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Basic Memory – 為 LLM 提供持久、可搜尋的知識

是什麼 – Basic Memory 是一個開源、以本地為先的知識庫，允許大型語言模型（LLM）代理讀寫人類編輯的相同 Markdown 檔案。檔案為純文字，因此您完全擁有資料所有權，但該工具還提供語意搜尋索引、基於 wikilink 建構的微型知識圖譜，以及一組 MCP 相容工具，任何 AI 客戶端（Claude、Codex、Cursor、VS Code、ChatGPT 等）均可呼叫。

為何重要 – 多數 LLM 工作流程都是暫時的：對話結束後模型會忘記所有內容。Basic Memory 透過將對話歷史轉化為結構化、可搜尋的筆記，彌補了這項差距，這些筆記可在不同會談、裝置甚至雲端主機同步中持續存在。由於資料以普通 Markdown 格式儲存，您可以使用任何編輯器（Obsidian、VS Code、Vim…），且永遠不會被鎖定在專有格式中。

核心功能（如 README 所述）

純文字、以本地為先的儲存 – 所有筆記均為您磁碟上的普通 Markdown 檔案。
雙向同步 – 人類編輯檔案；LLM 代理可透過 MCP 工具建立、編輯、移動或刪除檔案。同步層（可選雲端服務）可維持多裝置一致性。
透過 wikilink 建構知識圖譜 – [[link]] 語法建立實體與關係，模型可遍歷。
語意搜尋 – 混合全文 + 向量檢索（FastEmbed 嵌入），支援可選的 cross-encoder 重排序以獲得更佳品質結果。
MCP 原生工具集 – 一組指令（write_note、read_note、search_notes、schema_infer 等），每個指令均附帶行為提示（唯讀、破壞性、冪等、開放世界），使代理能無需試錯即可發現功能。
雲端選項 – 托管版本（Basic Memory Cloud）提供網頁、行動端與桌面端存取，自動備份，以及基於 rclone 的衝突解決，月費 $15（7 天免費試用，OSS 折扣碼 BMFOSS 可享 3 個月 20% 折扣）。
可擴展整合 – 官方插件支援 Claude Code、Hermes、OpenClaw，以及可新增至任意 MCP 相容代理的通用「技能」。
模式工具 – schema_infer、schema_validate、schema_diff 可用於推論與強制筆記結構。
CLI 改進 – 支援 JSON 輸出、專案感知指令，以及快速狀態檢查的儀表板。

快速入門（快速路徑）

路徑	步驟	成本
雲端	1️⃣ 開啟網頁應用，2️⃣ 連接您的 AI 客戶端（Claude、Codex、Cursor 等）	$15/月（7 天免費試用，OSS 折扣碼 `BMFOSS` 可享 3 個月 20% 折扣）
本地安裝	`uv tool install basic-memory --prerelease=allow`（或 `pip install basic-memory`）→ 設定 AI 客戶端的 `mcpServers` 項目 → 執行 `bm` 指令	免費（AGPL-3.0）

README 也展示了如何將伺服器新增至特定客戶端（Claude 桌面版、Claude Code、Codex CLI、Cursor、VS Code、ChatGPT、Obsidian）。設定後，您可以發出如下提示：

建立一篇關於我們專案架構決策的筆記。
在我筆記中查找有關 JWT 驗證的資訊。
我這週在做什麼？

LLM 將自動建立或檢索相應的 Markdown 檔案。

典型使用情境

個人知識的 RAG – 儲存會議記錄、設計決策、程式碼片段，並讓任意 LLM 上下文感知地檢索它們。
團隊共享上下文 – 透過雲端工作區，所有團隊成員看到相同的筆記；代理可在人類與機器人之間交接任務。
代理驅動的文件生成 – LLM 可在程式碼變更時自動建立或更新文件（write_note、edit_note）。
AI 增強工作流程的快速原型設計 – 將 MCP 工具直接整合至自訂代理（Hermes、OpenClaw 等）中，無需撰寫新 API 層。
離線環境 – 在安全機器上執行本地版本；資料永遠不會離開主機。

安裝與執行細節

套件管理員 – 推薦使用 uv（uv tool install …）。該套件也已在 PyPI 上（pip install basic-memory）。
Python 版本 – 需要 Python 3.12 或更高版本。
可選向量儲存 – 對於大型語意索引，可安裝 milvus 套件（basic-memory[milvus]）。
相依性 – FastMCP 3.0、FastEmbed 用於嵌入，SQLite（預設）或 Postgres 用於向量儲存，大規模部署可選 Milvus。
執行 – basic-memory mcp 啟動 MCP 伺服器；CLI（bm …）與其通訊。just 腳本（just package-check 等）驗證所有主機原生代理套件是否正確建置。

授權與社群

授權 – AGPL-3.0（原始碼自由可用，修改後必須以相同授權共享）。
開源徽章 – PyPI 版本徽章、測試工作流程徽章、Ruff 程式碼檢查徽章，以及 MCP 伺服器/開發徽章，顯示 CI 活躍。
社群 – 項目列於 Model Context Protocol (MCP) 排行榜，有 DeepWiki 入口。使用者（TrainerDay、Caleb Picker Consulting、@groksrc）的評價已包含在 README 中。

總結

Basic Memory 為 LLM 代理提供了一個實用的、基於檔案的記憶層，將普通 Markdown 轉化為可搜尋、圖譜感知的知識庫，人類與 AI 均可編輯。可完全本地免費執行，或以合理訂閱費用於托管雲端服務，適用於希望為 AI 工作流程獲得持久、可控上下文的個人開發者、研究實驗室或小團隊。