MemPalace/mempalace

解決的問題

MemPalace 提供了一個本地優先的 AI 記憶系統，允許使用者和 AI 代理逐字儲存並檢索對話歷史與專案資料。它解決了長期 AI 互動中「遺忘」的問題，透過避免摘要或改寫，確保原始內容被完整保留且易於搜尋，且無需依賴雲端 API。

運作方式

該系統使用結構化索引，將人員和專案組織為「側廳 (wings)」，主題為「房間 (rooms)」，原始內容為「抽屜 (drawers)」。它採用語義搜尋進行檢索，並具備可插拔的後端架構，預設使用 ChromaDB，但也支援 Milvus、Qdrant 和 pgvector 等其他後端。它可透過 Model Context Protocol (MCP) 伺服器、CLI 或針對 Claude Code 和 Cursor IDE 等工具的自動儲存掛鉤整合到 AI 工作流程中。

目標客群

專為希望為其編碼代理、LLM 會話和專案文件建立私有、本地記憶層的開發者與 AI 進階使用者所設計。

特色亮點

• 本地優先隱私：預設完全在本地機器上運作，核心功能無需 API 金鑰。
• 高檢索精確度：在不使用 LLM 的情況下，於 LongMemEval 上達到 96.6% 的 R@5 原始檢索召回率。
• 結構化記憶：將資料組織成層次化的宮殿結構（側廳、房間、抽屜），而非平面的語料庫。
• 可插拔後端：支援多種向量資料庫，包括 ChromaDB、SQLite 和 pgvector。
• MCP 整合：提供 45 個 MCP 工具，用於與 AI 代理進行深度整合，以讀取、寫入和導航記憶。