Lyellr88/marm-memory

Local-first 3-in-1 AI memory layer & MCP server for Claude Code, Codex, Grok, Gemini, VS Code and Cursor. Fuses session history, codebase indexing & concept graphs in SQLite. Enables zero-cloud, privacy-first context & instant recall, supports multi-agent swarms.

说明

这个项目是什么？

marm-memory 是一个面向遵循**模型上下文协议（MCP）**的 AI 代理的本地优先内存服务器。它将聊天日志、笔记、代码图信息和提取的概念存储在嵌入式 SQLite 数据库中，并通过小型 HTTP 或 STDIO API 使其可搜索。代理可以查询服务器以检索相关记忆、代码符号或概念链接，而不是每次对话都从空白开始。

关键组件

组件	功能	重要性
核心内存（8 个工具）	存储会话、笔记本、摘要、结构化日志。	为代理提供持久、可搜索的历史记录。
代码图（6 个工具）	索引本地仓库，提取符号、调用图、架构视图。	让代理无需重新读取文件即可理解代码库。
概念图（2 个工具）	从记忆中提取实体/关系并将其链接到代码。	连接跨聊天的决策、错误、人员。
MCP 接口	HTTP（`/mcp`）或 STDIO 传输，兼容任何支持 MCP 的客户端（Claude、Cursor、Codex 等）。	适用于任何支持 MCP 的现有 AI 编码助手。
控制台 UI	小型 Web 应用（无需 Node.js），用于浏览记忆、图表、诊断和运行终端。	提供人性化的控制平面。
部署选项	`pip` 安装、Docker 镜像或纯 STDIO 守护进程；支持单人、集群、可信设置。	灵活适用于单个研究人员或多代理集群。

如何使用

pip install marm-mcp-server
marm-memory init --g-claude（或其他 --g-* 标志）将 MCP 技能安装到您的代理中。
启动服务器 – 例如 marm-memory fast-start-http – 这也会在浏览器中打开控制台。
告诉代理使用 marm-init 技能；代理将自动调用 MCP 端点来存储和检索记忆。
可选：使用 marm-memory projects index <path> 索引仓库以构建代码图。

性能亮点（来自 README）

即使存储了 4,000 条记忆，检索延迟也保持在约 30 毫秒以下。
混合召回（FTS 预过滤 + 语义重排序）在 10,000 条记忆时比全向量扫描快 4–6 倍。
写入时整合（去重、聚类）增加了约 9 倍的成本，但提高了长期召回质量。
基准测试显示在 LoCoMo 评估集上 top-5 证据命中率约为 69%。

适用对象

构建需要私有、持久记忆存储的编码助手的开发人员或研究人员。
运行多个应共享相同上下文的代理的团队（例如，Claude、Cursor 等的“集群”）。
任何想要自托管替代 Mem0 或 Zep 等云记忆服务，并具有内置代码图意识的人。

更多信息

Docker Hub：lyellr88/marm-mcp-server
PyPI：marm-mcp-server
Discord 社区，用于设置帮助和工作流分享。
完整文档部分从 README 链接（基准测试、架构、故障排除等）。

所有细节均直接取自仓库的 README；未添加任何外部假设。