MemPalace 记忆宫殿
本地优先的开源 AI 记忆系统，以原文逐字存储对话历史并用语义检索召回，在 LongMemEval 上取得 96.6% R@5，且无需调用外部 API。
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6k
星数
否
中文
Python
主语言
是
活跃
163
贡献者
人工分析
EDITORIAL推荐理由
MemPalace 把「人/项目=翼、主题=房间、原文=抽屉」的结构化索引与可插拔向量后端结合，让 AI 助手能按范围精准回忆历史对话，而不是在扁平语料里盲目搜索。默认 ChromaDB、数据不出本机，并提供 MCP 接入 Claude Code 等客户端，适合想要长期记忆又在意隐私的开发者。
适用场景
- 为 Claude Code 等 AI 编程助手提供跨会话长期记忆
- 本地对话与项目资料的语义检索与归档
- 团队共享大脑（shared-brain hub）与多客户端接入
- 通过 MCP 将记忆能力接入自有 Agent 工作流
- 在 Docker/私有环境中部署离线记忆服务
优点
- 本地优先，默认零 API 调用，数据不出本机
- 原文逐字存储，不摘要不改写，召回信息保真
- 结构化索引（翼/房间/抽屉）支持按范围检索
- 后端可插拔，默认 ChromaDB，可替换其他存储
- 提供 CLI、MCP、Docker 多种接入方式
- MIT 许可，社区活跃（Star 数很高）
缺点
- 首次使用需下载嵌入模型（约 80–300 MB），首调用较慢且需联网
- 依赖 chromadb、onnxruntime 等编译包，Termux 原生安装不支持
- Docker 挂载存在 uid 1000 权限坑，Linux 上易踩
- 官方站点存在仿冒风险，需认准 GitHub/PyPI/官网
- Claude Code 会话若无自动保存钩子会在 30 天后过期
MemPalace 记忆宫殿
MemPalace 是一个本地优先的开源 AI 记忆系统：它把对话历史以原文逐字保存，再用语义搜索召回。它不做摘要、抽取或改写，因此回忆出的内容始终是原始文本。
核心设计
索引是结构化的，而不是一锅粥：
- 翼（wings）：人物与项目
- 房间（rooms）：主题
- 抽屉（drawers）：原始内容
这样搜索可以先限定范围，再在范围内做语义匹配，避免在扁平语料上盲目检索。
检索后端可插拔
默认后端是 ChromaDB，开箱即用、无需配置。后端接口定义在 mempalace/backends/base.py，可以替换为其他存储而不影响系统其余部分。所有非默认后端均为可选启用。
安装方式
推荐用 uv 或 pipx 把 CLI 装进隔离环境，避免与全局依赖冲突：
uv tool install mempalace
mempalace init ~/projects/myapp
也提供 Docker 镜像（多架构，支持 Apple Silicon）：
docker pull ghcr.io/mempalace/mempalace:latest
所有数据（宫殿、配置、缓存的嵌入模型）都持久化在 /data，挂载卷即可复用。
与 AI 助手集成
MemPalace 可作为 MCP stdio 服务器接入 Claude Code 等客户端，让助手在回答前先检索记忆。仓库还提供三个技能：mempalace（引导安装与运维）、mempalace-recall（先检索再回答）、mempalace-task（日志流委派）。
注意事项
- 首次需要嵌入模型时会下载约 80 MB（minilm）或约 300 MB（embeddinggemma），首次调用较慢且需要网络。
- Android/Termux 原生安装暂不支持，需在 PRoot 容器中运行。
- 官方来源仅有 GitHub 仓库、PyPI 包与 mempalaceofficial.com，注意仿冒站点。
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