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 for multi-agent swarms.

解决的问题

MARM Memory 是一个持久的、本地优先的记忆层，旨在防止 AI Agent 出现“记忆缺失”、对话漂移和上下文污染。它允许多个 Agent（如 Claude Code、Cursor 或 VS Code Agent）在不同的会话和项目之间共享统一的长期记忆，确保在清除聊天记录时，决策、代码符号和项目历史不会丢失。

工作原理

MARM 使用具有 WAL 模式的嵌入式 SQLite 数据库，将三个不同的上下文层融合到单个运行时中，以实现高并发：

  • Core Memory: 使用本地向量嵌入 (Jina v2 Small) 和全文搜索 (FTS5) 的混合方式来处理情境记忆、会话日志和笔记本。
  • Code Graph: 通过静态分析对代码库进行索引，提供即时的符号查找、调用追踪和架构概览。
  • Concept Graph: 从存储的历史记录中提取实体和类型化关系，将高层级的开发者决策直接链接到特定的代码符号。

它作为一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器运行，支持 HTTP 和 STDIO 传输，并包含一个用于可视化和调试记忆的本地 Web 控制台。

适用对象

主要面向使用 MCP 兼容的 AI 编程 Agent 的开发人员和研究人员，他们需要在多个工具和长期运行的多 Agent 项目中拥有持久的、共享的记忆状态。

亮点

  • 混合检索: 将 BM25 精确匹配与语义重排序相结合，即使在记忆增长时也能保持快速的召回速度。
  • 多 Agent 支持: 使用序列化写入队列，防止多个 Agent 同时写入记忆时发生冲突。
  • 本地优先: 不需要外部向量数据库；使用嵌入式 SQLite 进行存储。
  • 集成工具: 捆绑了 14 个 MCP 工具，涵盖记忆、代码索引和概念提取。
  • 可视化遥测: 包含一个内置的本地 Web 应用 (MARM Console)，用于浏览和管理存储的知识。