星标数：60546★ Fork数：7669 《mempalace：基准领先的开源 AI 记忆系统》
MemPalace 是一个本地优先的 AI 记忆系统。它将你的对话历史以逐字原文的形式存储，并通过语义搜索进行检索——不做摘要、不做抽取、不做改写。索引是结构化的：人物和项目成为「侧翼」（wings），主题成为「房间」（rooms），原始内容存放在「抽屉」（drawers）中，因此搜索可以按范围限定，而不是面对一个扁平的语料库。项目在 LongMemEval 上的原始检索指标为 96.6% R@5，全程零 API 调用。
检索层是可插拔的：当前默认后端为 ChromaDB，接口定义在 mempalace/backends/base.py 中，其他后端可以直接接入，无需改动系统的其余部分。除非你主动选择，否则没有任何数据离开你的机器。
项目还提供了三种 Agent 技能：mempalace 用于引导安装与运维，mempalace-recall 用于「先回忆再回答」的检索，mempalace-task 用于 logstream 委派。
主要特点
- 本地优先，数据默认不离开本机，零 API 调用
- 逐字原文存储，不摘要、不抽取、不改写
- 结构化索引（wings / rooms / drawers），搜索可限定范围
- 检索后端可插拔，接口定义在 mempalace/backends/base.py，默认使用 ChromaDB
- 提供 CLI、MCP 服务器与多种安装方式（uv、pipx、pip、Docker）
- 内置原生向量检索：rust_exact 与 sqlite_exact 共用同一 sqlite_exact.sqlite3 数据库文件，零数据迁移
安装与快速开始
通过技能引导安装（由编码 Agent 完成系统检测、Python 包安装与 MCP 配置）：
npx skills add MemPalace/mempalace直接使用 CLI 安装（推荐 uv，避免 PEP 668 错误与依赖冲突）：
uv tool install mempalace
mempalace init ~/projects/myapp或使用 pipx：
pipx install mempalace在已激活的虚拟环境中使用普通 pip：
python -m venv .venv && source .venv/activate
pip install mempalace使用 Docker（多架构镜像，支持 amd64 与 arm64，数据持久化在 /data 卷）：
docker pull ghcr.io/mempalace/mempalace:latest
# 以 stdio 运行 MCP 服务器（注意 -i 参数，JSON-RPC 需要 stdin）
docker run -i --rm -v mempalace-data:/data ghcr.io/mempalace/mempalace
# 运行 CLI 命令示例
docker run --rm -v mempalace-data:/data -v /path/to/project:/work:ro
ghcr.io/mempalace/mempalace mine /work
docker run --rm -v mempalace-data:/data ghcr.io/mempalace/mempalace search "why GraphQL"存储后端
- chroma（默认）：本地嵌入式，开箱即用，无需配置
- sqlite_exact：本地精确 NumPy 检索
- rust_exact：本地原生向量检索，与 sqlite_exact 共用同一数据文件
- milvus：本地 Lite 或服务器模式，需安装 mempalace[milvus]，通过 MEMPALACE_MILVUS_URI 配置
- qdrant：REST 服务器模式，通过 MEMPALACE_QDRANT_URL 配置
- pgvector：Postgres 服务器模式，需安装 mempalace[pgvector]，通过 MEMPALACE_PGVECTOR_DSN 配置
通过 –backend <name>、MEMPALACE_BACKEND=<name> 或 config.json 中的 “backend”: “<name>” 进行选择，所有非默认后端均为可选启用。
📊 本项目 GitHub 星标数：60546。最后更新：2026-11-13，发布：2026-11-12。项目地址：https://github.com/MemPalace/mempalace
