christopherkarani/Wax

解決的問題

Wax 為 AI 代理與本地設備模型提供了一種本地優先的共享記憶系統。它消除了對託管向量資料庫或手動維護的 Markdown 草稿檔（如 CLAUDE.md）的需求，允許多個代理（如 Claude、Cursor 和 Hermes）讀取與寫入磁碟上的單一可搜尋 .wax 檔案。

工作原理

Wax 使用一個結合全文搜尋（FTS5）、CoreML 向量與預寫日誌（WAL）的單一二進位檔案。它作為 MCP（模型上下文協定）伺服器運作，允許各種 AI 主機透過 HTTP 連接到共享記憶儲存。對於 Apple 生態系統使用者，它可直接整合 Apple Foundation Models，並提供 Swift 框架，用於原生 iOS 與 macOS 應用整合，利用內建的 MiniLM 嵌入器實現混合搜尋。

適用對象

• AI 代理使用者：使用 Claude Code、Cursor、Codex 和 Hermes 等工具，希望其代理在不同會話與專案間記住偏好與經驗的人。
• iOS/macOS 開發者：建構需要持久化本地記憶、不依賴雲端 API 的本地 AI 應用的開發者。

主要亮點

• 本地優先：無需帳戶或託管資料庫；記憶儲存在單一可攜帶的 .wax 檔案中。
• 跨代理共享：多個不同 AI 代理可透過單一 MCP 伺服器共享同一記憶儲存。
• 混合搜尋：結合文字與向量搜尋，實現快速檢索（在 M 系列晶片上 p95 召回時間約為 6.1 ms）。
• Apple 生態系統整合：原生支援 Apple Foundation Models，並提供 Swift 套件供應用開發者使用。