Локальная AI-система памяти: хранит историю диалогов без изменений и находит нужное с помощью семантического поиска; доступна как MCP-сервер и CLI.
CaviraOSS/LongMemory
Локальный self-hosted движок долговременной памяти для LLM-приложений и агентов: хранение в SQLite, временной поиск и интеграция с MCP.
- Звёзды
- 4,567
- Форки
- 513
- Открытые issues
- 5
- Последний коммит
- 19 дней назад
Что это?
LongMemory — слой памяти для LLM-приложений и автономных агентов. Он сохраняет факты из разговоров, документов и событий проекта в локальной базе SQLite, чтобы приложение могло вспомнить, что было верно в определённый момент, а не полагаться только на поиск ближайших векторов. Доступны режимы поиска: строгий, исторический, ассоциативный и основанный на фактах о мире. Результаты ограничиваются бюджетом токенов, а для каждого выбранного элемента объясняется, почему он попал в выборку.
Движок написан на TypeScript и доступен в виде npm-библиотеки, CLI, HTTP API или Streamable HTTP MCP-сервера. Для Python есть SDK — HTTP-клиент без дополнительных зависимостей для self-hosted-сервера. Эмбеддинги можно получать через OpenAI-совместимые API, Gemini, AWS Bedrock, Ollama или локальные HTTP-модели.
Помимо универсальной памяти, проект включает память проекта для решений, задач и ошибок, а также импорт сессий из инструментов для разработки, таких как Claude Code, Codex и Gemini CLI. В комплект входят дашборд на Next.js, расширение для VS Code и наборы интеграций с такими платформами, как Claude Code, Cline, Dify и LangGraph. Также предусмотрены Docker, Docker Compose и конфигурации для развёртывания на нескольких PaaS-платформах.
Ключевые возможности
- 01Локальное постоянное хранение в SQLite с восстановлением узлов, сущностей, связей и временной истории при повторном открытии.
- 02Режимы поиска: строгий, исторический, ассоциативный и основанный на фактах о мире.
- 03Память проекта, охватывающая решения, задачи, ошибки и влияние на код.
- 04Сборка контекста с ограничением по токенам и объяснением выбора подтверждающих данных.
- 05MCP-сервер через stdio или аутентифицированный Streamable HTTP, а также доступ через CLI, HTTP и Python SDK.
- 06Импорт сессий из инструментов для разработки, включая Claude Code, Codex и Gemini CLI.
Сценарии использования
- Сохранение предпочтений пользователя между сессиями для чат-бота или агента для разработки.
- Отслеживание решений и изменений в проекте, чтобы агент мог отвечать, что было верно на определённую дату.
- Добавление долговременной памяти к агентам на базе LangGraph, CrewAI или AutoGen через MCP.
- Запуск приватного self-hosted-сервиса памяти на личном компьютере или небольшом сервере.
Быстрый старт
- 1
Установите библиотеку из npm
npm install longmemory - 2
Установите CLI глобально
npm install --global longmemory - 3
Инициализируйте LongMemory в проекте
longmemory init
Что важно знать
- Python SDK — это только HTTP-клиент; для его работы отдельно должен быть запущен собственный TypeScript-сервис.
- Для развертывания на хостинге необходимо задать API-ключ, предоставить постоянное хранилище и настроить TLS на периферии платформы.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое LongMemory?
- Локальный self-hosted движок долговременной памяти для LLM-приложений и агентов: хранение в SQLite, временной поиск и интеграция с MCP. LongMemory — слой памяти для LLM-приложений и автономных агентов. Он сохраняет факты из разговоров, документов и событий проекта в локальной базе SQLite, чтобы приложение могло вспомнить, что было верно в определённый момент, а не полагаться только на поиск ближайших векторов. Доступны режимы поиска: строгий, исторический, ассоциативный и основанный на фактах о мире. Результаты ограничиваются бюджетом токенов, а для каждого выбранного элемента объясняется, почему он попал в выборку.
- LongMemory можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- LongMemory распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- LongMemory всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в LongMemory — 18 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать LongMemory?
- Сохранение предпочтений пользователя между сессиями для чат-бота или агента для разработки. Отслеживание решений и изменений в проекте, чтобы агент мог отвечать, что было верно на определённую дату. Добавление долговременной памяти к агентам на базе LangGraph, CrewAI или AutoGen через MCP. Запуск приватного self-hosted-сервиса памяти на личном компьютере или небольшом сервере.
- Как установить LongMemory?
- Установите библиотеку из npm: npm install longmemory Установите CLI глобально: npm install --global longmemory Инициализируйте LongMemory в проекте: longmemory init
- Где скачать LongMemory?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/CaviraOSS/LongMemory
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Постоянная память для ИИ-агентов, пишущих код: сохраняет действия в сессиях, сжимает их с помощью ИИ и добавляет релевантный контекст в новые сессии.
Локальный слой долговременной памяти для AI-агентов на основе Markdown: данные хранятся в редактируемых файлах, а для поиска используются индексы SQLite и LanceDB.
Открытая векторная база данных для AI-приложений: хранит документы и векторы для семантического, гибридного и полнотекстового поиска.
Open-source backend-платформа для RAG с интерфейсом в виде таблицы, объединяющая SQLite, LanceDB и управляемую оркестрацию LLM за REST API.
Локальная постоянная память для AI-агентов программирования, таких как Claude Code, Cursor и Codex: доступ через MCP, данные хранятся в файле SQLite на диске.