log 和 turbo-memory-mcp files restore。
• 限制。 只有两个或更多会话共用同一 Git 工作树期间，才会记录版本。日志不会在 Git 工作树之外、你的主目录中或文件系统根目录下运行。默认值：每个文件 1 MiB、每个项目的目标大小为 256 MiB、保留 14 天。记录的版本可恢复 14 天；超过此期限或项目超出目标大小时，系统会删除最旧的版本。最近 24 小时内有变更的每个文件，其最新版本不会因大小限制而被删除。这些默认值由 TQMEMORY_JOURNAL_MAX_FILE_BYTES、TQMEMORY_JOURNAL_MAX_BYTES 和 TQMEMORY_JOURNAL_RETENTION_DAYS 设置；大小限制是目标值，而非硬性上限。

这只能提供部分保护，无法保证每项变更都会被保存。它不会阻止写入：两个 Agent 仍可能互相覆盖工作成果，而 tqmemory 只能显示变更并帮助你恢复。完全不调用 tqmemory 的 Agent 看不到任何内容。它仅适用于一台计算机。要关闭此功能，请设置 TQMEMORY_WORKSPACE_DISABLE=1。

24 个 MCP 工具

分组	工具
写入	remember_note · deprecate_note · promote_note · index_paths
读取	semantic_search · hydrate · recent_context · list_scopes
图谱	link_entities · unlink_entities · get_related_entities
健康维护	lint_knowledge_base · health · self_test · server_info
密钥库	set_secret · get_secret · list_secrets · delete_secret
工作区	announce_work · finish_work · workspace_status · file_history · restore_file

文档

MEMORY_STRATEGY.md	如何在日常工作中实际使用记忆
CLIENT_INTEGRATIONS.md	各客户端的配置：Cursor、OpenCode、Antigravity 等
TECHNICAL_SPEC.md	架构与存储格式
docs/features.md	检索、图谱、层级、嵌入器、FTS 语言
docs/secrets-vault.md	密钥库配置、威胁模型、常见问题
docs/hermes.md	Hermes 网关配置与故障排查
CHANGELOG.md	发布历史

许可证

MIT。可复制、修改、分叉，也可将其集成到闭源产品中并进行销售。唯一条件是注明出处。

语言

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