关于 neural-memory
NeuralMemory 是一个为 AI Agent 提供持久记忆的 MCP 服务,记忆以相互连接的神经元图形式存储,并通过扩散激活进行召回。项目强调完全离线运行,无需向量数据库或 API 调用,适合需要跨会话保留上下文的用户。
主要功能
- 01基于扩散激活的关联式召回
- 02记忆之间的显式关系类型,如 CAUSED_BY、LEADS_TO
- 03记忆类型自动识别与标签
- 04brain 健康度评分(A–F)与修复建议
- 05支持从文档导入知识并可跨设备同步
适用场景
- 01让编码 Agent 在不同会话之间记住项目决策与错误修复
- 02追溯故障的因果链,例如定位某次宕机的根因
- 03在多台设备之间同步同一个记忆库
MCP 相关
该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露 nmem_remember、nmem_recall、nmem_health 等 63 个工具,供 AI 工具读写记忆。
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
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
NeuralMemory
你的 AI Agent 会在会话之间忘记一切。Neural Memory 为它赋予大脑。
网站 · 快速入门 · MCP 工具 · 专业版 · 更新日志
记忆以相互连接的神经元形式存储,并通过扩散激活进行回忆——这与人脑的工作方式相同。无需向量数据库,无需 API 调用,也没有每月的嵌入费用。
pip install neural-memory
重启你的 AI 工具。你的 Agent 现在就能记住信息——无需 init,MCP 服务会在首次使用时自动初始化。
已经安装? nmem update 会原地升级,并检测你是通过 pip 还是从源代码安装的。nmem update --check 只会报告可用的更新。
CLI 命令是
nmem(或更长的neural-memory)。没有nm这个可执行文件。
3 个工具,仅此而已
虽然有 63 个 MCP 工具可用,但你只需要三个:
| 工具 | 功能 |
|---|---|
nmem_remember | 存储记忆——自动检测类型、标签和关联 |
nmem_recall | 通过扩散激活进行回忆——相关记忆会自然浮现 |
nmem_health | 大脑健康评分(A–F),并提供可执行的修复建议 |
其他所有功能——会话、上下文加载、习惯跟踪和维护——都会在后台透明运行。
有何不同
大多数记忆工具都是搜索引擎。Neural Memory 是一个会思考的图谱。
当你问“星期二的故障为什么会发生?”时,向量数据库会返回最相似的句子。Neural Memory 则会追溯这条链:
outage ← CAUSED_BY ← JWT expiry ← SUGGESTED_BY ← Alice's review
关系是明确的——CAUSED_BY、LEADS_TO、RESOLVED_BY、CONTRADICTS——因此你的 Agent 不只是查找记忆,还会通过记忆进行推理。
| 基于搜索(RAG) | Neural Memory | |
|---|---|---|
| 检索 | 相似度评分 | 图遍历 |
| 关系 | 无 | 24 种明确类型 |
| 是否需要 LLM | 是(嵌入) | 否——完全离线 |
| 多跳推理 | 多次查询 | 一次遍历 |
| 记忆生命周期 | 静态 | 衰减、强化、整合 |
| 每 1,000 次查询的成本 | ~$0.02 | $0.00 |
云同步 — 你的数据,你的基础设施
让你的大脑在所有设备间同步。与其他记忆工具不同,我们绝不存储你的数据。
Laptop ←→ Your Cloudflare Worker ←→ Desktop
↕
Your Phone
你可以将同步中枢部署到自己的 Cloudflare 账户(免费套餐)。你的 D1 数据库、你的加密密钥、你的数据。我们提供代码,基础设施由你掌控。
nmem sync # push/pull changes
nmem sync --auto # auto-sync after every remember/recall
同步采用 Merkle 增量同步——只传输差异,而非整个大脑。快速、高效、私密。
功能
记忆与回忆
- 14 种记忆类型——事实、决策、错误、洞察、偏好、工作流、指令等
- 扩散激活——根据联想浮现记忆,而非匹配关键词
- 认知推理——提出假设、提交证据、做出预测,并通过贝叶斯置信度进行验证
- 工作负载预设——
nmem config preset {balanced,safe-cost,max-recall,chat-heavy}可为 SaaS、节俭模式、深度留存或对话式 Agent 调整大脑 - 时间回忆——
nmem_causal提供temporal_range和temporal_neighborhood操作;请参阅时间回忆配方指南
知识摄取
- 从文档训练——将 PDF、DOCX、PPTX、HTML、JSON、XLSX、CSV 摄取为永久大脑知识
- 导入适配器——通过一条命令从 ChromaDB、Mem0、Cognee、Graphiti、LlamaIndex 迁移
生命周期与存储
- 记忆整合——情景记忆会随时间成熟为语义知识
- 压缩层级——完整 → 摘要 → 精髓 → 幽灵 → 元数据(回收存储空间,保留含义)
- 大脑版本管理——在不同大脑之间创建快照、回滚、比较差异并移植记忆
社区
- 大脑商店——浏览、导入并向社区市场发布预构建大脑
- 3 个种子大脑——Python 最佳实践、Git 工作流、Docker 基础知识(可随时导入)
生态系统
- Web 仪表板——包含图谱可视化、健康雷达、时间线、思维导图和大脑商店的 7 页 React UI
- VS Code 扩展——记忆树、图谱浏览器、CodeLens、WebSocket 同步(Marketplace →)
- 安全性——Fernet 加密、敏感内容自动检测、参数化 SQL、路径验证
- Telegram 备份——将大脑
.db文件发送到 Telegram,进行异地备份
快速示例
# Store memories (type auto-detected)
nmem remember "Fixed auth bug with null check in login.py:42"
nmem remember "We decided to use PostgreSQL" --type decision
nmem todo "Review PR #123" --priority 7
# Recall
nmem recall "auth bug"
nmem recall "database decision" --depth 2
# Brain management
nmem brain list && nmem brain health
nmem brain export -o backup.json
# Sync across devices
nmem sync --full
# Web dashboard
nmem serve # http://localhost:8000/dashboard
import asyncio
from neural_memory import Brain
from neural_memory.storage import InMemoryStorage
from neural_memory.engine.encoder import MemoryEncoder
from neural_memory.engine.retrieval import ReflexPipeline
async def main():
storage = InMemoryStorage()
brain = Brain.create("my_brain")
await storage.save_brain(brain)
storage.set_brain(brain.id)
encoder = MemoryEncoder(storage, brain.config)
await encoder.encode("Met Alice to discuss API design")
await encoder.encode("Decided to use FastAPI for backend")
pipeline = ReflexPipeline(storage, brain.config)
result = await pipeline.query("What did we decide about backend?")
print(result.context) # "Decided to use FastAPI for backend"
asyncio.run(main())
Neural Memory Pro
免费版 Neural Memory 功能完整——63 个工具、记忆数量不限、完全离线。你永远不必付费。
但当记忆超过 10K 条后,情况就会改变。关键词匹配会漏掉语义相关内容。整合会慢到需要几分钟。存储空间会不断增长。如果你的 Agent 大脑越来越大,Pro 能让它变得更智能。
免费版按关键词回忆,Pro 按含义回忆。
Query: "authentication improvements"
Free (FTS5): 2 results — exact matches only
Pro (HNSW): 7 results — includes "JWT rotation", "session hardening", "OAuth migration"
Pro 新增功能
| 免费版(SQLite) | Pro(InfinityDB) | |
|---|---|---|
| 回忆 | 关键词匹配(FTS5) | 语义相似度(HNSW) |
| 1M 个神经元时的速度 | ~500ms | <5ms |
| 测试规模 | ~50K 个神经元 | 2M+ 个神经元 |
| 压缩 | 文本级裁剪 | 5 层向量压缩(节省 97%) |
| 整合 | O(N²) 暴力计算 | O(N×k) HNSW 聚类 |
| 每 1M 条的存储量 | ~5 GB | ~1 GB |
| 云同步 | 手动推送/拉取 | Merkle 增量同步(自动,仅传输差异) |
Pro 专属功能
- 锥形查询——可调节的语义回忆。缩窄范围以提高精度,扩大范围以便探索
- 智能合并——通过 HNSW 邻居聚类实现可扩展至 1M+ 个神经元的整合
- 方向性压缩——沿多个语义轴压缩,同时保留含义
- 5 层自动生命周期——记忆从 float32 → float16 → int8 → 二进制 → 元数据流转。访问时自动提升层级
获取 Pro
pip install neural-memory # Pro features included
nmem shared activate --key NM-PRO-XXXX-XXXX-XXXX # activate license
nmem shared status # verify: Pro: Active
$9/mo — 30 天退款保证。所有免费工具都能继续使用。随时降级,并保留你的数据。
Pro 快速入门 → · 完整对比 → · 定价 →
按工具设置
Claude Code(插件)
/plugin marketplace add nhadaututtheky/neural-memory
/plugin install neural-memory@neural-memory-marketplace
Cursor / Windsurf / 其他 MCP 客户端
pip install neural-memory
添加到编辑器的 MCP 配置中:
{
"mcpServers": {
"neural-memory": { "command": "nmem-mcp" }
}
}
OpenClaw(技能或插件)
技能 — 通过 ClawHub 一键安装。 每次发布都会上架:
clawhub.ai/skills/neural-memory
插件 — 替换记忆槽位。 如果你希望 NeuralMemory 成为 OpenClaw 的记忆提供方,而不是由 OpenClaw 调用的技能,请使用此选项:
pip install neural-memory && npm install -g neuralmemory
在 ~/.openclaw/openclaw.json 中设置记忆槽位:
{ "plugins": { "slots": { "memory": "neuralmemory" } } }
升级到 Pro
已经在使用 Neural Memory?只需激活你的密钥:
nmem shared activate --key NM-PRO-XXXX-XXXX-XXXX # activate license
然后启用 InfinityDB(语义搜索引擎):
# ~/.neuralmemory/config.toml
storage_backend = "infinitydb"
重启 MCP 服务。首次启动时,现有记忆会自动从 SQLite 迁移到 InfinityDB。
安装补充内容
pip install neural-memory[server] # FastAPI server + dashboard
pip install neural-memory[extract] # PDF/DOCX/PPTX/HTML/XLSX extraction
pip install neural-memory[nlp-vi] # Vietnamese NLP
pip install neural-memory[embeddings] # Local embedding models
pip install neural-memory[embeddings-openai] # OpenAI embeddings
pip install neural-memory[all] # Everything
与替代方案的基准测试
| 指标 | NeuralMemory | Mem0 | Cognee |
|---|---|---|---|
| 写入 50 条记忆 | 1.2s | 148.2s(慢 121 倍) | 290.6s(慢 80 倍) |
| 读取 20 个查询 | 1.8s | 2.9s | 34.6s |
| API 调用 | 0 | 70 | 149 |
零大模型调用,零 API 费用。完整基准测试 → · 认知效率版本证据 →
文档
| 指南 | 说明 |
|---|---|
| 快速入门指南 | 带有动画演示的交互式指南 |
| Pro 快速入门 | 开始使用 Pro 功能 |
| CLI 参考 | 全部 82 条 CLI 命令 |
| MCP 工具参考 | 全部 63 个 MCP 工具及其参数 |
| 云同步 | 多设备同步设置 |
| 大脑健康指南 | 了解并改善大脑健康 |
| 嵌入设置 | 配置嵌入提供方 |
| 架构 | 深入了解技术设计 |
开发
git clone https://github.com/nhadaututtheky/neural-memory
cd neural-memory && pip install -e ".[dev]"
nmem doctor --dev # Verify contributor setup
pytest tests/ -v # 7800+ tests
ruff check src/ tests/ # Lint
请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。
支持
如果 Neural Memory 能帮助你的 AI Agent 记住信息,请考虑为项目点亮星标 — 这有助于其他人发现该项目,也能推动项目持续开发。
你也可以 赞助 该项目。
许可证
MIT — 请参阅 LICENSE。
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。