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mneme Record

mneme Record

本地服务
github.com/OnourImpram记忆与知识38 周前更新

关于 mneme Record

mneme Record 为 Claude Code 和 MCP 客户端提供本地优先的记忆服务,将会话记录保存为可读 Markdown,并用 SQLite FTS5 建立索引。它结合确定性会话捕获、时间推理和受控记忆编辑;非 Claude Code 客户端需自行调用工具,不会自动捕获。

主要功能

  1. 01将会话记录写入 Markdown vault
  2. 02使用 SQLite FTS5 搜索
  3. 03提供十种 MCP 工具
  4. 04支持时间线与时间查询
  5. 05编辑提案经过策略审批

适用场景

  1. 01跨会话查找项目决策
  2. 02检查某项事实在特定时间是否有效
  3. 03为新会话生成近期上下文
  4. 04通过提案审查记忆修改

MCP 相关

MCP 服务向客户端提供十种记忆工具,包括搜索、回忆、写入、时间线和上下文预载。Claude Code、Codex 和 Antigravity 另可使用生命周期钩子进行自动捕获;其他 MCP 客户端没有此功能。

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": {
"onourimpram-mneme": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mneme-mcp-server"
]
}
}
}
启动命令npx -y mneme-mcp-server

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
npmmneme-mcp-server4.1.0

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

mneme — Claude Code 的原生知识库记忆

mneme Record

Claude Code 的原生知识库记忆。Markdown 是事实依据。

mneme-core on PyPI mneme-cc-plugin on PyPI mneme-mcp-server on npm CI Apache-2.0 Python 版本 DOI

每次会话都从零开始。你要一遍遍重新解释相同的架构、相同的约束,以及昨天已经敲定的决定;那些承诺能解决问题的工具,大多把对话历史存进不透明的 SQLite 数据块里,并在每次会话结束时调用大模型。你自己的工作记录最终被保存在一个你无法阅读、无法用 grep 搜索、也无法带走的地方。

mneme 会将每次 Claude Code 会话中发生的事情记录为纯 Markdown 文件,存放在你拥有的目录(知识库)中,并使用 SQLite FTS5 为其建立索引。下一次会话开始时会显示一个预检区块,其中包含今天的标题、Git 状态摘要,以及最近修改的五份会话文档;Agent 可根据需要通过 mneme_search 查询索引。

以下是 Stop hook 写入的文件。Frontmatter、标题和摘要结构来自 packages/mneme-cc-plugin/src/mneme_cc_plugin/hooks/stop.py 和 packages/mneme-core/src/mneme_core/distill/templates/summary-en.md;下方内容仅作示例。

---
id: session-2026-07-24
type: session
created: 2026-07-24T09:12:41.087213+00:00
schema_version: 1
---
# Sessions 2026-07-24

## 09:12 session a3f19c2e
transcript: `~/.claude/projects/mneme/a3f19c2e.jsonl`

**Session intent**: make the retrieval guard fail on the negative probe too

**Files touched**

- `benchmarks/retrieval/regression_guard.py`
- `benchmarks/retrieval/baseline.json`

**Tool activity** (34 events, 08:41:02 → 09:12:38)

- Edit: 11
- Bash: 9
- Read: 8

*Deterministic extractive summary (zero-LLM). Edit freely — this file is yours.*
pipx install mneme-cc-plugin && mneme install

这会安装插件并注册生命周期 hooks;mneme doctor 会验证安装结果,配置文件和按客户端进行的安装方式见三层安装。Claude Code 会注册六种 hook 事件;Codex 和 Antigravity 会映射四种。其他任何 MCP 客户端(Kimi、Qwen、Cline、Cursor)都可通过开放适配器使用这十个 MCP 工具,但没有生命周期 hooks,也不会自动捕获内容。

  • 它存储的内容是可以打开的文件。 当某个会话确实修改了知识库中的内容时,Stop hook 会向 vault/sessions/YYYY-MM-DD.md 追加一个带时间戳的 ## HH:MM session 区块,其中包含 type: session frontmatter;写入过程会在跨进程锁保护下以原子方式完成。mneme index rebuild 会重建覆盖知识库中所有 Markdown 文件的 FTS5 索引,因此数据库属于派生状态,可以删除。
  • 结束会话不花费任何资源,只需 2 ms。 “关键路径上不调用大模型”不是一句空话,而是由 CI 强制执行。tools/spec_verify.py 会解析全部六个生命周期 hook 模块,并在发现导入七个可联网根模块(anthropic、openai、requests、httpx、urllib.request、urllib3、aiohttp)中的任何一个时使构建失败;packages/mneme-cc-plugin/tests/integration/test_c3_no_network.py 会在运行时重新检查三个热路径 hook 的完整传递导入闭包,以捕捉静态扫描无法发现的情况。Stop hook 代理基准测试在 100 个会话中测得 p95 为 2 ms,低于 1000 ms 的上限:benchmarks/latency/p95_guard.py 会在下文所述的同一路径范围基准测试工作流中强制执行该上限;packages/mneme-cc-plugin/tests/unit/test_stop_performance.py 则会在每次 CI 运行中,通过 100 次真实 Stop 调用再次检查该上限,且该检查不设路径筛选。
  • 搜索质量不会在不知不觉中下降。 如果拉取请求导致生产环境 FTS5 的 nDCG@5 比锁定基线(0.8006,报告值为 0.801)低超过 0.02,导致 Recall@10 比 1.00 低超过 0.05,或未通过词汇表外负向探测,构建就会失败。该检查由 benchmarks/retrieval/regression_guard.py 执行,并由 .github/workflows/bench.yml 在每个拉取请求,以及每次涉及 packages/mneme-core、packages/mneme-mcp、benchmarks/ 或工作流文件本身的 main 分支推送时运行。

范围与限制

这些数字来自仓库内的基准测试套件,使用 MNEME_BENCH_SEED=42 设定随机种子。基准测试 A 使用包含 500 份文档的语料库。基准测试 E 使用默认的 300 份文档、30 个查询的测试夹具。运行 make bench-all 即可复现。上述两个数字——0.801 和 2 ms——都附有一条适用于本 README 所有数字的说明:

**注意:**以下所有数字都是在带种子的合成语料库上计算得出的确定性回归锚点;它们不是对真实场景质量的衡量(参见 ADR-012)。

**检索相关说明以实际可用路径为准。**生产环境中的 mneme_search 路径使用 FTS5 BM25。Python 核心包含一个实验性的特征哈希词法向量后端,以及一个供单元测试和合成基准测试使用的 RRF 融合协议,但该后端尚未接入 MCP 服务或安装程序。完整配置下的摘要和时间线可以加入受开关控制的本地 Graphiti 和 Neo4j 字段。真正的语义嵌入后端仍在路线图中。

**隐私与网络。**写入暂存区时,会对行内 <private> 标签进行脱敏,并生成 SHA256 审计日志。除选择启用的压缩大模型和可选的本地 Neo4j 外,不会进行出站网络调用。压缩在后台进行,需主动启用,并设有成本上限。

**时间推理。**确定性的声明生命周期机制(有效起止时间、替代关系、按时间点查询、矛盾检测、temporal blame 来源时间回溯)在所有配置中均已内置——仅使用 SQLite,无需额外依赖。Graphiti 导出和大模型声明提取仍为可选功能,在 Stop 阶段或关键路径上绝不会运行。

**上下文连续性引擎(可选启用)。**检查点以纯 Markdown 格式保存在知识库中,不使用大模型,默认关闭。

**Obsidian 完全可选。**知识库只是一个由 Markdown 文件组成的普通目录。mneme 不要求使用特定编辑器或外部应用,也不要求安装 Obsidian。你可以使用 grep、git、VS Code 或任何文本编辑器处理知识库。“知识库”一词沿用其惯常含义,指一个自包含的 Markdown 目录,并不依赖任何特定工具。由于知识库采用纯 Markdown 格式,已经在使用 Obsidian 的用户可以将其指向同一目录,以便渲染笔记、查看反向链接,并通过 mneme 写入的维基链接进行图谱视图导航。这两个工具可以顺畅共存:mneme 将所有派生状态(索引、暂存区、审计日志)存储在 .mneme 目录中,Obsidian 会忽略此隐藏目录;mneme 的索引器也会排除 .obsidian 设置目录,因此两种工具不会相互干扰。Obsidian 是查看和浏览知识库内容的便捷工具,但不属于 mneme 的捕获、索引或检索路径,不应被视为安装前提。

完整的已发布/受控启用/路线图功能清单见实现状态;mneme 完全不包含的功能列于2.0 尚未提供的功能。

状态:4.1.0 正式公开发布。软件包、插件、运行时、引用和文档的版本来源由 tools/version_bump.py 保持同步(共 18 处,包括此行,并已在 CI 中验证),因此不会出现单独声明的版本偏离。有关从较早版本系列升级的信息:docs/UPGRADING.md。

工具

MCP 服务注册了十个工具。所有支持 MCP 的客户端都能使用这十个工具;生命周期钩子和自动捕获属于独立层,仅由 Claude Code、Codex 和 Antigravity 提供。 权威列表位于 packages/mneme-mcp/src/tool_registry.ts。

工具功能
mneme_search在知识库中使用带土耳其语大小写折叠规范化的 FTS5 BM25 检索,并支持按日期、记忆类型和范围筛选。返回排名结果和 EvidenceCard,其中包含内容哈希、信任度、置信度以及实际运行的后端。
mneme_recall按会话标识符、日期范围和范围检索已索引文档。返回路径、标题、修改时间、记忆类型,以及可选的完整 Markdown 正文。
mneme_write在知识库文件中以原子方式追加或替换 Markdown 段落。强制限制路径在知识库范围内,并在存储前对私密片段进行脱敏。
mneme_summarize按知识库目录对主题的 FTS5 匹配结果进行分组,并可按日期和范围筛选。仅当配置了可选的本地图集集成时,才会提供 Graphiti 补充信息。
mneme_timeline按时间顺序返回特定主题的范围受限引用。仅当可选的本地图谱集成可用时,才会提供 Graphiti 事实和双时态筛选。
mneme_prime根据最近的会话和与主题相关的匹配项,构建受令牌预算限制的预检上下文包。调用方的会话标识符可启用按会话去重注入,并选择完整内容、要点或引用格式。
mneme_propose将经过脱敏的记忆编辑提议加入队列,等待策略排空流程处理。服务不会直接应用编辑;持久类别始终需要人工批准。
mneme_checkpoint_list按从新到旧的顺序,列出当前范围内 Context Continuity Engine 的近期检查点。缺少检查点状态时返回空列表。
mneme_working_set_load从 Context Continuity Engine 检查点加载按显著性排序的工作集条目。未知锚点和超出范围的锚点返回相同的中性未找到结果。

mneme 对比

Claude Code 和 Agent 生态中的记忆工具各有取舍。下表比较了 mneme 所承诺的各项架构能力,并特意列出了其他工具领先的项目。这些单元格描述的是可通过各工具文档公开验证的设计属性,并非基准测试排名。mneme 自身可复现的数据见 可复现数据;各工具的详细信息以及坦诚列出的“mneme 并非最佳选择的情况”,请参阅 docs/COMPETITIVE.md。

图例:✓ 内置 · gated 已提供,需选择启用依赖项或标志 · ~ 部分支持 · — 不可用 · n/a 此维度不适用。

维度mnemeclaude-memmem0LettaZepSupermemory
可用 git diff 和 grep 检查的纯 Markdown 存储✓——~——
内置 <private> 脱敏并提供 SHA256 审计✓—————
确定性 Stop 捕获,不调用 LLM✓—n/an/an/an/a
常规用户流程中的混合检索~~~~✓✓
时间性声明生命周期(有效起止时间、取代关系、责任归属)✓—~~✓~
项目和代码图谱(tree-sitter、PR 影响分析)gated~————
自适应令牌和上下文预算✓—————
Agent 安全:能力防火墙、污点跟踪、审批关卡✓—————
一条命令即可从 claude-mem 无损迁移✓n/a————
本地优先,无需云账户✓✓~✓——
可在 Claude Code、Codex、Antigravity 和任何 MCP 客户端中运行✓~~~~~
许可证Apache-2.0Apache-2.0Apache-2.0Apache-2.0云服务开源
带 Web 图谱界面的团队记忆(mneme:自托管 Git 同步 + 本地控制台)✓—~—✓✓
Agent 自主改写自身记忆(mneme:按策略分级、支持回滚、审计链)✓—~✓——
会话结束时自动总结,默认启用(mneme:确定性处理,不调用 LLM)✓✓——~~
本地化观察提示词预设(mneme:en + tr)~✓————

3.0 系列按照 mneme 自身的方式填补了此前的差距。团队记忆采用自托管方式(支持任意 Git 远程仓库、共享前脱敏、可选 age 端到端加密),并提供仅限回环访问的 Web 控制台,而非供应商云服务。自主操作按策略分级:Agent 可自行应用操作员允许的低风险编辑类别;每项更改都会记录在日志中,以便通过一条命令回滚,并串联到防篡改的 HMAC 审计日志中;持久化类别则始终由人工参与把关。默认启用的会话摘要采用确定性处理,不调用 LLM——无需密钥、没有成本、没有延迟;LLM 压缩则作为可选的增强层提供。目前提供英语和土耳其语本地化预设(claude-mem 在语言数量上仍然领先,因此如实标为 ~)。如果托管产品确实更适合某种情况,docs/COMPETITIVE.md 中会如实说明。

实现状态

一目了然地展示当前已交付的功能,以及依赖可选基础设施或仍处于路线图中的功能。已交付表示功能已包含在默认安装流程中,并由 CI 覆盖。受限启用表示功能已实现,但在提供可选依赖项或标志前处于未激活状态。路线图表示功能已完成设计(通常已预留接口或协议),但尚未打包。

能力状态详情
FTS5 BM25 检索(mneme_search)已交付默认 MCP 搜索路径
RRF 融合协议实验性Python API 和合成基准测试工具;尚未接入 mneme_search
<private> 脱敏 + SHA256 审计已交付Python + TypeScript 镜像;暂存写入
零 LLM 的确定性 Stop 捕获已交付Stop hook 会追加一份类型化会话文档
自适应上下文层(压缩 shell、去重注入内容、自适应 top-k)已交付distill.* 子系统
模式 + 轨迹记忆已交付vault-markdown 基元
Claude Code / Codex / Antigravity 原生插件已交付(原生)Claude Code 注册 6 个 hook 事件;Codex 和 Antigravity 映射 4 个;2 个技能 + MCP
开放 MCP 适配器(Kimi、Qwen、任意 MCP 客户端)已交付(非原生)仅提供 MCP 工具,无自动捕获
后台 AI 压缩已交付(选择启用,默认关闭)月度成本上限账本
特征哈希词法向量检索实验性,未连接已在 Python 核心和基准测试中实现;没有文档化的安装器或 MCP 用户路径
时间声明生命周期 + 基于规则的声明提取 + temporal blame已交付Graphiti 导出需满足条件;LLM 提取为可选项,绝不在 Stop/关键路径上执行
项目 + 代码图谱(mneme-graph)已交付(独立包)tree-sitter Python/JavaScript/TypeScript 提取、社区检测、PR 影响分析、实体规范化
代码记忆(mneme-code)已交付(独立包)AGENTS.md 程序性解析、将测试输出转化为故障记忆、修复轨迹
领域模式已交付vault-config 用户模式 + CLI;临床和安全审查模式会阻止外部提取和制品上传;用户配置绝不能削弱内置隐私模式或禁用脱敏
Agent 安全已交付能力防火墙、数据流污点跟踪、持久化编辑的人类审批门控、投毒 vault 基准测试
只读控制台已交付独立、离线且可防注入的 HTML 审计报告
连接器(Obsidian 本地连接器 + GitHub 注入式传输连接器)已交付(选择启用,默认关闭)摄取前先脱敏;禁用即可撤销
通过实时 Neo4j/Graphiti 写入进行 KG 时间增强(summarize/timeline)受限启用完整配置:Docker + Neo4j
打包的语义嵌入适配器路线图适配器协议已存在;尚无打包的语义模型或生产环境 MCP 接入
基于 Web 的知识图谱可视化浏览器路线图计划中
多用户团队功能(合并冲突解决、按用户设置 ACL、仪表板)路线图(团队版)目前可通过 git remote 使用只读共享 vault

可复现的数据

这些数据来自仓库内的基准测试套件,使用 MNEME_BENCH_SEED=42 作为种子。基准测试 A 使用包含 500 个文档的语料库。基准测试 E 使用默认的 300 个文档、30 个查询的测试夹具。运行 make bench-all 即可复现。

注意: 以下所有数据都是在带种子的合成语料库上计算的确定性回归锚点,并非真实场景下的质量测量(参见 ADR-012)。

基准测试指标结果
A. 检索质量nDCG@5,生产级 FTS50.801(Recall@10 为 1.00,MRR 为 0.734)
B. Stop 钩子延迟p952 ms(约束预算为 1000 ms)
B. 检索延迟p953 ms,适用于已建索引的 500 个文档语料库
C. Shell 输出压缩缩减比例冗余 Bash 日志缩减 88%
C. 注入去重跳过率紧凑的 20 轮会话中为 95%
C. 压缩格式节省比例keypoints 46%,ref 88%,相较于完整格式
D. 迁移工具断言4 项中通过 4 项(迁移、幂等、去重、脱敏)
E. 适配器正面对比mneme 部分在 300 个文档的测试夹具上,nDCG@5 为 0.831,MRR 为 0.772

CI 回归防护会锁定按路径划分的基准测试范围。修改基准测试所涉代码的拉取请求会运行基准测试工作流。如果某次运行使生产级 FTS5 基准测试 A 的 nDCG@5 下降超过 0.02,或 Stop 钩子的 p95 超过 1000 ms,则构建失败。BoW RRF 条件仅作为词法代理消融项报告。

三层安装

# Lite: FTS5 + Stop hook + privacy redaction + 10 MCP tools (Python + Node only)
pipx install mneme-cc-plugin
mneme install --profile=lite

# Standard: lite plus the standard optional dependency profile.
# The normal MCP search path remains FTS5. No --enable-dense installer flag ships.
mneme install --profile=standard

# Full: standard + gated Graphiti temporal knowledge graph enrichment (Docker + Neo4j)
mneme install --profile=full

原地升级且不会丢失数据。

mneme upgrade --profile=standard

验证安装是否正常。

mneme doctor

在 Codex 中使用 mneme

mneme 最初是为 Claude Code 原生打造的。由于其检索核心(mneme-core)、MCP 服务(mneme-mcp)和知识库契约均不依赖客户端,mneme 也能作为附加层运行于 OpenAI Codex CLI 中,且不会损失保真度。

# Plugin: skills, MCP server, and lifecycle hooks together
codex plugin marketplace add OnourImpram/mneme

# Or wire just the MCP server into ~/.codex/config.toml
mneme install --client=codex

Codex 可使用相同的十个 MCP 工具、相同的两个技能和相同的知识库。mneme 注册的六个 Claude Code 钩子事件中,有四个可映射到 Codex 原生生命周期事件(SessionStart、PostToolUse、Stop、PreCompact),而 SessionEnd 会并入 Stop。UserPromptSubmit 没有对应的 Codex 映射。完整的覆盖表请参见 docs/CODEX.md,多客户端设计请参见 docs/ARCHITECTURE.md 中的 ADR-014。

在 Antigravity 中使用 mneme

Antigravity(Google 的 Agentic IDE)采用 Gemini-CLI 扩展模型,mneme 为其提供了原生扩展。

mneme install --client=antigravity

这会将 mneme 扩展安装到 ~/.gemini/extensions/,并配置相同的十个 MCP 工具、相同的两个技能、GEMINI.md 规则文件,以及生命周期钩子(SessionStart、PostToolUse、Stop、PreCompact)。这些钩子会映射到 Claude Code 和 Codex 使用的同一 mneme hook <event> 核心路径。由于 Antigravity 提供 Stop 钩子,会话捕获在原生支持方面完整对等。

其他 MCP 客户端(开放适配器)

任何支持 MCP 的客户端(Kimi、Qwen、Cline、Cursor 等)都可以通过开放适配器使用 mneme。这是非原生层级:模型可以调用这十个 MCP 工具,但没有生命周期钩子,也不会自动捕获。

mneme install --client=mcp --config <path-to-your-clients-mcp-config.json>

mneme 只会合并自己的服务条目,并保留配置中所有其他服务不变。客户端分层详情请参见 docs/INTEGRATIONS.md,配置片段和可移植的 AGENTS.md 模板请参见 examples/。

2.0 版本交付内容

  • 10 个 MCP 工具:mneme_search、mneme_recall、mneme_write、mneme_prime、mneme_summarize、mneme_timeline、mneme_propose、mneme_health、mneme_checkpoint_list、mneme_working_set_load。默认搜索使用 FTS5。mneme_health 会报告安装自身的状态——索引架构和年龄、索引所带的区域设置配置、文档数量、暂存队列深度——并为每条警告附上解决方法。启用本地图谱后,完整配置的 summarize 和 timeline 可以添加 KG 字段。mneme_checkpoint_list 和 mneme_working_set_load 支持上下文连续性引擎(CCE):列出可用的工作集检查点,并加载检查点中按显著性排序的项目,以便按需重新注入上下文。
  • 5 个 Claude Code 钩子:PostToolUse、SessionStart、Stop、PreCompact、SessionEnd。
  • 3 个斜杠命令:/mneme:prime、/mneme:recall、/mneme:migrate。
  • 2 个技能:mneme-prime、mneme-search。
  • 7 项基准测试套件(make bench-all):检索质量(A)、Stop/检索延迟(B)、自适应上下文成本(C)、claude-mem 迁移(D)、适配器正面对比(E)、LongMemEval(F)、CCE 压缩后召回(G)。
  • 一条命令即可完成迁移:mneme-migrate migrate-from-claude-mem,支持三态归档标记、幂等重跑,以及按运行生成并进行哈希校验的回滚清单。
  • 自适应上下文层:distill.shell_compress、distill.injection_dedup、distill.adaptive_topk、distill.compressed_format,以及用于生成令牌报告的 mneme audit 和用于记录脱敏审计条目的 mneme audit-log。
  • 模式记忆:mneme patterns {store, search, list, show, delete},用于写入 Vault Markdown 格式的信号/行动/结果文档。
  • 轨迹记录器:mneme trajectory {start, step, end, show, list},用于捕获每个会话的决策轨迹,保存到 vault/trajectories/ 下。
  • 后台 AI 压缩(选择启用,默认关闭):mneme compress {enable, disable, status, dry-run, run},并提供月度费用上限账本。
2.0 进阶系列

八个模块扩展了 mneme 核心功能,以适用于专门工作负载。所有模块均受功能开关控制,或作为独立软件包提供。它们都支持存储前脱敏、为每条记录保留来源信息,并为每条提取出的断言标注置信度。它们都不会在 Stop 阶段或关键路径上运行。

  • 项目图谱(mneme-graph):使用 tree-sitter 提取 Python、JavaScript 和 TypeScript 代码;社区检测;PR 影响分析;实体规范化。
  • 代码记忆(mneme-code):解析 AGENTS.md 中的过程性内容,将测试输出转化为失败记忆,捕获修复轨迹。
  • 领域模式:临床和安全审查模式会在配置层阻止外部提取和制品上传。用户配置永远不能削弱内置隐私模式或禁用脱敏。
  • Agent 安全:能力防火墙、数据流污点跟踪、持久化编辑的人类审批关卡、投毒 Vault 基准测试。
  • 只读控制台:独立运行、离线且可防注入的 HTML 审计报告,无需服务器。
  • 实验性特征哈希词法-向量检索:采用 Python 核心后端和 RRF 接口,供测试和合成基准测试使用。它未接入安装程序或生产环境的 MCP 搜索路径。
  • 时间提取 + Graphiti 导出:基于规则的断言提取、有效起止生命周期、替代链接,以及导出到本地 Graphiti 实例。LLM 提取为可选功能,且绝不会在关键路径上运行。实时 Neo4j 写入须启用完整的 Docker + Neo4j 配置。
  • 连接器(Obsidian 本地 + GitHub 注入式传输):选择启用,默认关闭。每次摄取前都会进行脱敏。可在配置中禁用以撤销连接。

2.0 暂未提供的功能

要可信地宣称「业内最佳」,就必须诚实地说明功能范围。

  • 没有打包的语义嵌入后端,也没有已安装的稠密检索用户路径。基于特征哈希的词法向量实现仍是实验性 Python API。
  • mneme_search 中没有稠密检索或 KG 环节。MCP 搜索使用 FTS5。仅当本地图谱处于完整配置状态时,KG 丰富功能才会用于总结和时间线。
  • 没有云 SaaS 选项。mneme 基于架构理念,坚持本地优先。
  • 没有基于 Web 的知识图谱可视化探索器。已列入计划。
  • 没有支持合并冲突解决、按用户设置 ACL 或团队仪表板的多用户团队功能。目前可以通过 git 远程仓库使用只读共享库。完整团队支持已列入路线图。

完整的产品格局,以及哪些工具可能更适合这些需求,请参阅 docs/COMPETITIVE.md。

文档

  • docs/ARCHITECTURE.md:设计理念和 16 条架构决策记录(ADR-001 至 ADR-016,其中 ADR-006 已由 ADR-015 取代)。
  • docs/CONSTRAINTS.md:六项不可违背的约束,以及各项约束的验证方法。
  • docs/VAULT.md:知识库约定、frontmatter 规范和原子写入模式。
  • docs/HOOKS.md:钩子集成指南、时间预算和软失败约定。
  • docs/MCP.md:工具 API 参考,包含 JSON Schema 和调用示例。
  • docs/RELEASE.md:GitHub 标签、发布和元数据检查清单。
  • docs/COOKBOOK.md:十个完整的实践示例,附带完整的 Claude Code 对话记录。
  • docs/MIGRATION-FROM-CLAUDE-MEM.md:一条命令即可完成迁移,包含三态归档和哈希校验回滚演练。
  • docs/BENCHMARKS.md:方法和锁定的基准数据。
  • docs/COMPETITIVE.md:持续更新的产品格局文档(每月更新)。
  • docs/PRIVACY.md:对外网络调用审计和遥测政策(默认不启用)。
  • docs/GOVERNANCE.md:维护模式、发布权限和继任安排。

许可证

Apache License 2.0。请参阅 LICENSE 和 NOTICE。截至 2.x 系列(含)的版本均以 MIT 许可证发布,并将继续采用该许可证。

致谢

由 Onour Impram(@OnourImpram)维护。自适应上下文层以及模式和轨迹原语在概念上借鉴了已在生产环境内部工具中验证的 token 压缩和 Agent 数据库模式。架构植根于 mneme,脉络源自运维经验。

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。