базовая память

Integrations

Uses Markdown as the primary file format for storing knowledge, with specific patterns for semantic structure.
Works seamlessly with Obsidian for knowledge management, visualization, and editing of the Basic Memory knowledge base files.
Provides import capability for ChatGPT conversation history into the Basic Memory knowledge base.

Базовая память

Базовая память позволяет вам создавать устойчивые знания посредством естественных разговоров с Большими языковыми моделями (LLM), такими как Клод, сохраняя все в простых файлах Markdown на вашем компьютере. Он использует протокол контекста модели (MCP), чтобы любой совместимый LLM мог читать и записывать в вашу локальную базу знаний.

Сайт: https://basicmachines.co
Документация: https://memory.basicmachines.co

Продолжайте разговор с того места, где вы остановились.

Помощники на основе искусственного интеллекта могут загружать контекст из локальных файлов в новый разговор
Заметки сохраняются локально в виде файлов Markdown в режиме реального времени.
Не требуется никаких знаний проекта или специальных подсказок.

https://github.com/user-attachments/assets/a55d8238-8dd0-454a-be4c-8860dbbd0ddc

Быстрый старт

# Install with uv (recommended)
uv tool install basic-memory

# Configure Claude Desktop (edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)
# Add this to your config:
{
  "mcpServers": {
    "basic-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "basic-memory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}
# Now in Claude Desktop, you can:
# - Write notes with "Create a note about coffee brewing methods"
# - Read notes with "What do I know about pour over coffee?"
# - Search with "Find information about Ethiopian beans"

Вы можете просмотреть общий контекст через файлы в ~/basic-memory (расположение каталога по умолчанию).

Альтернативная установка через кузницу

Вы можете использовать Smithery для автоматической настройки базовой памяти для Claude Desktop:

npx -y @smithery/cli install @basicmachines-co/basic-memory --client claude

Это устанавливает и настраивает базовую память без необходимости ручного редактирования файла конфигурации Claude Desktop. Сервер Smithery размещает компонент сервера MCP, в то время как ваши данные остаются локально сохраненными в виде файлов Markdown.

Глама.ай

Почему базовая память?

Большинство взаимодействий LLM эфемерны — вы задаете вопрос, получаете ответ, и все забывается. Каждый разговор начинается заново, без контекста или знаний из предыдущих. Текущие обходные пути имеют ограничения:

Истории чатов фиксируют разговоры, но не являются структурированными знаниями.
Системы RAG могут запрашивать документы, но не позволяют LLM писать ответ
Векторные базы данных требуют сложных настроек и часто находятся в облаке.
Для поддержки графов знаний обычно требуются специализированные инструменты.

Базовая память решает эти проблемы с помощью простого подхода: структурированные файлы Markdown, которые могут читать и писать как люди, так и LLM. Ключевые преимущества:

Локально: все знания хранятся в файлах, которые вы контролируете
Двунаправленный: и вы, и LLM читаете и пишете в одни и те же файлы
Структурированный, но простой: использует знакомый Markdown с семантическими шаблонами
Проходимый граф знаний: LLM могут отслеживать связи между темами
Стандартные форматы: Работает с существующими редакторами, такими как Obsidian.
Облегченная инфраструктура: только локальные файлы, индексированные в локальной базе данных SQLite.

С помощью базовой памяти вы можете:

Ведите беседы, которые основываются на предыдущих знаниях
Создавайте структурированные заметки во время естественных разговоров
Общайтесь с магистрами права, которые помнят, о чем вы уже говорили ранее
Семантически перемещайтесь по графу знаний
Держите все локально и под своим контролем
Используйте знакомые инструменты, такие как Obsidian, для просмотра и редактирования заметок
Создайте личную базу знаний, которая будет расти со временем

Как это работает на практике

Допустим, вы изучаете методы заваривания кофе и хотите закрепить свои знания. Вот как это работает:

Начните с обычного чата:

I've been experimenting with different coffee brewing methods. Key things I've learned:

- Pour over gives more clarity in flavor than French press
- Water temperature is critical - around 205°F seems best
- Freshly ground beans make a huge difference

...продолжить разговор.

Попросите магистра права помочь структурировать эти знания:

"Let's write a note about coffee brewing methods."

LLM создает новый файл Markdown в вашей системе (который вы можете мгновенно увидеть в Obsidian или вашем редакторе):

---
title: Coffee Brewing Methods
permalink: coffee-brewing-methods
tags:
- coffee
- brewing
---

# Coffee Brewing Methods

## Observations

- [method] Pour over provides more clarity and highlights subtle flavors
- [technique] Water temperature at 205°F (96°C) extracts optimal compounds
- [principle] Freshly ground beans preserve aromatics and flavor

## Relations

- relates_to [[Coffee Bean Origins]]
- requires [[Proper Grinding Technique]]
- affects [[Flavor Extraction]]

Заметка содержит семантическое содержание и ссылки на другие темы с помощью простого форматирования Markdown.

Вы видите этот файл на своем компьютере в режиме реального времени в текущем каталоге проекта (по умолчанию ~/$HOME/basic-memory ).

Синхронизация в реальном времени включена по умолчанию в версии v0.12.0.

В чате с LLM вы можете упомянуть тему:

Look at `coffee-brewing-methods` for context about pour over coffee

LLM теперь может создавать богатый контекст из графа знаний. Например:

Following relation 'relates_to [[Coffee Bean Origins]]':
- Found information about Ethiopian Yirgacheffe
- Notes on Colombian beans' nutty profile
- Altitude effects on bean characteristics

Following relation 'requires [[Proper Grinding Technique]]':
- Burr vs. blade grinder comparisons
- Grind size recommendations for different methods
- Impact of consistent particle size on extraction

Каждый связанный документ может привести к более глубокому контексту, создавая богатое семантическое понимание вашей базы знаний.

Это создает двусторонний поток, где:

Люди пишут и редактируют файлы Markdown
LLM читают и пишут через протокол MCP
Синхронизация обеспечивает единообразие всего
Все знания сохраняются в локальных файлах.

Техническая реализация

Под капотом базовая память:

Сохраняет все в файлах Markdown
Использует базу данных SQLite для поиска и индексации
Извлекает семантическое значение из простых шаблонов Markdown
- Файлы становятся объектами Entity
- Каждая Entity может иметь Observations или факты, связанные с ней.
- Relations связывают сущности вместе, формируя граф знаний.
Поддерживает локальный график знаний, полученный из файлов
Обеспечивает двунаправленную синхронизацию между файлами и графом знаний.
Реализует протокол контекста модели (MCP) для интеграции ИИ
Предоставляет инструменты, которые позволяют помощникам на основе искусственного интеллекта перемещаться по графу знаний и манипулировать им
Использует URL-адреса memory:// для ссылки на сущности в инструментах и диалогах.

Формат файла — просто Markdown с простой разметкой:

Каждый файл Markdown имеет:

Frontmatter

title: <Entity title>
type: <The type of Entity> (e.g. note)
permalink: <a uri slug>

- <optional metadata> (such as tags) 

Наблюдения

Наблюдения — это факты о теме. Их можно добавить, создав список Markdown со специальным форматом, который может ссылаться на category , tags с использованием символа «#» и необязательный context .

Формат Markdown для наблюдений:

- [category] content #tag (optional context)

Примеры наблюдений:

- [method] Pour over extracts more floral notes than French press
- [tip] Grind size should be medium-fine for pour over #brewing
- [preference] Ethiopian beans have bright, fruity flavors (especially from Yirgacheffe)
- [fact] Lighter roasts generally contain more caffeine than dark roasts
- [experiment] Tried 1:15 coffee-to-water ratio with good results
- [resource] James Hoffman's V60 technique on YouTube is excellent
- [question] Does water temperature affect extraction of different compounds differently?
- [note] My favorite local shop uses a 30-second bloom time

Отношения

Отношения — это ссылки на другие темы. Они определяют, как сущности соединяются в графе знаний.

Формат разметки:

- relation_type [[WikiLink]] (optional context)

Примеры отношений:

- pairs_well_with [[Chocolate Desserts]]
- grown_in [[Ethiopia]]
- contrasts_with [[Tea Brewing Methods]]
- requires [[Burr Grinder]]
- improves_with [[Fresh Beans]]
- relates_to [[Morning Routine]]
- inspired_by [[Japanese Coffee Culture]]
- documented_in [[Coffee Journal]]

Использование с VS Code

Для установки в один клик нажмите одну из кнопок установки ниже...

Вы можете использовать Basic Memory с VS Code для легкого извлечения и сохранения информации во время кодирования. Нажмите кнопки установки выше для настройки в один клик или следуйте инструкциям по ручной установке ниже.

Ручная установка

Добавьте следующий блок JSON в файл настроек пользователя (JSON) в VS Code. Это можно сделать, нажав Ctrl + Shift + P и введя Preferences: Open User Settings (JSON) .

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "basic-memory": {
        "command": "uvx",
        "args": ["basic-memory", "mcp"]
      }
    }
  }
}

При желании вы можете добавить его в файл .vscode/mcp.json в вашем рабочем пространстве. Это позволит вам поделиться конфигурацией с другими.

{
  "servers": {
    "basic-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["basic-memory", "mcp"]
    }
  }
}

Использование с Claude Desktop

Базовая память построена с использованием протокола MCP (Model Context Protocol) и работает с настольным приложением Claude ( https://claude.ai/ ):

Настройте Claude Desktop для использования базовой памяти:

Отредактируйте файл конфигурации MCP (обычно он находится в ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json для OS X):

{
  "mcpServers": {
    "basic-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "basic-memory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Если вы хотите использовать определенный проект (см. Несколько проектов ), обновите конфигурацию Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "basic-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "basic-memory",
        "--project",
        "your-project-name",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Синхронизируйте свои знания:

Базовая память синхронизирует файлы вашего проекта в режиме реального времени, если вы вносите изменения вручную.

В Claude Desktop магистр права теперь может использовать следующие инструменты:

write_note(title, content, folder, tags) - Create or update notes
read_note(identifier, page, page_size) - Read notes by title or permalink
build_context(url, depth, timeframe) - Navigate knowledge graph via memory:// URLs
search_notes(query, page, page_size) - Search across your knowledge base
recent_activity(type, depth, timeframe) - Find recently updated information
canvas(nodes, edges, title, folder) - Generate knowledge visualizations

Примеры подсказок для пробы:

"Create a note about our project architecture decisions"
"Find information about JWT authentication in my notes"
"Create a canvas visualization of my project components"
"Read my notes on the authentication system"
"What have I been working on in the past week?"

Дополнительная информация

Более подробную информацию смотрите в документации , в том числе:

Лицензия

АГПЛ-3.0

Вклады приветствуются. См. руководство по вкладам для получения информации о настройке проекта локально и подаче PR.

История Звезды

Создано с ♥️ компанией Basic Machines

You must be authenticated.

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

View all tools

Basic Memory — это система управления знаниями, которая позволяет вам строить постоянный семантический граф из разговоров с помощниками ИИ. Все знания хранятся в стандартных файлах Markdown на вашем компьютере, что дает вам полный контроль и право собственности на ваши данные. Интегрируется напрямую с Obsidan.md

Related Resources

Reddit Discussion about this server

Related MCP Servers

MemoryMesh
CheMiguel23
-
security
A
license
-
quality
This project is based on the Knowledge Graph Memory Server from the MCP servers repository and retains its core functionality.
Last updated -
44
107
TypeScript
MIT License
cognee-mcp
topoteretes
A
security
A
license
A
quality
Memory manager for AI apps and Agents using various graph and vector stores and allowing ingestion from 30+ data sources
Last updated -
4
2,166
Apache 2.0
Memory Custom
BRO3886
A
security
A
license
A
quality
A customized MCP memory server that enables creation and management of a knowledge graph with features like custom memory paths and timestamping for capturing interactions via language models.
Last updated -
11
2
JavaScript
MIT License
mem0 Memory System
pinkpixel-dev
A
security
A
license
A
quality
A flexible memory system for AI applications that supports multiple LLM providers and can be used either as an MCP server or as a direct library integration, enabling autonomous memory management without explicit commands.
Last updated -
3
131
36
JavaScript
MIT License

View all related MCP servers

basic-memory