MemPalace/mempalace

解決的問題

MemPalace 提供一種本地優先的 AI 記憶系統，允許使用者與 AI 代理準確儲存與檢索對話歷史及專案資料。它透過避免摘要或重述，改以語意搜尋來取得原始內容，解決長期 AI 互動中的「遺忘」問題。

運作方式

系統將資料組織成結構化層級：人物與專案為「翼」，主題為「房間」，原始內容則儲存在「抽屜」中。它使用可插入的檢索層（預設為 ChromaDB）在這結構化索引上執行語意搜尋。可透過 Model Context Protocol (MCP) 伺服器、CLI，或 Claude Code 與 Cursor IDE 等工具的自動儲存鈎子，整合至 AI 工作流程中。

適用對象

專為希望為其 AI 代理提供私密、本地記憶的開發者與 AI 高階使用者設計，也適用於使用程式碼助手（如 Claude Code 或 Cursor）且需在會話間保留長期上下文、不依賴雲端摘要的使用者。

主要特色

• 本地優先隱私：除非使用者明確選擇接入外部服務，否則資料始終留在本地機器上。
• 高檢索準確率：無需 API 呼叫或 LLM，即可在 LongMemEval 上實現 96.6% 的 R@5 原始檢索召回率。
• 可插入後端：支援多種儲存選項，包括 ChromaDB、SQLite、Milvus、Qdrant 與 pgvector。
• 結構化記憶：採用「翼／房間／抽屜」組織方式，而非平面語料庫，實現更精準的範圍搜尋。
• MCP 整合：內建 45 個 MCP 工具，用於管理記憶、知識圖譜與代理協調。