MemPalace/mempalace

解决的问题

MemPalace 提供一种本地优先的 AI 记忆系统，允许用户和 AI 代理准确存储和检索对话历史及项目数据。它通过避免摘要或改写，而是使用语义搜索来检索原始内容，解决了长期 AI 交互中的“遗忘”问题。

工作原理

该系统将数据组织成结构化层级：人物和项目是“翼”，主题是“房间”，原始内容存储在“抽屉”中。它使用可插拔的检索层（默认使用 ChromaDB）在这一结构化索引上执行语义搜索。可通过 Model Context Protocol (MCP) 服务器、CLI 或 Claude Code 和 Cursor IDE 等工具的自动保存钩子，将其集成到 AI 工作流中。

适用人群

专为希望为其 AI 代理提供私有、本地记忆的开发者和 AI 高级用户设计，也适用于使用代码助手（如 Claude Code 或 Cursor）且需要在会话间保留长期上下文、不依赖云服务摘要的用户。

主要亮点

• 本地优先隐私：除非用户明确选择接入外部服务，否则数据始终保留在本地机器上。
• 高检索准确率：无需 API 调用或 LLM，即可在 LongMemEval 上实现 96.6% 的 R@5 原始检索召回率。
• 可插拔后端：支持多种存储选项，包括 ChromaDB、SQLite、Milvus、Qdrant 和 pgvector。
• 结构化记忆：采用“翼/房间/抽屉”组织方式，而非扁平语料库，实现更精准的范围搜索。
• MCP 集成：内置 45 个 MCP 工具，用于管理记忆、知识图谱和代理协调。