Linksee Memory

linksee-memory

Claude Code 在开始新会话时会忘记一切。接手的 Agent 知道得更少。

Linksee Memory 让你可以将项目交接给下一次会话、Cursor 或 Codex，也可以交给接手的人，并附上决策原因。 只需记录一次决策（remember({ content, anchor: {} })），它就会在 Agent 采取行动前重新注入：会话开始时注入，并在每次会影响它的 Edit / Write / Bash 操作前注入。记录下你改变主意的决定，它就不会再反复提醒；保留记录，它就能避免下一个 Agent 重蹈上周的覆辙。

底层功能：跨所有并行项目的偏离检测——哪些项目悄然偏离了目标（🔴），哪些经过检查且状态稳定（🔵），哪些还没人查看（⚫）。所有 Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenAI Codex 和 Gemini CLI 都读取同一个本地 SQLite 文件。数据不会离开你的设备。

npx -y linksee-memory setup——一条命令，即可在每个代码库中启用。

🌐 产品首页：linksee.app（包含面向非开发者的 Claude Desktop / Cursor / Claude Code / OpenAI Codex / Gemini CLI 入门指南） 📖 文档：docs.linksee.app — 完整参考：产品地图与偏离检测、安装说明，以及全部 11 个工具

常见问题

以下是人们实际输入的问题——根据 2026-09-04 的原始记录统计。如果你的问题在这里，答案就在这里。

Claude Code 开启新会话时会忘记所有事情。怎样才能让它记住不同会话之间的决定？
运行 npx -y linksee-memory setup。每个新会话都会从 recall() 开始，获取需要关注的事项、当前进展和未解决的问题摘要；在 Agent 执行操作前，还会重新注入已锁定的决定。无需重新解释。

Claude Code 开启新会话时会忘记所有事情。怎样才能让它记住不同会话之间的决定？
只需运行一次 npx -y linksee-memory setup 即可完成设置。新会话会从 recall() 的摘要开始（需要关注的事项、当前进展和未解决的问题），已锁定的决定会在执行操作前重新注入。无需重新解释。

跨 AI 编码 Agent 持久记忆的最佳 MCP 服务是什么？
坦诚地说：如果你只需要“跨会话记住内容”，那么 CLAUDE.md 就足够了——我们实际测过。Linksee 适用于它无法满足的三个时刻：即将犯错时、改变主意时，以及同时处理多个项目、需要查看哪个项目偏离了原定方向时。

AI 编码 Agent 的记忆 MCP 服务有什么推荐？
坦诚地说，如果你只需要“跨会话记住内容”，那么 CLAUDE.md 就足够了（我们实际测过）。Linksee 适用于三个场景：即将犯错时、改变方向时，以及需要了解并行项目中哪个偏离了原定方向时。

我想在 Claude Code、Cursor 和 OpenAI Codex 之间共享同一份记忆。有哪些工具可以实现？
只需一个 SQLite 文件。Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenAI Codex 和 Gemini CLI 都能读写同一份记忆——在其中一个工具中做出的决定也会出现在其他工具中。

我想在 Claude Code、Cursor 和 Codex 之间共享同一份记忆，该怎么做？
所有工具都读取同一个 SQLite 文件。无论是在 Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex 还是 Gemini CLI 中做出的决定，都会在其他 Agent 执行操作前显示出来。

我的 AI Agent 总是在重新实现我们已经否决的方案。如何检测代码库是否偏离了过去的决定？
声明该决定（remember({ content, anchor: { violation_signal: [...] } })）。当编辑内容与之矛盾时，守护机制会立即发出警告；如果你加强了限制，也可以直接阻止。drift_status 会显示所有已悄然脱离现实的决定。

有没有工具可以检测代码是否偏离过去确定的设计方针？
声明该决定（remember({ content, anchor: {...} })）后，任何与之矛盾的编辑都会在执行前触发警告（加强限制后则会被拒绝）。drift_status 会列出所有“声明与现实不符”的决定，并附上证据。

有没有支持本地优先、可自托管的 Mem0 Agent 记忆替代方案？
有。无需账号、无需 API 密钥、无需云服务——只需一个本地文件，并采用 MIT 许可证。运行 npx -y linksee-memory setup 即可启用。

对于编码 Agent 的长期记忆，Mem0、Zep 和 Letta 哪个更适合？
我们安装了这些工具，并在每个工具上运行了同一个场景。存储并回忆一个决定：它们全都能做到。差异体现在即将犯错时和改变主意时——Linksee 专为这两个时刻打造；其他工具则把这些问题留给你自己处理。

如何阻止 Claude Code 重复上周犯过的同一个错误？
将其记录为注意事项（remember({ content, layer: 'caveat' })）。注意事项不会被遗忘，当再次涉及相同领域时会重新出现；如果为其设置锚点，守护机制还会在错误发生前阻止重复。

有没有通过 MCP 服务记录开发决策历史的常用方法？
只需运行一次 remember({ content, anchor: {} })，即可同时完成记录和强制执行。drift_status 就是决策台账，可显示每项决定当前是否得到遵守（🔵）、是否已偏离（🔴），或是否无人核实（⚫）。

🪄 记住这三个咒语

让它自动运行：将 “Use Linksee Memory” 添加到系统提示词 / CLAUDE.md。

🗺️ 不只是记忆——产品地图

记忆是切入点。将它与说明产品各部分如何协同的 map.yaml 关联起来，linksee-memory map CLI 就能通过文件和行号证据发现偏差：

上方的 30 秒演示： README 写着 --export，但代码里没有。Linksee 会发现这一点，并展示一项变更还会影响哪些内容。

npx -y linksee-memory map where README.md   # this file belongs to the README node — and what it touches
npx -y linksee-memory map explain readme    # README promises --export; the code doesn't implement it — drift, with evidence
npx -y linksee-memory map affects readme    # changing the README also touches docs, the CLI help, and the npm listing

→ 查看地图，了解完整流程。

📣 媒体报道

• Zenn：你的 Claude Code，其实完全不记得上一次会话 — 在 Zenn 上获 73 ♡，Hatena Bookmark 上有 165+ 位用户收藏，获科技博客和 YouTube Shorts 报道（2026 年 5 月）
• Zenn：你的 MCP server，其实只用了 Tools（完整实现全部 5 个区块 / v0.3.0） — 实现 MCP 全部 5 个区块的那 1% MCP 服务之一
• Zenn：你的 Claude memory，其实只留在 Claude 里（跨越 5 个 LLM 的方法） — 跨 LLM 记忆模式（2026 年 5 月 12 日）
• Zenn：在 Glama listing 上卡了 3 周的经历（5 个陷阱与解决方案） — npm + Glama 部署复盘

「能连接 Cordex/Cursor/Code/Gemini 全部工具，因此它作为一个能跨平台使用的 MCP，厉害之处就在这里」 — Hatena Bookmark，2026 年 5 月（165+ 位用户）

🎬 实际效果

发现偏差。 决策无法跨会话留存，但决策带来的后果会。向任意会话提问：

You:    What's drifting right now?
Agent:  [calls drift_status]

        28 anchors: ⚪ 1 held · 🔵 27 aligned

        Needs attention:
        ⚪ HELD — "Focus on 4 areas: Recipe layer, agent-native API,
           Japanese market, Agent Insights"
           ↻ Reopens 2026-07-04

        Everything else is aligned — no unaccounted divergence.

底层记忆。 只有当 原因 能跨会话留存时，偏差检测才会奏效：

不使用 linksee-memory — 周一早上，新建 Claude 会话：

You:    We deployed last week but it crashed. How did we fix it?
Claude: I don't have access to previous sessions. Can you describe
        what happened and walk me through the problem?

[30 minutes of log-spelunking and re-explanation]

使用 linksee-memory — 同一个问题，不同的结果：

You:    We deployed last week but it crashed. How did we fix it?
Claude: Let me check my caveats...

        🧠 [caveat] NextAuth sessions invalidate when JWT_SECRET
           rotates — redeploy all affected projects in parallel.
           (from session 2026-04-13, importance: 0.9)

        Is this the deploy you're asking about? We hit it when
        we rotated secrets mid-flow.

You:    Yes, exactly. Let's not repeat that.

这一条 caveat 记忆，正是「扁平事实存储」与「Agent 真正记得原因」之间的区别。linksee-memory 会将其存储在六个明确层次中，让检索过程始终清晰可解释。

🔍 偏差检测——“产品决策的 Datadog”

大多数团队做出决策后就忘了。上周的 Agent 决定「我们用 FTS5，而不是向量搜索」，但这周新会话安装了 pgvector，却不知道之前为何否决它。这就是偏差。 不是 bug，也不是恶意，只是上下文被遗忘了。

记忆工具会记住你做过什么，却没有任何工具会留意你何时偏离已做出的决策——Linksee Memory 添加的正是这一层。可以把它想成**“产品决策的 Datadog”**：未说明原因的偏离会作为偏差显现出来，而有意的演进（记录为 supersede/fix）则不会触发提醒。

工作原理

1. 声明决策锚点：declare_anchor({ kind: "decision", statement: "We use FTS5, not vector search", violation_signal: ["pgvector", "embedding"] })
2. 引擎会检测已提交代码的实际情况何时偏离这些锚点
3. 状态推导会对每个锚点进行分类：
   • 🔴 偏差 — 实际情况出现偏离，且没有记录相应的处理结果
   • 🟡 待审查 — 一条软信号等待你的决策
   • ⚪ 已搁置 — 你已确认差距，将其搁置并设定审查日期
   • 🔵 一致 — 实际情况符合意图，或已记录的处理结果说明了变更原因
4. 使用 fix、supersede、acknowledge 或 dismiss 解决问题——还可以使用两个门控选项：harden（PreToolUse 将阻止操作）和 soften（恢复为警告）

决定成败的规则：若偏离已由记录的处理结果（supersede/fix/acknowledge）说明原因，就不属于偏差。系统只会标记未说明原因的差距。这样，有意的演进不会触发提醒，而悄无声息地放弃决策则会被发现。

4 种分类

锚点分为 4 种，显示格式各不相同：

🗺️ 地图 — linksee-memory map

漂移检测（上文）会检查单个锚点。地图将检查范围扩展到整个产品：通过 map.yaml 描述价值如何传递给用户（discover → understand → try → adopt → retain → monetize → expand），并为各部分之间的依赖关系指定类型——README、npm 列表、引导流程，以及为它们提供支持的引擎。协调器会根据实际代码检查这张地图，而 CLI 可以回答工程师真正想问的问题：

我正在修改这个文件——它在地图上的哪个位置，还有什么也必须随之调整？

1. 我在哪里？——定位一个文件（或不带参数，根据你最近的编辑推断）：

$ npx -y linksee-memory map where README.md
"README.md" belongs to this Map node:

  readme  [understand]  convergence
    changes ripple to:
      must fix together (hard):  lp, docs-site
      should align (soft):       onboarding, client-configs
      fyi (may ripple):          telemetry-contract

影响范围会分级——必须一同修复、应该保持一致和供参考——这样大范围的连锁影响就不会变成一片噪声。

2. 为什么它处于这种状态？——诊断结果，并附带 file:line 证据：

$ npx -y linksee-memory map explain readme

STATUS
  declared: healthy (active)
  reality:  implemented / matches
  verdict:  declared and reality agree (verified)

EVIDENCE
  ✓ README's Tools section lists where_am_i
      README.md:424 — found "where_am_i" in section "Tools"

声明状态与实际情况判定会分别显示——例如，扫描器推翻了手动声明的 suspect，结果会显示为*“已声明为 suspect，但实际情况不支持该判断（→ 收敛）”*，而不是让人困惑地混在一起。

3. 整个项目的分流检查：npx -y linksee-memory map status——查看健康度百分比、哪些问题现在可以在代码中修复、哪些需要外部检查，以及是否有未设置到期时间的延期事项（避免“已计入”的事项悄然变成漂移垃圾场）。

工作原理

• map.yaml（仓库根目录）是期望状态的唯一事实来源：旅程主线 × 界面/实现层 × 类型化边（must-stay-consistent-with / should-align-with / realizes）。
• reconcile 会根据代码（signal / regex / section_contains / 文件检查）检查每个节点声明的 reality，并叠加判定结果——实际情况会覆盖手动声明的状态，并附上证据。
• where_am_i 也是一个 MCP 工具，因此编码 Agent 可以在任务进行期间重新定位。

命令：where · affects · explain · status · next · reconcile · inspect --json · blueprint。添加 --lang ja 可显示日语标签。

🛡 重新注入防护 — 在执行操作之前强制落实决策

漂移检测（上文）是事后检查——它会在变更落地后告诉你实际情况已经偏离。重新注入防护则负责操作前的环节：在 Agent 运行可能破坏决策的工具之前，重新呈现你已锁定的决策。

它专门针对一种令人抓狂的失败情形（anthropics/claude-code#15443）："Claude 读过规则、理解了规则，却还是用了 cp。" 仅仅让规则出现在上下文中还不够——因此防护机制会作为 Claude Code 钩子，不受 Agent 意志左右地运行：

它的设计原则是故障时放行：任何解析、DB 或逻辑错误都不会显示内容，并会放行操作。唯一会阻止操作的情况，是与你亲自声明的决策明确存在 hard 矛盾。

启用

npx -y linksee-memory setup 会将此配置写入 ~/.claude/settings.json（步骤 4），因此它会在每个仓库中启用——与你现有记忆的作用范围相同。一个 SQLite 文件保存所有项目的锚点；若按仓库强制执行，就意味着声明一次决策，却不会在任何地方执行。

• --project-guard — 仅限此仓库，即旧行为
• --no-guard — 跳过

带有 affects glob 模式的锚点只会在匹配的路径上触发；未限定范围的锚点则依据自身的 detect_terms / violation_signal 触发。除非你明确强化了规则（resolve_drift(action:'harden')），否则绝不会阻止任何操作——其他情况都会将该决策作为上下文重新注入。

若要手动配置，可将此代码块放入 .claude/settings.json（项目根目录，或 ~/.claude/settings.json 以应用于每个仓库）——它指向全局安装的 linksee-memory-guard 可执行文件，因此无需构建：

{
  "hooks": {
    "SessionStart": [
      {
        "matcher": "startup|resume|compact",
        "hooks": [
          { "type": "command", "command": "npx -y linksee-memory guard", "timeout": 15 }
        ]
      }
    ],
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Edit|Write|Bash",
        "hooks": [
          { "type": "command", "command": "npx -y linksee-memory guard", "timeout": 8 }
        ]
      }
    ]
  }
}

它有意按项目限定范围——守卫会强制执行此仓库的决策，你可以按项目选择启用，而不是让它在所有地方拒绝工具调用（相比之下，setup 添加的 Stop hook 是用户全局的）。使用 declare_anchor(...) 声明它应监控的内容；在某个锚点上设置 card_policy.gate_mode:'hard'，即可让矛盾直接阻止操作，而不只是发出警告（软模式为默认设置，只会重新注入决策）。已过时（at_risk）、已被取代或已禁用卡片的锚点都不会拦截操作。

正在开发 linksee-memory 本身？该仓库通过一个（被 gitignore 忽略的）.claude/settings.json 使用本地构建版本（node ${CLAUDE_PROJECT_DIR}/dist/bin/guard-hook.js）自用守卫，以便针对未提交的更改运行。终端用户项目应使用上文发布的 npx -y linksee-memory guard 形式。

它的作用

大多数“Agent 记忆”服务（Mem0、Letta、Zep）都会保存一份扁平的事实列表。之后，Agent 看到“文件 X 已编辑 30 次”，却完全不知道原因。而且它们都不会发现本周的工作与上周的决策相矛盾。linksee-memory 保留 WHY，并监控偏移。

它是一个包含 11 个工具的模型上下文协议（MCP）服务，为任何 AI Agent 提供结构化记忆和偏移检测：

四大支柱

1. 偏移检测 — 将决策声明为锚点，随后引擎会自动检测已提交的现实何时偏离既定意图。可以把它想成“产品决策的 Datadog”——未说明的偏离会显示为偏移，而有意的演进（记录为取代 / 修正）则不会触发提示。
2. 跨 Agent 可移植性 — 单个 SQLite 文件，路径为 ~/.linksee-memory/memory.db。Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenAI Codex、Gemini CLI 共用同一个大脑。
3. WHY 优先的结构化记忆 — 六个明确的层（goal / context / emotion / implementation / caveat / learning）。解决“没有目标的扁平事实记忆毫无用处”这一问题。
4. 通过 read_smart 节省 token — 使用 sha256 + AST / 标题 / 缩进分块。重新读取时只返回差异。实测：典型 TS 文件编辑节省 86%，未更改文件的重复读取节省 99%。

🧠 6 层结构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🎯 goal           ← what the user is working toward         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🧭 context        ← why this, why now — constraints, people │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 💗 emotion        ← user tone signals (frustration, etc.)   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🛠  implementation ← how it was done (+ what failed)         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ⚠️  caveat         ← "never do this again" · auto-protected │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🌱 learning       ← patterns distilled from cold memories   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
           Ranked recall via relevance × heat × momentum × importance
                  Returns match_reasons explaining each hit

每条记忆都带有且仅带有一个层标签。caveat 层条目不会被自动遗忘。服务器启动时，会自动将冷却且重要性较低的记忆整合为 learning 条目。

快速开始 — 一条命令

npx -y linksee-memory setup

此命令会完成以下所有操作：

1. 将 MCP 服务注册到 Claude Code
2. 安装 Agent 技能（教 Agent 何时回想／记忆）
3. 配置自动捕获（将每个会话保存到本地大脑）
4. 提议将重新注入防护接入此项目（强制执行操作前决策）

重启 Claude Code，然后像平常一样聊天。在任何提示词中加入 “Use Linksee”，即可触发记忆回想。

手动设置（如果你更喜欢逐步操作）

claude mcp add -s user linksee -- npx -y linksee-memory

npx -y linksee-memory install-skill

{
  "hooks": {
    "Stop": [
      {
        "matcher": "",
        "hooks": [
          { "type": "command", "command": "npx -y linksee-memory sync" }
        ]
      }
    ]
  }
}

其他编辑器／CLI

Linksee Memory 是标准的 MCP 服务（stdio）。任何支持 MCP 的工具都可以连接：

{
  "mcpServers": {
    "linksee": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "linksee-memory"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "linksee": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "linksee-memory"]
    }
  }
}

codex mcp add linksee -- npx -y linksee-memory

[mcp_servers.linksee]
command = "npx"
args = ["-y", "linksee-memory"]

{
  "mcpServers": {
    "linksee": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "linksee-memory"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "linksee": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "linksee-memory"]
    }
  }
}

所有编辑器共用同一个 ~/.linksee-memory/memory.db。在 Claude Code 中做出的决策，可以在 Cursor 中回想起来。在 Windsurf 中记录的注意事项，可以避免在 Codex 中重蹈覆辙。

数据库位置

默认位置：~/.linksee-memory/memory.db。使用 LINKSEE_MEMORY_DIR 环境变量覆盖。

卸载

# 1. Remove the MCP server registration
claude mcp remove linksee

# 2. Remove the hooks from settings.json (edit the file, delete the linksee entries):
#    ~/.claude/settings.json          → the Stop hook running "npx -y linksee-memory sync"
#    <project>/.claude/settings.json  → the SessionStart/PreToolUse hooks running "npx -y linksee-memory guard"

# 3. Remove the installed skill and all local memory (optional)
rm -rf ~/.claude/skills/linksee-memory
rm -rf ~/.linksee-memory   # deletes all stored memory — nothing is kept anywhere else

任何数据都不会离开你的设备，因此第 3 步会彻底擦除 Linksee 存储的所有内容。

v0.9 新增内容

v0.8 有哪些新内容

两大支柱，同一界面。记忆和漂移各自只提供必要功能，不暴露其他内容。 此前有 11 个工具，导致行为因模型而异（Claude / GPT / Cursor / Codex / Gemini）——六个工具是 Agent 无需手册也能掌握的数量。

此前的五个名称——where_am_i、check_decision、flag_proposals、dream、resolve_proposal——已合并到上述六个工具中。它们不会显示在 tools/list 中，但仍可响应调用，因此，针对旧版本编写的技能或 Agent 仍可正常工作。 设置 LINKSEE_LEGACY_TOOLS=1 可列出它们。

CLI 工具

6 个记忆层

每个实体（人物 / 公司 / 项目 / 文件 / 概念）都可以包含六个层的记忆。从 v0.4 开始，每条记忆都采用三轴结构化格式（高度 × 类型 × 状态）：

{
  "title": "freee OAuth token expires in 24h",
  "altitude": "implementation",
  "type": "outcome",
  "state": "done",
  "what": "freee OAuth token expires in 24 hours. Must refresh proactively.",
  "why": "freee uses short-lived tokens unlike most SaaS (usually 30-90 day expiry)",
  "affects": ["src/integrations/freee/auth.ts"],
  "next_action": null
}

• caveat 记忆会自动受到保护，不会被遗忘（痛苦教训，永不丢失）。
• 目标处于活动状态时，goal 记忆不会衰减。
• state 跟踪生命周期：open → decided → in_progress → done / stalled / superseded。

架构

单个 SQLite 文件（better-sqlite3 + 用于 JP/EN 的 FTS5 trigram tokenizer）包含五层：

• 第 1 层 — entities（事实：人物 / 公司 / 项目 / 概念 / 文件）
• 第 2 层 — edges（关联、图邻接关系）
• 第 3 层 — memories（每个实体对应的 6 层结构化含义）
• 第 4 层 — events（用于计算热度 / 势头的时间序列日志）
• 第 5 层 — file_snapshots + session_file_edits（差异缓存 + 对话↔文件关联）

对话↔文件关联是关键。Stop hook 捕获的每次文件编辑，都会与促成此次编辑的用户消息一同存储。因此，recall({ path: "server.ts" }) 会返回“此文件在 3 天内被编辑了 30 次，以及促使每次更改的实际用户指令”。

设计选择的原因

• 本地优先 — 你的对话历史属于私人数据，不会离开你的设备。
• 单个文件 — memory.db 是一个可移植的文件。备份 = 复制文件。
• MCP stdio — 适用于所有支持 MCP 的 Agent，无需为每个宿主安装插件。
• 复用经过验证的架构 — heat_score / momentum_score 移植自生产级销售情报代码库。基于规则，在关键路径上不依赖大模型。

路线图

• ✅ 统一的 3 工具接口（remember / recall / read_smart）— v0.7.0
• ✅ 服务启动时自动整合 — v0.7.0
• ✅ Claude Code 插件（claude plugin add -- linksee-memory）
• ✅ 五个 MCP Blocks（工具 + 资源 + 提示词 + Sampling + Roots + Elicitation）
• ✅ Claude Code Stop hook 自动捕获
• ✅ JP/EN trigram FTS5
• ✅ 一条命令完成设置（npx -y linksee-memory setup）
• ✅ 结构化记忆 v2（三轴分类：altitude × type × state）
• ✅ 跨大模型支持：Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenAI Codex、Gemini CLI
• ✅ 落地页（linksee.app）
• ✅ 漂移检测引擎 + 4 个 MCP 漂移工具 — v0.8.0
• ✅ 4 类真相图（假设 / 约束 / 承诺 / 真实来源）— v0.8.0
• ✅ 带决策登记可视化的仪表板
• 🔮 Obsidian 插件（在你的库中读取真相图）
• 🔮 通过 sqlite-vec 进行向量搜索（已在依赖项中，等待嵌入后端）
• 🔮 跨设备云同步（Pro 版）

与 Claude Code 自动记忆功能的对比

Claude Code 内置了记忆功能，存放于 ~/.claude/projects/<path>/memory/*.md — 用于记录用户偏好的扁平 Markdown 笔记。linksee-memory 与之互补：

• 自动记忆 = 你的剪贴簿，用来“记住我更喜欢 X”
• linksee-memory = 结构化的跨 Agent 大脑，带有文件差异缓存和每次编辑的原因

两者可以一起使用。

安全与隐私

linksee-memory 在本地运行，旨在尽可能少地读取和发送数据。

• 本地优先。 记忆存储在 ~/.linksee-memory/memory.db 这个 SQLite 文件中。无需账户、云服务或 API 密钥。
• 遥测需主动选择加入，默认关闭。 setup 会询问一次；除非你同意（或设置 LINKSEE_TELEMETRY=basic），否则不会发送任何数据。即使启用，也绝不会发送你的源代码、文件内容、提示词、对话、实体／项目名称或记忆数据库——只发送匿名计数（详情）。
• 不会自动扫描代码仓库。 linksee 会读取：你明确保存的记忆、你的 map.yaml、地图现实核查所指向的特定文件、本地 SQLite 数据库，以及——Stop 钩子触发时——你的 Claude Code 会话记录（在本地读取，以捕获发生的情况）。它不会扫描你的代码仓库、读取 .env／机密信息／node_modules，也不会自行访问你的主目录。
• MCP 传输干净。 服务只向 stdout 写入 JSON-RPC；所有日志都写入 stderr。
• 钩子有文档说明，且可以移除。 setup 会添加一个 Stop 钩子（会话捕获）和一个可选的守护钩子。默认情况下它们不会发起网络调用，有时间限制，采用失败放行机制（钩子出错绝不会中断你的会话），并列于卸载部分。
• 没有 shell 注入攻击面。 子命令通过 spawn 使用数组参数和 shell: false 运行，且命令来自固定的允许列表；map.yaml 使用安全的 yaml 解析器解析（不会执行任意标签）。
• 供应链。 采用 MIT 许可证，由单一所有者发布。npx -y linksee-memory 运行的是已发布的软件包——如果你需要确保 CI 中的结果可复现，请固定版本。

发现安全问题？请参阅 SECURITY.md。

遥测（需主动选择加入，默认关闭）

linksee-memory 提供需主动选择加入的匿名遥测，帮助我们了解哪些 MCP 服务和工作流在实际使用中确实有效。除非你明确启用，否则不会发送任何数据。 永远不会发送对话内容、文件内容、实体名称或项目路径。

启用

export LINKSEE_TELEMETRY=basic     # opt in
export LINKSEE_TELEMETRY=off       # opt out (or just unset the variable)
# `linksee-memory setup` also asks once and records your choice in
# ~/.linksee-memory/telemetry-consent (delete that file to be asked again).

实际发送的内容（第 1 级约定）

每次 Claude Code 会话结束后，Stop 钩子都会向 https://linksee-site.vercel.app/api/telemetry/linksee 发送一次 POST 请求，其中只包含以下字段：

绝不发送的内容：

• ❌ 对话消息（用户或助手）
• ❌ 文件内容
• ❌ 实体名称、项目名称、文件路径、URL
• ❌ 记忆层文本（目标／上下文／情绪／实现／注意事项／学习内容）
• ❌ 身份验证令牌、API 密钥、机密信息
• ❌ 你的 IP 地址（仅使用单向哈希进行滥用检测）

我们为何征求许可

汇总后的 MCP 使用数据有助于 KanseiLink 项目评估哪些 Agent 集成在真实开发者的使用中确实有效。如果你愿意贡献数据，只需设置 LINKSEE_TELEMETRY=basic，耗时 1 秒，就能帮助整个 MCP 生态系统改进。

完整的负载架构和验证逻辑均已开源——如果你想确切核实哪些数据会离开你的设备，请阅读 src/lib/telemetry.ts。

定价

永久免费。

linksee-memory 以本地为先，完全在你的机器上运行。无需为任何托管组件付费。SQLite 数据库位于你的主目录中；备份 = 复制文件。

无需账号、信用卡或 API 密钥。安装后即可使用。

故障排除

npx -y linksee-memory import --all

recall({ query: "...", max_tokens: 800 })   // default is 2000

recall({ query: "...", entity_name: "my-project", layer: "caveat" })

rm -rf ~/.linksee-memory   # nuke everything; next run creates a fresh DB

常见问题

支持

• 问题与 Bug 报告：github.com/michielinksee/linksee-memory/issues
• 功能请求：创建带有 enhancement 标签的问题
• 安全问题：如果存在，请参阅 SECURITY.md；也可以在 GitHub 上提交私密安全公告
• 公司：Synapse Arrows PTE. LTD.（新加坡）

更新日志

v0.11.3 — 稳健性 + MCP 规范（2026-06-16）

• **损坏数据库恢复：**如果 ~/.linksee-memory/memory.db 无法读取，linksee 会将其保留为 memory.db.corrupt-<timestamp>，并以清晰的提示创建一个新的数据库，而不是因原始 SQLite 错误而崩溃。旧记忆仍可从备份中恢复。
• recall 工具描述不再建议编辑系统提示词——更符合 MCP 规范。

v0.11.2 — 进一步强化冷启动（2026-06-16）

• 全新数据库也能运行 stats，不再因 no such table 而崩溃——它会先确保架构已创建（这可能是新用户运行的第一条命令）。
• map --help 会打印用法说明，而不是尝试导入地图。

v0.11.1 — 冷启动修复（2026-06-16）

• 通过包名称运行任意 CLI：npx -y linksee-memory setup（以及 map、sync、guard、stats、import、install-skill）。新用户无法通过 npx 调用独立的二进制命令（linksee-memory-setup 等）——npx 解析的是包名称，而非同级二进制命令——因此一键安装会返回 404。现在主二进制命令会分发子命令；独立二进制命令仍作为别名保留。
• 如果尚无 map.yaml，map 会正常退出并提示下一步操作（此前会输出原始堆栈跟踪——这正是初次使用时的状态）。
• serverInfo 现在会报告真实的包版本（此前固定为旧版本字符串）。

v0.11.0 — 地图：where_am_i + linksee-memory map（2026-06-15）

**记忆是入口；产品地图是新的使用界面。**漂移检测不再局限于单个锚点，而是扩展为完整的产品地图，可通过 CLI 浏览。

• where_am_i（第 11 个 MCP 工具）——在当前真相地图上定位当前主题或文件，并查看其影响范围。不带参数调用时，会根据近期编辑自动定位。
• linksee-memory map CLI — where · affects · explain · status · next · reconcile · inspect --json · blueprint。map.yaml（Git 中的事实来源）描述价值如何传递给用户；协调器会使用文件:行证据，将其与你的代码进行核对。支持双语：添加 --lang ja。
• 分级影响范围（must fix together / should align / fyi）、声明与实际情况的判定，以及用于防止已记录漂移变成无人维护内容的保护机制。
• 采用项目专属密钥，让地图能够同时处理多个项目。

v0.8.0 — 漂移检测 MCP 工具（2026-06-08）

3 个工具 → 7 个工具。 自上线以来最大的一次更新——Agent 现在可以检测、查询并解决意图 ↔ 现实之间的漂移。

新增工具：

• drift_status — 返回真相映射，其中包含 4 类分类和各节点的漂移状态
• check_decision — 深入检查单个锚点：状态、边和待处理候选项
• declare_anchor — 将决策/约束/禁止事项记录为真相映射节点（包含 v9 ProjectCoreNode 字段）
• resolve_drift — 闭合反馈环：修复 / 替代 / 确认 / 忽略

新增引擎模块：

• truth-engine.ts — 将状态推导逻辑从仪表板迁移到 MCP 引擎中。现在任何 MCP 客户端都可以在不使用仪表板的情况下查询漂移状态。
• 解决优先级修复：当多个解决记录引用同一锚点时，以最新记录为准（根据 resolved_at 时间戳判断）。这可以防止过期的确认记录覆盖较新的修复记录。
• 4 类分类：根据 decision_mode 将节点分类为 hypothesis / constraint / commitment / source_of_truth，并提供显示格式指导。

现有记忆工具没有任何不兼容变更。全部 3 个记忆工具（remember、recall、read_smart）均未改变。

v0.7.2 — 优化召回体验 + 自动检测边 + 提升分类器精度（2026-05-30）

针对 v0.7.0 / v0.7.1 的质量改进——提升 Agent 的日常使用体验，并为仪表板提供更整洁的数据：

• recall 令牌控制：从响应中移除冗余的 content_raw（解析后的 content 已经包含相同内容——重复了 2 次），并通过贪心组装实际测量序列化后的大小，真正落实 max_tokens 限制（此前对每条记忆统一估算约 100 个令牌）。在响应中添加 approx_tokens，让 Agent 能查看预算使用情况。此前在预算为 1200 时会返回约 15,800 个令牌的同一查询，现在会控制在预算范围内。
• recall 精度：合并近似重复的记忆——实体相同且核心文本近乎一致，例如同一条消息分别以 goal 和 learning 捕获——在结果集中只保留一条。复合权重会根据查询的具体程度进行调整：包含多个词项的查询会提高相关性权重，避免与窄范围召回无关、但已固定的记忆挤占结果。
• 捕获去重（写入端）：session-extractor 现在每个用户轮次最多生成一条记忆，优先级为 goal[first_intent] > caveat > decision > context。包含决策词（例如“決めた”/“これで進めよう”）的首个意图消息，不再同时作为 goal 和 learning 重复保存。
• memory_edges 自动检测：此前为空的 memory_edges 表现在会在休眠模式的整合过程中填充。detectMemoryEdges() 会将较晚的 DECISION 记忆连接到同一实体中、主题相同且时间最近的较早决策（形成链，而非团簇），以便仪表板呈现 Pivot Chains。默认关系为 extends——同一主题下较晚的决策会在较早决策的基础上继续推进，但不会停用它。明确的反转标记（やめる / revert / instead of）会生成 contradicts；明确的替代标记（の代わり / replaces / deprecate）会生成 supersedes。这可以防止仍然有效的决策被悄然停用。
• inferType / inferState 精度：闲聊式确认（“そうだね”/“ありがとう”）、粘贴的终端/git/邮件内容和元噪声不再被分类为 decision——在模式匹配前，它们会被识别为 note / open。学习层默认归类为 decision 的规则也受此防护逻辑约束。真实决策（採用 / 決めた，即使前面有确认语）仍会被识别。

无需迁移架构，也没有不兼容的 API 变更。现有行保留其存储内容；分类器改进会应用于之后的新捕获。

v0.7.1 — 审查修复（2026-05-29）

基于 Opus 4.7 对 v0.7.0 的设计审查：

• P0 — 必填参数说明：remember 工具描述现在包含“各模式的必填参数”部分，让大模型确切了解创建、更新和删除分别需要哪些字段。
• P0 — 迁移指南：已弃用的工具名称（forget、recall_file 等）现在会返回具体迁移示例，而非通用错误。
• P1 — 合并 recall 的路径和查询结果：向 recall 同时提供 path 和 query 时，文件历史和记忆搜索结果会合并为单个响应。
• P2 — 自动整合安全性：查询 consolidations 表之前，先通过 sqlite_master 检查表是否存在，避免在新数据库上出错。

v0.7.0 — 统一为 3 个工具（2026-05-29）

8 个工具 → 3 个工具。 借鉴 Context7 已验证的模式：工具越少，跨大模型的一致性越好。

重大变更：以下工具已从 MCP 工具集中移除。调用它们会返回迁移指南：

新增统一工具：

• remember — 在一个工具中实现创建、更新和删除。根据参数推断模式。
• recall — 在一个工具中实现搜索、文件历史和概览。根据参数推断模式。
• read_smart — 保持不变。

其他变更：

• 服务启动时自动整合（非阻塞的 setTimeout、7 天阈值、sqlite_master 安全检查）
• Claude Code Plugin bundle（claude plugin add -- linksee-memory）
• 弃用错误中包含具体迁移示例

所有内部处理函数均予以保留——这是工具集层面的变更，而非逻辑重写。

v0.2.0 — 为英文优先的发布做好准备（2026-04-20）

为面向更广泛的受众（主要是英语用户）在 Reddit、Hacker News 和 Anthropic Discord 上发布做好准备。无破坏性 API 变更。

• SKILL.md 双语化（自动调用技能）。linksee-memory-install-skill 会将随包提供的技能复制到 ~/.claude/skills/linksee-memory/SKILL.md；该文件此前以日语为主，现在改为英语优先，同时保留行内的日语触发短语。除了现有的日语触发短语外，英语用户现在也可以通过自然英语短语（“how did we solve this before?”、“same error again”、“remember this”）触发该技能。
• 安装技能 CLI 输出改为双语：安装后显示的示例测试短语现同时包含英语和日语。
• Session-extractor 英语覆盖（linksee-memory-import）：扩展了决策、故障和注意事项的正则表达式模式，让英语版 Claude Code 会话日志也能正确自动标记。新增短语包括 let's go、pivot、switch to、settled on、approved、doesn't work、stuck、same error again、hit an error、debug、broke、revert。
• 更清晰的注意事项遗忘错误提示：之前的消息称“先将重要性降至 0.9 以下，再遗忘”，容易造成误导——无论重要性如何，注意事项层级的记忆都会受到永久保护。现在的提示会正确区分层级保护和固定保护。
• 为发布重新整理 README：新增“查看实际效果”的前后对比场景、ASCII 6 层示意图、MCP Official Registry 和 Glama 评分徽章、落地页链接，以及涵盖公开发布期间常见问题的 8 项 FAQ。
• 内部变更：SKILL.md 现在将与 KanseiLink 技能配对使用作为英语工作流示例。

MCP 协议工具集没有代码变更；所有现有 MCP 客户端仍可照常使用。

v0.1.1 — 调整固定阈值（2026-04-19）

根据实际使用反馈，importance=0.95 的记忆虽然原本意在固定，却没有被视为固定记忆。

• 固定阈值从 >= 1.0 降至 >= 0.9。 importance >= 0.9 的记忆现在不会被自动遗忘扫描清除，并会在 recall 和 remember 响应中显示 pinned: true。这符合自然的心理模型（“0.9 = 重要性高 = 应该在清理后保留”），无需精确设置为 1.0。
• 所有现有的 importance >= 0.9 记忆（包括较早设置为 0.9 或 0.95 的记忆）都会自动固定，无需迁移。
• 已更新工具描述和错误消息，以反映新的阈值。

v0.1.0 — 重大 UX 更新（2026-04-18）

经过一周的内部试用，以下是更新内容：

新工具

• update_memory — 原子化编辑并保留 memory_id。解决了“先忘记再记忆会破坏 session_file_edits 链接”的问题。
• list_entities — 用于初始化会话的快速“我了解哪些内容？”基础工具。支持 kind/min_memories 筛选，并返回分层细目。
• npx -y linksee-memory stats — 本地数据库摘要 CLI。

recall 增强

• 每条记忆新增 match_reasons 数组，例如：["content_match_fts", "heat:hot", "pinned"]。
• 新增 score_breakdown，显示各维度的分数（相关性 / 热度 / 动量 / 重要性）。
• 通过 offset / has_more / stopped_by 支持分页。
• 新增 limit 参数（硬性上限，与 max_tokens 预算互为补充）。
• 新增 band 筛选，可仅请求 hot/warm/cold/frozen 记忆。
• 新增 mark_accessed=false，用于不应提升热度的预览查询。
• 层别名：decisions → learning、warnings → caveat、how → implementation 等。
• 修复：主动刷新过期的实体动量分数。在上次 remember() 后超过 1 小时才被召回的实体，不再返回过期的动量值。

remember 增强

• 质量检查：拒绝粘贴的助手输出 / CI 日志 / 堆栈跟踪，除非设置 force=true。
• importance=1.0 现在会隐式固定记忆（不会被自动遗忘）。
• 接受层别名。

forget 变更

• 固定记忆（importance=1.0）现在会与 caveat 层记忆一同保留。
• 尝试删除受保护或不存在的记忆时，会返回明确的错误响应。
• dry-run 现在会包含 sample_ids_to_drop。

consolidate 变更

• dry_run: true 预览模式 — 报告集群数量和候选项，但不写入数据。

基础设施

• 修复了新建数据库的迁移错误（此前会在 meta 表创建前查询该表）。
• 升级至 Node 20+，以使用结构化语言功能。

所有变更均向后兼容——现有集成可继续使用。Server.ts 版本横幅现在显示 v0.1.0。

旧版本

请参阅 GitHub Releases。

许可证

MIT — Synapse Arrows PTE. LTD.