面向智能体的记忆基础设施,将对话与执行过程转化为可持久化的结构化记忆,支持 Python 与 TypeScript。
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这是什么?
MemPalace 将对话记录和项目文件以原文形式存储,并通过语义搜索检索,不做摘要或改写。索引按 wing(人物与项目)、room(主题)和 drawer(原始内容)组织,搜索可以限定在特定范围内,而不是在扁平的语料库中进行。
默认存储后端为 ChromaDB,后端接口可插拔,同时提供 Milvus、Qdrant、pgvector 和基于 SQLite 的可选后端。向量嵌入可以在本地计算,也可以调用任意兼容 OpenAI /v1/embeddings 的接口完成,除非主动配置,内容不会离开本机。
项目提供用于导入、搜索和审计记忆库的命令行工具,以及包含 47 个工具的 MCP 服务,覆盖读写、知识图谱操作和多智能体协作。针对 Claude Code、Codex CLI 和 Cursor IDE 提供自动保存钩子。
核心功能
- 01以原文存储对话和项目内容,并通过语义搜索检索。
- 02将内容组织为 wing、room 和 drawer,便于限定搜索范围。
- 03可插拔存储后端,包括默认的 ChromaDB、Milvus、Qdrant 和 pgvector。
- 04基于本地 SQLite 的时序知识图谱,支持有效期窗口。
- 05提供 47 个工具的 MCP 服务,可通过 pip、uv 或 Docker 运行。
- 06为 Claude Code、Codex CLI 和 Cursor IDE 提供自动保存钩子。
适用场景
- 让编码智能体记住过往会话和项目决策。
- 检索历史对话,找回某个设计决定的原因。
- 在不向云端 API 发送数据的前提下运行私有本地记忆库。
- 通过提供的服务端部署,在团队内共享记忆中枢。
快速上手
- 1
使用 uv 安装命令行工具
uv tool install mempalace - 2
为项目初始化记忆宫殿
mempalace init ~/projects/myapp - 3
将项目文件导入记忆宫殿
mempalace mine ~/projects/myapp - 4
搜索记忆宫殿
mempalace search "why did we switch to GraphQL"
使用前须知
- 不支持原生 Termux 安装,Android 用户需要使用 Debian PRoot 容器。
- GPU Docker 镜像仅支持 x86_64 且未发布,需要在本地构建。
- 首次调用嵌入功能时会下载模型(约 80 到 300 MB),需要网络连接。
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常见问题
- mempalace 是什么?
- 本地优先的 AI 记忆系统,逐字保存对话历史,并通过语义搜索检索,提供 MCP 服务与命令行工具。 MemPalace 将对话记录和项目文件以原文形式存储,并通过语义搜索检索,不做摘要或改写。索引按 wing(人物与项目)、room(主题)和 drawer(原始内容)组织,搜索可以限定在特定范围内,而不是在扁平的语料库中进行。
- mempalace 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- mempalace 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- mempalace 还在维护吗?
- 活跃维护中。mempalace 最近一次提交是在 2026年10月20日。
- mempalace 适合用来做什么?
- 让编码智能体记住过往会话和项目决策。 检索历史对话,找回某个设计决定的原因。 在不向云端 API 发送数据的前提下运行私有本地记忆库。 通过提供的服务端部署,在团队内共享记忆中枢。
- mempalace 怎么安装和运行?
- 使用 uv 安装命令行工具: uv tool install mempalace 为项目初始化记忆宫殿: mempalace init ~/projects/myapp 将项目文件导入记忆宫殿: mempalace mine ~/projects/myapp 搜索记忆宫殿: mempalace search "why did we switch to GraphQL"
- 在哪里获取 mempalace?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/MemPalace/mempalace
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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