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Synapse Layer — Zero-Knowledge Memory

Synapse Layer — Zero-Knowledge Memory

本地服务
synapselayer.org记忆与知识136 天前更新

关于 Synapse Layer — Zero-Knowledge Memory

Synapse Layer 是面向 AI Agent 和助手的持久化加密记忆基础设施,支持语义检索与 Trust Quotient 评分,并可在会话及 MCP 客户端之间共享记忆。

主要功能

  1. 01AES-256-GCM 加密存储
  2. 02跨会话语义记忆检索
  3. 03跨 Agent 共享记忆
  4. 04Trust Quotient 置信度评分
  5. 05提供 13 个 MCP 工具

适用场景

  1. 01跨会话保存用户偏好和决策
  2. 02在不同 Agent 间延续上下文
  3. 03为 MCP 客户端提供加密记忆
  4. 04为生产 Agent 检索结构化记忆

MCP 相关

通过 MCP JSON-RPC 暴露 13 个记忆相关工具,供兼容客户端保存、搜索和检索记忆。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"synapselayer-synapse-secure-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"synapse-layer"
],
"env": {
"SYNAPSE_AGENT_ID": "<SYNAPSE_AGENT_ID>",
"SYNAPSE_PRIVACY_EPSILON": "<SYNAPSE_PRIVACY_EPSILON>",
"SYNAPSE_ENCRYPTION_KEY": "<SYNAPSE_ENCRYPTION_KEY>",
"LOG_LEVEL": "<LOG_LEVEL>"
}
}
}
}
启动命令uvx synapse-layer
需要配置的环境变量
SYNAPSE_AGENT_IDIdentifier for the agent using the memory layer (e.g., claude-desktop, my-agent).
SYNAPSE_PRIVACY_EPSILONDifferential privacy epsilon parameter. Lower values = stronger privacy. Range: 0.1–2.0.
SYNAPSE_ENCRYPTION_KEY密钥AES-256-GCM encryption key for at-rest memory encryption. Auto-generated if not provided.
LOG_LEVELLogging verbosity: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR. Default: INFO.

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
pypisynapse-layer1.0.7

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

🧠 Synapse Layer

RAG 负责检索,Synapse 负责记忆。

面向 AI Agent 的持久化记忆基础设施——静态数据采用 AES-256-GCM 加密、支持语义搜索、原生支持 MCP。

Synapse Layer 是面向 AI Agent 和助手的开源持久化记忆基础设施。记忆采用 AES-256-GCM 静态加密,通过 pgvector HNSW 建立索引以实现语义回忆,并通过 MCP JSON-RPC 暴露,原生集成 Claude、GPT、Gemini 和任何兼容 MCP 的客户端。采用 Apache 2.0 许可证。

PyPI Python Downloads MCP Compatible Official MCP Registry CI License: Apache-2.0 Smithery

网站 · 文档 · PyPI · Forge


⚡ 30 秒快速入门

在 forge.synapselayer.org → Connect 获取 Connect Token,然后安装到任意 MCP 客户端:

curl -fsSL https://forge.synapselayer.org/install/smithery | bash

在 Forge 控制面板 上,Smithery 卡片会直接复制已嵌入令牌的命令(… | bash -s -- sk_connect_…)——在终端中粘贴一次即可。

也可以使用 Python SDK:

from synapse_layer import Synapse

s = Synapse(token="sk_connect_YOUR_TOKEN")

s.store("user likes coffee")
print(s.recall("what does user like?"))

在 forge.synapselayer.org → Dashboard → Connect 获取令牌


什么是 Synapse Layer?

面向 AI Agent 的持久化记忆层——弥合无状态大模型与真正上下文连续性之间缺失的一环。

你的 AI Agent 会在会话之间忘记所有内容。Synapse Layer 可以解决这个问题。

功能描述
🔐 静态加密AES-256-GCM 加密,每次操作使用随机 IV,并通过 HMAC-SHA-256 保证完整性
🧩 一键连接Claude Desktop、Cursor、LangChain、CrewAI、n8n
🌐 跨 Agent 记忆在 ChatGPT 中保存,在 Claude 中回忆
⚡ 原生支持 MCP适用于任何兼容 MCP 的 Agent
🔒 优先使用请求头进行身份验证令牌绝不出现在 URL 或日志中
🎯 信任商数确定性回忆——按置信度而非仅按时间新近程度为记忆排序

为什么选择 Synapse Layer?

你的 AI Agent 会在会话之间忘记所有内容。Synapse Layer 用一行代码解决这个问题。

不使用 Synapse Layer使用 Synapse Layer
Agent 每次会话都会忘记上下文所有会话共享持久化记忆
记忆绑定到单个模型跨 Agent:在 ChatGPT 中保存,在 Claude 中回忆
没有审计跟踪为每条记忆计算信任商数
集成复杂pip install synapse-layer + 3 行代码
服务器上以明文存储静态数据采用 AES-256-GCM 加密

使用场景

  • 助手的长期记忆 — 跨会话保存用户偏好、事实和过往决策。
  • 跨 Agent 保持连续性 — 在一个 Agent 中保存上下文,并在另一个 Agent 中回忆。
  • MCP 客户端的安全记忆 — 将 Claude Desktop、Cursor 和其他兼容 MCP 的工具连接到受治理的记忆层。
  • 团队的运营记忆 — 为生产环境中的 Agent 维护结构化上下文、信任评分和可搜索的记忆。

安装

pip install synapse-layer

快速入门

Python 脚本
from synapse_layer import Synapse

client = Synapse(token="sk_connect_YOUR_TOKEN")

# Store
client.store("User prefers dark mode and concise answers")

# Recall
results = client.recall("user preferences")
for r in results:
    print(r["content"], r["trust_quotient"])
使用 Context Manager
from synapse_layer import Synapse

with Synapse(token="sk_connect_YOUR_TOKEN") as client:
    client.store("User prefers dark mode and concise answers")
    results = client.recall("user preferences")
    for r in results:
        print(r["content"])

在 forge.synapselayer.org → Dashboard → Connect 获取令牌


13 个 MCP 工具一览

Synapse Layer 目前提供 13 个用于持久化记忆工作流的 MCP 工具:

  • recall
  • save_to_synapse
  • process_text
  • search
  • health_check
  • initialize_context
  • save_memory
  • store_memory
  • recall_memory
  • list_memories
  • memory_feedback
  • neural_handover
  • slo_report

这些工具涵盖记忆捕获、语义回忆、结构化存储、反馈循环、Agent 交接和运营可观测性。


部署模式

Python 脚本模式

如果你希望在应用中直接通过 Python 访问 Forge 记忆,请使用 SDK。

适用于:

  • 原型和脚本
  • Python 原生工作流
  • 快速集成到现有应用
Cloud / Forge API

如果你需要具备托管访问令牌的持久化、跨会话和跨 Agent 记忆,请使用 Forge。

适用于:

  • 生产环境中的助手
  • 多 Agent 系统
  • 基于 MCP 的集成
  • 在工具和会话之间共享记忆

MCP 集成(每个客户端提供一种经过测试的方式)

Claude Code(CLI)
claude mcp add --transport http synapse-layer \
  https://forge.synapselayer.org/api/mcp \
  --header "x-connect-token: sk_connect_YOUR_TOKEN"

URL 是一个位置参数 — claude mcp add --transport http <name> <url> — 没有 --url 标志。

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "synapse-layer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://forge.synapselayer.org/api/mcp",
        "--header",
        "x-connect-token: sk_connect_YOUR_TOKEN"
      ]
    }
  }
}
Cursor

将其添加到项目根目录下的 .cursor/mcp.json(与上文相同的 JSON 代码块)。

任意 MCP 客户端

任何能够运行 npx 的宿主都可以原样使用上文的 mcp-remote 代码块 — 它可以将本地 stdio 桥接到远程端点。

配置文件位置:

  • Claude Desktop — macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Claude Desktop — Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • Claude Desktop — Linux:~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

API — Header-First 身份验证

# Health check
curl -H "x-connect-token: sk_connect_YOUR_TOKEN" \
  https://forge.synapselayer.org/api/connect/health

# Save memory
curl -X POST \
  -H "x-connect-token: sk_connect_YOUR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "User is a Python developer"}' \
  https://forge.synapselayer.org/api/v1/capture

安全性

特性实现方式
加密静态数据使用 AES-256-GCM,并为每次操作生成随机 IV
完整性对内容使用 HMAC-SHA-256
身份验证Header-First(x-connect-token)— 令牌绝不会出现在 URL 或日志中
隐私内容清理 + 按租户划分的加密存储
隔离1 个用户 = 1 个租户 = 1 个私有心智

有关漏洞报告,请参阅 SECURITY.md。


相关项目

项目描述
synapse-sdk-pythonPython SDK — LangChain、CrewAI 和 A2A 协议适配器
synapse-layer-skillClaude Desktop、Cursor、Windsurf 的 MCP 技能配置
synapse-layer-langgraph具有加密状态持久化功能的 LangGraph 检查点保存器

治理

  • 所有公开声明均遵循 Public Claims Matrix。
  • 公开架构细节以说明优势;实现这些优势的机制则不公开。
  • 声明 = 现实。如果尚未实现,就不会写入 README。

许可证

Apache-2.0 © Synapse Layer

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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。