Graphiti Local

Graphiti Local

为你的 Agent 提供本地记忆。由你审批它们学到的内容。

通过六个只读 MCP 工具或 kg CLI 检索项目决策。 待处理的更新会留在独立队列中，直到人工审批并应用。 Ollama 负责本地推理；内嵌的 LadybugDB 用于存储图数据。本地设置无需 Docker 或云 API 密钥。

输出摘录已缩短停顿。测量结果与局限性。

一条命令即可试用

uvx --from git+https://github.com/renezander030/graphiti-local kg-demo

基于随软件包提供的小型合成图回答问题。无需 Ollama、 无需下载模型，也无需设置数据库：检索仅使用关键词，因此不会联系模型。 将自己的问题作为参数传入即可提问。

这仅包含读取路径。从自己的文本构建图需要抽取，而抽取需要模型；完整设置方法见下文。

在本地试用

安装 uv 和 Ollama，然后启动 Ollama。下载设置所需的内容 需要联网。请在 bash 或 zsh 中运行以下命令：

git clone https://github.com/renezander030/graphiti-local.git
cd graphiti-local
uv sync --frozen
ollama pull qwen2.5:7b
ollama pull nomic-embed-text
export GRAPHITI_LOCAL_CONFIG="$PWD/config/ollama.example.yaml"
export KG_WORKSPACE_DIR="$PWD/workspace/local-demo"
export KG_LADYBUG_PATH="$KG_WORKSPACE_DIR/graph.ladybug"
uv run --frozen kg-ladybug-setup --database "$KG_LADYBUG_PATH" --apply
uv run --frozen kg doctor
uv run --frozen kg-ingest examples/local_memory_demo.jsonl --apply
uv run --frozen kg ask "Which database does Aurora Analytics use?" example

合成示例会返回 DuckDB。按照完整演练指南 提出 PostgreSQL 更新建议，审查并应用该更新，然后从 MCP 客户端检索。模型抽取可能出错；请检查返回的事实和有效时间戳。

若要在抽取内容影响已配置的图之前先进行审查，请运行 kg-ingest INPUT --review-output review.jsonl，检查快照，并在生成的 review.jsonl.review.jsonl 文件中将每条事实标记为 accept、refuse 或 contested。打印的还原命令会拒绝未解决的决定，并提升仅包含已接受事实的 校验和封存快照。默认情况下，搜索返回当前事实；kg ask --history 可显式查看历史记录。

kg-ingest 也可直接接受 Markdown/文本文件或目录树。大型文档会在稳定的文本边界处分段。临时写入会使用一个稳定的 episode id 重试；工作区中的 ingest-receipts.jsonl 和 ingest-failures.jsonl 会准确显示哪些内容已写入，以及哪些仍需处理。

在 Ladybug 上支持多用户

为每位用户分配一个组，并为每个组使用各自的 Ladybug 文件：

graph:
  groups: [alice, bob]
database:
  provider: ladybug
  ladybug:
    layout: per-group          # default: single, one file for every group
    directory: ./workspace/groups
server:
  transport: streamable-http
  auth:
    tokens:
      - {name: alice, token: "${ALICE_TOKEN}", groups: [alice]}
      - {name: bob, token: "${BOB_TOKEN}", groups: [bob]}

每个文件都以其组的 SHA-256 值命名，因此任何组 ID 都无法指向该目录之外。读取操作、kg ask 和 drain 只会打开其所访问组对应的文件； 授予 alice 的令牌绝不会打开 Bob 的文件。读取时需指定一个组，否则将使用令牌对应的单个组。若要在一个数据库服务器内实现租户隔离，请使用 FalkorDB 或 Neo4j。

适合你吗？

适用于需要明确人工审查的本地 Agent 记忆。若你需要 Agent 通过 MCP 写入，或希望使用无需本地设置的托管服务，则不适合。 此外也支持 FalkorDB 和 Neo4j。

• 设置与 MCP 配置
• 命令、数据导入、备份与部署
• 隐私 · 安全 · 容器发现
• 报告成功或受阻的设置情况

如果这有助于你的工作流，请为仓库点星并分享你的设置结果。

由 René Zander 维护，他为 AI Agent 构建基于时序知识图谱的上下文层。

基于 Graphiti 构建的独立社区项目，与 Zep 无关联，也未获其认可。Apache-2.0。