关于 r3
r3 是面向 MCP 客户端的本地持久记忆 MCP 服务,使用嵌入式 Redis 和本地向量索引,无需账号或 API 密钥即可运行。也可选配 Mem0 云同步,并提供实体与关系图工具。
主要功能
- 01本地持久化记忆
- 02语义与关键词搜索
- 03记忆导入、更新与去重
- 04缓存统计与维护
- 05实体提取和关系图查询
适用场景
- 01在不同对话间保存和查找偏好
- 02批量导入并整理现有记忆
- 03探索记忆中的实体关联
MCP 相关
通过 stdio 向 MCP 客户端提供记忆管理、搜索、缓存和实体关系工具;可选同步到 Mem0 云端。
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。
工具
14收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| async | boolean | 否 | 启用后台处理。true:立即返回,异步建立索引。false:阻塞直至完成。默认值:true。 |
| content | string | 否 | 要存储的纯文本内容。简单事实请使用此参数,而非 messages。content 和 messages 必须且只能提供一个。 |
| user_id | string | 否 | 用于隔离记忆的用户命名空间。默认值:"oliver"。请使用一致的 ID,以便检索相关记忆。 |
| messages | array | 否 | 要存储的对话消息。多轮上下文请使用此参数,而非 content。每条消息都需要 role 和 content 字段。 |
| metadata | object | 否 | 用于分类的键值对(例如,{category: 'preferences', source: 'onboarding'})。可通过 search_memory 搜索。 |
| priority | enum | 否 | 缓存优先级。high:立即写入 L1 缓存(24h TTL)。medium:标准处理。low:L2 缓存(7d TTL)。默认值:medium。high | medium | low |
| skip_duplicate_check | boolean | 否 | 绕过重复项检测。仅在有意存储相似内容时使用。默认值:false。 |
详细介绍
r3
为 MCP 客户端(Claude Desktop、Claude Code、Cursor)提供持久化记忆,完全在你的机器上运行,无需账户、API 密钥,也无需云服务即可启动。

快速开始
npx @n3wth/r3
这条命令会启动一个 MCP 服务,由内嵌 Redis 实例和本地向量索引提供支持。无需单独安装数据库,也无需注册。
工作原理
MCP client (Claude Desktop / Claude Code / Cursor)
|
v
r3 MCP server (stdio)
|
+----+-----------------------+
| |
embedded Redis vectra local index
(redis-memory-server, (on-disk vector store
auto-downloaded binary, for semantic search,
no external service) no external service)
|
+--- optional ---> Mem0 cloud API (MEM0_API_KEY)
cross-device sync, off by default
- 内嵌 Redis —
redis-memory-server会为你下载并管理本地 Redis 二进制文件,用于存储记忆内容和元数据。如果无法启动,r3 会回退到进程内存储。 - vectra — 本地、基于文件的向量索引,用于语义搜索。不会进行网络调用,也无需外部向量数据库。
- Mem0(可选) — 如果设置了
MEM0_API_KEY,r3 还会同步到 Mem0 云 API,让记忆能在不同机器间跟随你。未设置密钥时,数据不会离开你的机器。
MCP 客户端配置
Claude Desktop
编辑 claude_desktop_config.json(macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"r3": {
"command": "npx",
"args": ["@n3wth/r3"]
}
}
}
Claude Code
claude mcp add r3 "npx @n3wth/r3"
Cursor
将其添加到项目中的 .cursor/mcp.json(或 Cursor 全局 MCP 配置):
{
"mcpServers": {
"r3": {
"command": "npx",
"args": ["@n3wth/r3"]
}
}
}
编辑配置后重启客户端。在新的对话中:
You: Remember that I prefer TypeScript and dark mode.
AI: I'll remember that.
[new conversation]
You: What are my preferences?
AI: You prefer TypeScript and dark mode.
工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
add_memory | 存储内容,可选附加元数据和优先级 |
search_memory | 使用语义搜索或关键词搜索查询记忆 |
get_all_memories | 分页列出已存储的记忆 |
get_memory | 按 ID 获取指定记忆 |
update_memory | 修改现有记忆的内容或元数据 |
delete_memory | 删除一条记忆 |
deduplicate_memories | 查找并合并重复记忆 |
cache_stats | 报告缓存命中率和存储统计信息 |
sync_status | 报告 Mem0 云同步状态 |
optimize_cache | 执行缓存维护 |
import_memories | 批量导入记忆 |
增强模式(默认,INTELLIGENCE_MODE=enhanced)会增加以下工具:
| 工具 | 说明 |
|---|---|
extract_entities | 从文本中提取命名实体 |
get_knowledge_graph | 返回实体/关系图 |
find_connections | 查找与给定实体相连的实体 |
配置
环境变量均为可选项:
| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
REDIS_URL | 使用外部 Redis 替代内嵌 Redis | 内嵌服务 |
MEM0_API_KEY | 启用 Mem0 云同步 | 未设置(仅本地) |
MEM0_USER_ID | 记忆的命名空间 | default |
INTELLIGENCE_MODE | enhanced 或 basic | enhanced |
启用云同步的示例:
{
"mcpServers": {
"r3": {
"command": "npx",
"args": ["@n3wth/r3"],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "mem0_..."
}
}
}
}
对比
| r3 | mem0 (OSS) | zep | |
|---|---|---|---|
| 无需配置即可完全在本地运行 | 是(内嵌 Redis + vectra) | 需要自行配置 Postgres/向量数据库 | 需要自行配置 Postgres 实例 |
| 试用时是否需要 API 密钥 | 否 | 否(可自托管)/ 是(云端) | 是(云端),或自行设置可自托管版本 |
| 可选云端同步 | 是,通过 Mem0 | 不适用(本身就是云端选项) | 是 |
此表仅反映各项目自身文档中提到的设置要求,不涉及基准测试性能或功能完整性。依赖这些信息前,请对照上游当前文档进行确认。
已知问题
请参阅 LAUNCH_AUDIT.md,了解当前限制,包括某些 macOS 配置下原生模块构建失败的问题。
文档
完整文档请访问 r3.n3wth.com。
许可证
MIT
评论
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。