Fergana-Labs/stash

解決的問題

Stash 為 AI 代理提供持久性、共享的記憶層，防止不同會話之間的上下文遺失。透過讓代理存取包含會話轉錄、連接的資料來源，以及實體與概念的精選維基的統一知識庫，解決重複工作與資訊遺失的問題。

工作原理

Stash 建立一個「代理原生的驅動器」，自動將會話轉錄、檔案，以及來自連接來源（如 GitHub、Slack、Notion）的資料進行串流與索引。代理透過 CLI、擁有約 70 個工具的 MCP 伺服器、REST API，以及虛擬檔案系統 shell 與這些資料互動。

主要組件包括：

• 記憶策展人：一個定時執行的代理，將新會話與檔案整合成連結的概念與實體維基。
• 技能：包含文件與檔案的可共享資料夾，可安裝至代理環境中。
• 連接的資料來源：與 Google Drive、Gmail、Jira 等工具的整合，使外部資料對代理可搜尋。
• 代理整合：為 Claude Code、Cursor、Gemini CLI 等程式碼代理提供原生鈎子，用於記錄會話與讀取上下文。

適用對象

專為使用 AI 程式碼代理並需要專案持久化「第二腦」的工程團隊與個人設計，包含即時文件、研究知識庫與操作手冊。

主要亮點

• 統一資料存取：連接 GitHub、Drive、Gmail、Slack、Notion、Linear、Jira 等。
• 持久上下文：自動記錄會話轉錄，避免在不同代理執行中重複工作。
• 代理原生驅動器：一個共享空間，人類與代理可即時讀寫 Markdown、HTML 與 PDF。
• 支援 MCP 伺服器：提供大量工具供代理查詢與管理知識庫。
• 可自架設：可透過 Docker Compose 部署至私有環境。
• 彈性 LLM 設定：支援多種提供者（Anthropic、OpenAI、OpenRouter）與本地嵌入模型。