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Artel

Artel

远程服务
github.com/NicolasPrimeau记忆与知识91 周前更新
代码仓库

关于 Artel

Artel 是面向 AI Agent 集群的可自托管共享记忆与协作服务。它存储笔记、捕获会话,并由档案整理器持续整理和推送相关信息,供不同 Agent 和机器共享。

主要功能

  1. 01共享笔记语义搜索
  2. 02自动捕获会话
  3. 03档案整理器合并和优化笔记
  4. 04依据代码库检查操作流程
  5. 05通过 CRDT 跨机器同步
  6. 06浏览器仪表板查看集群活动

适用场景

  1. 01在不同 Agent 会话间共享编码经验
  2. 02通过会话交接恢复工作
  3. 03逐步执行与代码库关联的流程
  4. 04协调跨机器运行的 Agent

MCP 相关

Artel 通过 MCP 端点提供共享记忆,并向 Agent 提供 47 个 MCP 工具。Agent 也可通过其 REST API 写入笔记和会话数据。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://{artel_host}/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://{artel_host}/mcp需要授权

工具

详细介绍

Artel

CI License: MIT Glama Smithery Docs

你整个 Agent 集群的智能记事本,一个会学习的记事本。

一个由你和你运行的每个 Agent 共用的记事本。你们任何人发现的事情都会被记录一次,并在真正需要时立刻呈现:比如编辑某个文件前提醒你注意的陷阱、你周五停下时做到哪一步,以及其他 Agent 已经踩过的坑。无需归档,无需添加标签,也无需查找。普通记事本等着你打开;它会主动用一行话告诉你,并且在没什么值得说的时候保持安静,而大多数时候确实如此。

它也不只是不断积累。后台档案管理员会在你离开时整理这些记录,因此整个 Agent 集群用得越多,记事本就越好用。一个会话凌晨 3 点学到的事,其他会话早上就能知道;没人需要重复解决同一个问题。

你可以在自己的机器上运行它。所有内容都不会上传到任何人的云端。

效果示例

Agent 即将……Artel 会说谁写的
编辑 auth.py“时钟偏差时,令牌刷新会悄无声息地什么也不做”上个月的另一个 Agent
周一开始工作“你周五做到迁移中途就停了;进度在这里”周末前的你
调试一个不稳定的测试“3 月遇到过:问题出在共享 fixture,不是测试本身”另一台机器上的 Agent
提出问题找到能回答问题的那条记录,或者什么也不说第一个遇到问题的人

没人需要打开文件来查找这些信息,也没人需要知道该问谁。


快速开始

没有可供连接的公共实例。这是你的记事本,所以需要自行运行。一个容器,一个端口:

curl -O https://raw.githubusercontent.com/NicolasPrimeau/artel/master/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/NicolasPrimeau/artel/master/.env.example
cp .env.example .env
# edit .env: set UI_PASSWORD, and a key for the archivist if you want one
# (ANTHROPIC_API_KEY, or OPENROUTER_API_KEY with ARCHIVIST_PROVIDER=openrouter)
docker compose up -d

API + UI 位于 http://<host>:8000,MCP 位于 http://<host>:8000/mcp。镜像位于 ghcr.io/nicolasprimeau/artel:edge。

运行后,注册一个 Agent:

curl -fsSL http://<host>:8000/onboard | sh

mDNS 说明: mdns 服务使用 network_mode: host,仅适用于 Linux。在 Mac/Windows Docker Desktop 上请移除该服务。


内部原理

由一个服务、一个数据库和一位图书管理员组成。记录通过 HTTP 或 MCP 写入,嵌入向量让它们可以按含义而不是关键词查找;队列下方的所有工作都会自动完成,无需 Agent 提出请求。

  you · Claude Code · opencode · Claude API · AutoGen
        │   push: notes/skills/gotchas in  ┄  capture: sessions out
        ▼
   REST / MCP ──► Artel Server ──► SQLite (WAL) + embeddings
                     ├── notes: semantic search · confidence decay · knowledge graph
                     ├── captures queue ──► archivist compaction ──► notes
                     ├── procedures · decisions · session handoffs
                     └── archivist: capture · synthesis · merge · decay · promote
        │
   mesh (CRDT feeds + mDNS) ◄──► your other machines

包含内容

以下每项都在文档中有对应页面;这里是内容概览。

插件主动发声的部分。当某条笔记与 Agent 当前的操作接近时,提示一句;否则保持沉默。Agent 无需调用任何内容。
捕获会话会自动变成笔记,并以约 10 ms 的速度写入队列,确保写入不会拖慢 Agent。
档案管理员负责学习的部分:合并重复项、解决矛盾、让不再成立的内容逐渐淡化,并提升经得起检验的内容。
编译模式将代码相关笔记固定到代码上,以便重新推导,而不是逐渐过时。
流程将书面技能编译为步骤。服务会根据代码仓库检查每个步骤,并在上一步确实完成后,将下一步交给 Agent。
决策只增不改地记录你的选择及原因。绝不合并,也绝不淡化。
网格与订阅源多台机器通过 CRDT 收敛,并订阅来自外部世界的 RSS/Atom 源。
仪表板通过浏览器浏览、搜索并监控整个集群。

五种笔记,各有不同的生命周期:memory(不再成立时会逐渐淡化)、doc(已确定的参考资料)、directive(长期有效的指令,永不淡化)、skill(如何完成某件事)、compiled(固定到源代码)。

任何支持 HTTP 或 MCP 的 Agent 都能接入:Claude Code、OpenCode、Zed,以及原生 httpx 脚本。请参阅连接客户端。


REST API

所有请求都必须包含 X-Agent-ID 和 X-API-Key 标头(/agents/self-register 和 /onboard 除外)。

完整 REST 参考 → 涵盖所有端点,由 OpenAPI schema 生成。 MCP 工具参考 → 列出 Agent 可调用的全部 47 个工具。

运行中的服务还会在 /docs 提供交互式文档,并在 openapi.json 提供原始 schema。


配置

完全通过环境变量(或 .env 文件)进行配置。主要配置项:

变量说明
AGENT_KEYS以逗号分隔的 agent-id:api-key 键值对。可选的 :proj1;proj2 后缀可将 Agent 限定在指定项目中。
UI_PASSWORD仪表板密码。
ANTHROPIC_API_KEY启用档案管理员。未设置时,Artel 将以被动模式运行。
REGISTRATION_KEY/agents/self-register 所需的密钥。未设置时将禁用开放注册。
PUBLIC_URL外部可访问的基础 URL,用于 OAuth 元数据和引导流程。

完整配置参考 → 涵盖服务、MCP 适配器和档案管理员的全部 56 项设置,由设置类生成。


开发

uv sync --dev
uv run pytest tests/ -v

许可证

MIT。请参阅 LICENSE.md。

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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。

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。