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open-zk-kb

open-zk-kb

本地服务
github.com记忆与知识710 周前更新

关于 open-zk-kb

open-zk-kb 是基于 Zettelkasten 方法的本地持久记忆服务,用于在 AI 助手的会话间保存并共享偏好、决定和经验。它以 Markdown 笔记为数据源,结合全文与本地向量检索,无需 API 密钥。

主要功能

  1. 01跨会话共享持久记忆
  2. 02以互相关联的原子笔记组织内容
  3. 03结合全文与语义搜索
  4. 04使用 Markdown 文件保存数据
  5. 05本地嵌入,无需 API 密钥

适用场景

  1. 01让助手记住用户偏好和项目约定
  2. 02在新会话中复用已保存的决定与经验
  3. 03在多个支持的客户端间共享记忆

MCP 相关

提供 10 个 MCP 工具,用于管理和检索知识库;Pi 还可直接使用原生工具。

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": {
"mrosnerr-open-zk-kb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"open-zk-kb"
]
}
}
}
启动命令npx -y open-zk-kb

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
npmopen-zk-kb1.4.4

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

open-zk-kb

CI npm version npm downloads License: MIT

你打开一个新会话,Agent 却完全不知道你是谁。又来了。你得重新解释自己的技术栈、约定,以及那个你已经纠正过五次的边界情况。

open-zk-kb 为你的 Agent 提供记忆——让纠正始终有效、上下文不断积累,每次会话都比上次更聪明。

在 Pi 中存储、应用、查看和移除一条自动偏好
Pi 中的完整流程:存储一条偏好,将它带入一个全新会话,查看知识库,并在它不再有用时将其移除。

快速开始

需要 Bun——使用 curl -fsSL https://bun.sh/install | bash 安装

bunx open-zk-kb@latest

安装程序会配置你选择的客户端、安装 Agent 指令,并创建本地知识库。支持的客户端:OpenCode、Claude Code、Cursor、Windsurf、Zed、Pi 和 OMP。

手动安装和故障排除请参阅安装指南。

为什么选择 open-zk-kb?

你的 Agent 每次会话都从零开始。没有记忆,也没有学习过程。你不断纠正同样的错误、重新解释相同的约定、反复传授相同的上下文。切换工具后情况更糟——你的 Cursor Agent 不知道 Claude Agent 学到了什么。

open-zk-kb 可以解决这个问题。

  • 纠正一次,就会记住——你的 Agent 会存储纠正、偏好和决定。下次会话时,它已经知道这些内容。
  • 适用于所有工具——Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenCode、Zed、Pi 和 OMP 共享同一个知识库
  • 找到相关内容——混合搜索匹配含义,而不只是关键词,因此只会呈现有用的上下文
  • 在本地运行——无需 API 密钥,不用云服务,也可离线使用。你的数据保留在自己的设备上。
  • 易于阅读——纯 Markdown 文件,你可以浏览、编辑并进行版本控制
  • 开源——采用 MIT 许可证

Pi:原生知识工具

安装 Pi 软件包,然后重启 Pi:

pi install npm:open-zk-kb

该扩展会直接在 Pi 中公开全部十个 knowledge-* 工具。结果采用 Pi 原生的紧凑呈现方式:搜索、存储、上下文和健康状态提供重点摘要和可展开的详细信息;其他工具则显示简洁的状态输出。MCP 服务以及本地 SQLite/嵌入计算仍需 Bun >= 1.0;Pi 本身则在其支持的 Node.js 运行时下运行。因此,即使使用 Pi 软件包,也必须安装 Bun。

Pi 还会在会话开始时自动加载当前项目的偏好,并将其注入模型上下文,无需模型主动发起搜索。可见的 knowledge-context 条目会报告实际发生的情况,不会伪造工具调用。

完整的偏好工作流和渲染器示例请参阅 Pi 使用指南。有关由安装程序管理的指令、验证和故障排除,请参阅 Pi 安装说明。

配置

无需任何配置。无需 API 密钥,本地嵌入功能开箱即用。

有关嵌入、知识库路径、生命周期调优和服务设置,请参阅配置指南。

内部原理

基于 Zettelkasten 方法构建——以原子化、互相关联且类型结构化的笔记为基础。每条笔记记录一个概念(决策、偏好或注意事项),并链接到相关笔记,从而构建相互关联的知识图谱。

搜索结合 SQLite FTS5 全文索引和本地向量嵌入(MiniLM-L6-v2),实现语义匹配。Markdown 文件是事实来源;数据库是可重建的索引。

遥测

启用后(telemetry.enabled: true 且 telemetry.share: true),open-zk-kb 会在之后启动时,将每个已完成会话对应的一条匿名事件发送到 PostHog(欧盟云)。事件包含规范化的客户端、范围受限的模型 ID、知识库大小,以及全部 10 个工具的调用次数——不包含笔记内容、查询、路径、名称或电子邮件地址。运行时默认禁用遥测;交互式安装程序仅在获得明确同意后才会启用分享,而无人值守安装和直接安装软件包则保持禁用,除非另行配置。设置 DO_NOT_TRACK=1 可无条件阻止分享(本地 SQLite 计数器不受影响),也可以将两个标志都设为 false。完整的事件架构和详情请参阅遥测。

文档

  • 设置指南 — 安装、针对特定客户端的设置和故障排除
  • Pi 使用体验 — 原生工具、自动偏好设置和渲染器展示
  • 工具参考 — 全部 10 个 MCP 工具及其参数和示例
  • 笔记生命周期 — 笔记类型、状态和审核系统
  • 配置 — 嵌入、知识库、生命周期和服务设置
  • 架构 — 双重存储、所有权模型和设计决策
  • 开发 — 本地开发、测试和调试
  • 贡献 — 贡献者指南

许可证

MIT 许可证

评论

支持 Markdown

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。

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。