Инфраструктура памяти для LLM-агентов: сохраняет диалоги и выполнение задач в структурированном виде для приложений на Python и TypeScript.
MemPalace/mempalace
Локальная AI-система памяти: хранит историю диалогов без изменений и находит нужное с помощью семантического поиска; доступна как MCP-сервер и CLI.
Open source альтернатива:Mem0
- Звёзды
- 59,652
- Форки
- 7,569
- Открытые issues
- 826
- Последний коммит
- 6 часов назад
Что это?
MemPalace хранит историю диалогов и файлы проектов в исходном виде и находит нужное с помощью семантического поиска. Содержимое не суммируется и не перефразируется. Индекс устроен как дворец: крылья (люди и проекты), комнаты (темы) и ящики (исходное содержимое). Благодаря этому поиск можно ограничить нужной областью, а не выполнять по всему корпусу.
По умолчанию используется ChromaDB, но интерфейс хранилища можно подключить к другим бэкендам. Также доступны Milvus, Qdrant, pgvector и бэкенды на основе SQLite, которые можно включить по желанию. Эмбеддинги можно вычислять локально или через любую совместимую с OpenAI конечную точку /v1/embeddings. Данные не покидают устройство, если вы сами не настроите обратное.
В MemPalace входят CLI для сбора, поиска и аудита данных в дворце, а также MCP-сервер с 47 инструментами для чтения, записи, работы с графом знаний и координации агентов. Доступны хуки автосохранения для Claude Code, Codex CLI и Cursor IDE.
Ключевые возможности
- 01Хранит диалоги и содержимое проектов без изменений и находит нужное с помощью семантического поиска.
- 02Организует содержимое по крыльям, комнатам и ящикам, чтобы ограничивать область поиска.
- 03Подключаемые бэкенды хранения: ChromaDB (по умолчанию), Milvus, Qdrant и pgvector.
- 04Временной граф знаний с периодами действия, работающий на локальной SQLite.
- 05MCP-сервер с 47 инструментами, который можно запускать через pip, uv или Docker.
- 06Хуки автосохранения для Claude Code, Codex CLI и Cursor IDE.
Сценарии использования
- Предоставить coding-агенту долговременную память о прошлых сессиях и решениях по проекту.
- Искать в старых переписках, чтобы выяснить, почему было принято то или иное проектное решение.
- Использовать приватное локальное хранилище памяти, не отправляя данные в облачный API.
- Организовать общий для команды центр памяти с помощью предоставляемого серверного развертывания.
Быстрый старт
- 1
Установите CLI с помощью uv
uv tool install mempalace - 2
Инициализируйте palace проекта
mempalace init ~/projects/myapp - 3
Добавьте файлы проекта в palace
mempalace mine ~/projects/myapp - 4
Выполните поиск по palace
mempalace search "why did we switch to GraphQL"
Что важно знать
- Нативная установка в Termux не поддерживается; пользователям Android нужен контейнер Debian PRoot.
- Образ Docker с поддержкой GPU предназначен только для x86_64 и не опубликован, поэтому его нужно собрать локально.
- При первом вызове embedding загружается модель (примерно 80–300 МБ), поэтому требуется доступ к сети.
Темы
Частые вопросы
- Что такое mempalace?
- Локальная AI-система памяти: хранит историю диалогов без изменений и находит нужное с помощью семантического поиска; доступна как MCP-сервер и CLI. MemPalace хранит историю диалогов и файлы проектов в исходном виде и находит нужное с помощью семантического поиска. Содержимое не суммируется и не перефразируется. Индекс устроен как дворец: крылья (люди и проекты), комнаты (темы) и ящики (исходное содержимое). Благодаря этому поиск можно ограничить нужной областью, а не выполнять по всему корпусу.
- mempalace можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- mempalace распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- mempalace всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в mempalace — 20 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать mempalace?
- Предоставить coding-агенту долговременную память о прошлых сессиях и решениях по проекту. Искать в старых переписках, чтобы выяснить, почему было принято то или иное проектное решение. Использовать приватное локальное хранилище памяти, не отправляя данные в облачный API. Организовать общий для команды центр памяти с помощью предоставляемого серверного развертывания.
- Как установить mempalace?
- Установите CLI с помощью uv: uv tool install mempalace Инициализируйте palace проекта: mempalace init ~/projects/myapp Добавьте файлы проекта в palace: mempalace mine ~/projects/myapp Выполните поиск по palace: mempalace search "why did we switch to GraphQL"
- Где скачать mempalace?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/MemPalace/mempalace
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Самостоятельно размещаемый интерфейс для общения с локальными моделями Ollama и API, совместимыми с OpenAI: без привязки к провайдерам, с RAG, плагинами и доступом для нескольких пользователей.
Система памяти для агентов: сохраняет, извлекает и анализирует воспоминания, помогая ИИ-агентам учиться со временем, а не просто воспроизводить историю чата.
Open-source платформа памяти для AI, которая превращает документы, код и диалоги в локально размещённый граф знаний для AI-агентов.
Автономный open-source агент для исследований: формулирует вопросы, собирает веб- и локальные источники и пишет отчёты со ссылками, используя любую LLM-платформу.
Открытая векторная база данных для AI-приложений: хранит документы и векторы для семантического, гибридного и полнотекстового поиска.