Melchizedek

Name: Melchizedek
Author: louis49

本地服务

github.com/louis49AI 与智能体730 周前更新

代码仓库

关于 Melchizedek

Melchizedek 为 Claude Code 提供本地持久记忆，自动索引会话记录，并通过混合搜索检索跨项目的历史内容。数据保存在单个 SQLite 文件中，可离线运行。

主要功能

01自动索引会话记录
02BM25 与向量混合搜索
03结果融合与重排序
04按文件、错误和相似工作搜索
05管理记忆、会话及项目索引

适用场景

01查找过去的调试记录与解决方案
02回顾不同项目中的架构决策
03检索涉及某个文件的历史对话
04手动保存或删除记忆内容

MCP 相关

该 MCP 服务向 Claude Code 提供会话搜索、上下文读取和记忆管理工具。钩子可在会话结束后触发自动索引。

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。

mcp.json · 通用配置

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

启动命令npx -y melchizedek

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

npmmelchizedek1.0.2stdio

工具

还没有获取到工具列表

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

Melchizedek

Claude Code 的持久记忆。 自动索引每次对话，并通过 MCP 工具提供生产级混合搜索（BM25 + 向量 + 重排器）。100% 本地运行，无需配置、无需 API 密钥、无需账单。

为什么选择 Melchizedek？

Claude Code 会在不同会话之间忘记所有内容，也不了解你的其他项目。Melchizedek 同时解决这两个问题。

它会在后台静默运行，在你工作时为对话建立索引，然后让 Claude 能够搜索你的全部历史记录，涵盖所有项目：过去的调试会话、架构决策、错误解决方案、代码模式。

无云端服务。无需 API 密钥。无需配置。 即插即用，随问随答。

工作原理

~/.claude/projects/**/*.jsonl       (your conversation transcripts - read-only)
        |
        v
  SessionEnd hook                   (auto-triggers after each session)
        |
        v
  +-----------------+
  |  Indexer         |    Parse JSONL -> chunk pairs -> SHA-256 dedup
  |  (better-sqlite3)|    FTS5 tokenize -> vector embed (optional)
  +-----------------+
        |
        v
  ~/.melchizedek/memory.db           (single SQLite file, WAL mode)
        |
        v
  +-----------------+
  |  MCP Server      |    16 search & management tools
  |  (stdio)         |    Hybrid: BM25 + vectors + RRF + reranker
  +-----------------+
        |
        v
  Claude Code                       (searches your history via MCP)

搜索流程——4 级优雅降级

每一层都是可选的。插件可仅使用 BM25 运行，并会随着更多组件可用而不断改进。

级别	组件	功能	依赖项
1	BM25 (FTS5)	带词干提取的关键词搜索	无（始终启用）
2	双向量 (sqlite-vec)	语义搜索——文本（MiniLM 384d）+ 代码（Jina 768d）	`@huggingface/transformers`（可选）
3	RRF 融合	通过倒数排名融合合并 BM25、文本向量和代码向量	已启用向量
4	重排器	对排名靠前的结果进行交叉编码器重新评分	Transformers.js 或 node-llama-cpp（可选）

性能

使用 npm run bench 测量，数据为 100 个会话、1 000 个块，存储于单个 SQLite 文件中。

指标	结果	目标
索引（100 个会话）	~80 ms	< 10 s
BM25 搜索（平均）	~0.2 ms	< 50 ms
数据库大小（100 个会话）	~1.4 MB	< 30 MB
每次搜索的 token 数	~125	< 2 000

快速开始

npm（推荐）

npm install -g melchizedek

将 MCP 服务添加到 Claude Code：

claude mcp add --scope user melchizedek -- melchizedek-server

npx（无需安装）

claude mcp add --scope user melchizedek -- npx melchizedek-server

从源代码安装

git clone https://github.com/louis49/melchizedek.git
cd melchizedek && npm install && npm run build
claude --mcp-config .mcp.json

Claude Code 插件市场 (即将推出)

插件审核尚未完成。在此期间，请使用上方的 npm 或 npx 安装方式。

claude plugin install melchizedek   # not yet available

设置钩子（自动索引）

MCP 服务提供搜索工具，但钩子会触发自动索引。如果不设置钩子，你就需要手动为会话建立索引。

通过市场安装时会自动配置钩子。通过 npm/npx/源代码安装时，请将钩子添加到 ~/.claude/settings.json。

完整的 JSON 配置、钩子参考和故障排查，请参阅 docs/installation.md。

完成设置后，重启 Claude Code。索引将自动开始。

MCP 工具

搜索（从这里开始）

工具	描述
`m9k_search`	搜索已索引的对话。返回精简片段。当前项目的结果会获得更高权重。支持 `since`/`until` 日期筛选和 `order`（score、date_asc、date_desc）。
`m9k_context`	获取包含周边上下文的片段（同一会话中的相邻片段）。
`m9k_full`	按 ID 获取片段的完整内容。

渐进式检索模式 - 搜索每个结果约返回 50 个 token，上下文约 200–300 个，完整内容约 500–1000 个。先使用 m9k_search，仅在需要时深入检索。相比加载全部内容，可节省 4 倍 token。

感知上下文的排序 - 当前项目（×1.5）和当前会话（×1.2）的结果会自动优先显示。跨项目的结果仍然可见。

专项搜索

工具	描述
`m9k_file_history`	查找曾涉及特定文件的历史对话。
`m9k_errors`	查找针对错误消息的历史解决方案。
`m9k_similar_work`	查找针对类似任务的历史处理方法。优先显示元数据丰富的结果。

内存管理

工具	描述
`m9k_save`	手动保存内存备注，以供日后检索。
`m9k_sessions`	列出所有已索引的会话，可按项目筛选。
`m9k_info`	显示内存索引信息：语料库大小、搜索流程、嵌入工作进程、使用指标。
`m9k_config`	查看或更新插件配置。
`m9k_forget`	从索引中永久移除一个片段。
`m9k_delete_session`	从索引中删除一个会话。
`m9k_ignore_project`	将一个项目排除在索引之外。后续会话不会被索引，也可选择清除已有会话。
`m9k_unignore_project`	为先前忽略的项目重新启用索引。已清除的数据不会恢复。
`m9k_restart`	重启 MCP 服务，以便在执行 `npm run build` 后加载新代码。支持使用 `force: true` 处理卡住的进程。

使用指南

工具	描述
`__USAGE_GUIDE`	幻影工具。其描述会向 Claude 介绍检索模式和可用工具。

配置

默认无需配置。所有选项都可通过 m9k_config 或环境变量进行调整。

设置	默认值	环境变量
数据库路径	`~/.melchizedek/memory.db`	`M9K_DB_PATH`
守护进程模式	已启用	使用 `M9K_NO_DAEMON=1` 禁用
日志级别	`warn`	`M9K_LOG_LEVEL`
启用嵌入	`true`	使用 `M9K_EMBEDDINGS=false` 禁用
启用重排序	`true`	使用 `M9K_RERANKER=false` 禁用

完整设置参考（20 多个选项、环境变量、配置文件示例）请参阅 docs/configuration.md。

增强搜索

Melchizedek 开箱即用，支持 BM25 关键词搜索。首次使用时会自动下载文本嵌入模型（MiniLM），以支持语义搜索。

有关 GPU 加速的代码嵌入（Ollama）、交叉编码器重排序（GGUF 模型）、特定平台的设置指南和完整的模型参考，请参阅 增强搜索设置。

有何不同？

	Melchizedek	claude-historian-mcp	claude-mem	episodic-memory	mcp-memory-service

理念	搜索引擎 - 为所有内容建立索引，供你搜索	搜索引擎 - 按需扫描 JSONL	笔记本 - AI 压缩并保存	搜索引擎	笔记本 - AI 决定存储哪些内容
索引原始对话	是（JSONL 转录）	是（直接读取 JSONL，不建立持久索引）	压缩摘要	是（JSONL）	否（手动调用 `store_memory`）
安装后追溯处理	是（补全所有历史记录）	是（读取已有文件）	否	是	否（初始为空）
搜索	BM25 + 向量 + RRF + 重排序器	TF-IDF + 模糊匹配	FTS5 + ChromaDB	仅向量	BM25 + 向量
渐进式检索	3 层（搜索/上下文/完整内容）	否	否	否	否
100% 离线	是	是	否（压缩需要 API）	是	是
单文件存储	SQLite	无（读取原始 JSONL）	SQLite + ChromaDB	SQLite	SQLite-vec
零配置	是	是	是	是	是
MCP 工具	16	10	4	2	12
许可证	MIT	MIT	AGPL-3.0	MIT	Apache-2.0
双重嵌入（文本 + 代码）	是（MiniLM + Jina Code）	否	否	否	否
可配置模型	是（Transformers.js 或 Ollama）	否	否（Chroma 内部）	否（硬编码）	是（ONNX、Ollama、OpenAI、Cloudflare）
重排序器	交叉编码器（ONNX、GGUF 或 HTTP）	否	否	否	质量评分器（不是搜索重排序器）
隐私	全部在本地处理，`<private>` 标签脱敏	全部在本地处理	向 Anthropic API 发送数据	全部在本地处理	全部在本地处理
多实例	单例守护进程 - N 个 Claude 窗口共享 1 个进程（Unix 套接字 / Windows 命名管道，本地回退方案）	N 个独立进程	共享 HTTP 工作进程（:37777）	N 个独立进程	共享 HTTP 服务

灵感来源

本项目承蒙他人奠基。以下是我们借鉴的关键理念：

项目	我们借鉴的内容
CASS	RRF 混合融合、SHA-256 去重、自动模糊回退
claude-historian-mcp	专用 MCP 工具（file_history、error_solutions）
claude-diary	PreCompact 钩子（在执行 `/compact` 前归档）

已知问题

会话加权未生效 - Claude Code 当前会在 SessionStart 钩子的 stdin 负载中发送空的 session_id，导致 ×1.2 会话加权无法生效。×1.5 项目加权不受影响，并提供主要的上下文感知排序。相关上游问题：＃13668（transcript_path 为空）、＃9188（session_id 过期）。Melchizedek 的会话加权代码已通过测试并准备就绪，上游修复发布后将自动启用。

隐私

零遥测。 无跟踪、无分析、无网络调用（可选的模型延迟下载除外）。
仅以只读方式处理对话记录。 绝不写入 ~/.claude/projects/。所有数据均位于 ~/.melchizedek/。
支持 <private> 标签。 索引前，<private>...</private> 之间的内容会替换为 [REDACTED]。
仅限本地。 您的对话绝不会离开您的设备。

要求

Node.js >= 20
Claude Code >= 2.0
macOS、Linux 或 Windows

许可证

MIT

“无父无母，无族谱，既无生之始，也无命之终。”

希伯来书 7:3

由 @louis49 构建

支持 Markdown

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

阅读入门指南

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。

Melchizedek

关于 Melchizedek

主要功能

适用场景

MCP 相关

配置

工具

详细介绍

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为什么选择 Melchizedek？

工作原理

搜索流程——4 级优雅降级

性能

快速开始

npm（推荐）

npx（无需安装）

从源代码安装

Claude Code 插件市场 (即将推出)

设置钩子（自动索引）

MCP 工具

搜索（从这里开始）

专项搜索

内存管理

使用指南

配置

增强搜索

有何不同？

灵感来源

已知问题

隐私

要求

许可证

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第一次接触 MCP？

MCP（Model Context Protocol）是什么？

MCP 服务和客户端有什么区别？

本地服务与远程服务怎么选？

如何在 Claude、Cursor 等客户端中安装服务？

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