JuliusBrussee/cavemem

Cross-agent persistent memory for coding assistants. Stored compressed. Retrieved fast. Local by default.

What it solves

cavemem 提供持久、跨代理的记忆给编码助手。它防止代理在不同会话或不同 IDE 之间忘记上下文，让它们能够在不依赖云端记忆系统的情况下，回忆之前的观察和交互。

How it works

系统使用在会话边界触发的 hook 来捕获观察。这些观察使用确定性的 “caveman grammar” 进行压缩（将文字代币减少约 75%，同时完整保留代码和路径），并存储在具备 FTS5 关键字搜索的本地 SQLite 数据库中。

代理通过 Model Context Protocol (MCP) 服务器获取此记忆，服务器提供 search、timeline、get_observations 等工具。本地后台工作者负责生成嵌入向量，并提供只读的网页查看器供人类浏览会话。

Who it’s for

使用 AI 编码助手（如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、OpenCode、Codex、Augment Code、Gemini CLI、Antigravity 或 IBM Bob）的开发者，想要一个本地、注重隐私的持久记忆层。

Highlights

  • Cross-IDE Support：捕获多个 IDE 的数据，并允许其他（仅查询）用户搜索共享记忆。
  • Local-First：数据存储在本地 SQLite DB，无需网络调用；嵌入向量可以本地或远程生成。
  • Compressed Storage：使用专门的文法在静止时节省空间，同时仍可供人类扩展阅读。
  • Hybrid Search：结合 SQLite FTS5 关键字搜索、本地向量索引与可调节的排序器。
  • Privacy Controls：支持路径 glob 排除，并自动剥除 <private> 标签内的内容。
  • Web Viewer：内置受 token 保护的本地 UI，用于浏览已捕获的会话。