Imports memories from Hermes (an AI coding agent) into the knowledge graph.
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@graph-memory remember that vLLM 0.25 now supports speculative decoding"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
本地知识图谱记忆系统 — 一个桌面常驻的记忆网关，让 AI agent（Claude Code / Codex / Hermes）跨会话检索和写入同一张知识图谱，不用从头交代。
English: Graph Memory is a local knowledge-graph memory gateway. Agents read/write a shared graph via MCP tools, so knowledge captured in one session is reachable in every other. Runs locally — embeddings are a local BGE-Small-ZH model, the graph is SQLite + FTS5, and the LLM is only used (optionally) for knowledge extraction.
混合检索 — BM25 (FTS5 trigram) + Embedding (BGE-Small-ZH) → RRF 融合 → PPR 多跳图扩散 → MMR 多样性
多实体分路检索 — "8397板子和A800的区别" 能同时覆盖两个实体邻域
跨 agent 接入 — 一键接入 Claude Code / Hermes / Codex，自动部署 SKILL.md 行为指令
知识生命周期 — 写入（auto_link 建边 + 三层去重）→ 提炼（LLM，标记防重复花 token）→ 更新（存历史）→ 合并 → 遗忘（后台自动）
embedding 持久化 — SQLite 存储向量，重启不重算
时间衰减 + 访问计数 — 常用的、近期更新的节点优先返回
后台维护 — 每 60 分钟自动遗忘陈旧节点 + 去重扫描，零 LLM token
系统托盘常驻 — 关窗不退进程，保证 agent 随时能调到 HTTP API
本地运行 — 数据不出本机，embedding 模型本地加载
Related MCP server: io.github.pmgarg/cgraphy
git clone https://github.com/Doodle-Lin/graph-memory.git
cd graph-memory
cd src-tauri
cargo tauri build产物：target/release/bundle/nsis/Graph Memory_0.2.0_x64-setup.exe
双击安装后启动，或开发模式：
cd src-tauri
cargo tauri dev首次启动会下载 embedding 模型（BGE-Small-ZH-v1.5，~100MB），之后缓存到本地。
在应用界面点"导入"按钮，或：
curl -X POST http://127.0.0.1:9121/api/import?source=all支持 Hermes（MEMORY.md / USER.md / skills）、Claude Code（memory/*.md）、Codex（history.jsonl）。
在应用左侧"Agent 接入"面板，点"接入"按钮。会自动：
写 MCP 配置到 agent 的配置文件（Claude: .claude.json / Hermes: config.yaml）
部署 SKILL.md 到 agent 的 skills 目录（教 agent 自动检索/写入记忆）
重启 agent 后，自动获得 7 个记忆工具。
在应用界面点齿轮按钮，填入 Base URL / API Key / 模型名。提炼功能立即可用，检索/写入不需要 LLM。
Agent 加载 SKILL.md 后会自动执行：
回答前：静默调 retrieve 检索已有知识
回答后：如果有有价值知识，自动调 write 写入
发现过时：调 update 修正
无需用户指令 — agent 自动判断内容是否有价值
工具 | 说明 |
| 检索记忆（BM25+Embedding+RRF → PPR 多跳 → MMR） |
| 写入新知识（auto_link 建边 + 三层去重） |
| LLM 提炼对话→知识（批量，跨批次边解析） |
| 修正已有节点（存历史，content_hash 同步） |
| 查看最近添加 |
| 合并两个近似节点（边迁移，内容存历史） |
| 遗忘陈旧节点（>180天 + access<2 + 保留桥节点） |
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent (Claude Code / Codex / Hermes) │
│ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ MCP Client │ │ SKILL.md (行为指令) │ │
│ └──────┬──────┘ └──────────────────┘ │
│ │ stdio (JSON-RPC 2.0) │
│ ┌──────▼──────┐ │
│ │ MCP Server │ (轻量 HTTP 代理) │
│ └──────┬──────┘ │
└─────────┼─────────────────────────────────────┘
│ HTTP (127.0.0.1:9121)
┌─────────▼─────────────────────────────────────┐
│ Tauri 2 桌面进程 (graph-memory.exe) │
│ ┌──────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────┐ │
│ │ GraphEngine │ │ LLM 提炼 │ │ 导入器 │ │
│ │ SQLite+FTS5 │ │ OpenAI兼容 │ │ │ │
│ │ BGE-Small-ZH │ └────────────┘ └────────┘ │
│ │ PPR 多跳 │ │
│ │ MMR 去重 │ ┌────────────────────────┐ │
│ └──────┬───────┘ │ 后台维护线程 │ │
│ │ │ (每60min: forget+dedup)│ │
│ ┌──────▼────┐ └────────────────────────┘ │
│ │ SQLite │ ┌──────────────────────────┐ │
│ │ graph.db │ │ Webview (前端 SPA) │ │
│ │ + FTS5 │ │ 检索列表 + 详情 + 图谱 │ │
│ │ + embeddings│ └──────────────────────────┘ │
│ └───────────┘ 系统托盘常驻 │
└─────────────────────────────────────────────────┘query → 实体抽取(ASCII标识符分路)
→ BM25 (FTS5 trigram, OR 连接) ─┐
→ Embedding (BGE-Small-ZH 语义) ─┤→ RRF(k=60) 融合 → 归一化
→ 准入门槛(cosine≥0.2 OR BM25命中) │
↓
PPR 迭代(3轮, α=0.5)
双向扩散(Out+In)
边类型加权(depends_on>same_topic)
↓
时间衰减(90天半衰期)
访问计数加成(log(1+n))
MMR 多样性(>0.85 跳过)
↓
top_k 结果端点 | 方法 | 说明 |
| POST | 检索知识 |
| POST | 写入新知识 |
| POST | 更新已有节点 |
| POST | LLM 提炼对话→知识 |
| POST | SSE 流式批量提炼 |
| GET | 最近添加 |
| GET | 全图快照 |
| GET | 图统计 + 类型/来源分布 |
| GET | 关键词搜索 |
| GET | BFS 邻居 |
| DELETE | 删除节点 |
| POST | 导入外部记忆 |
| POST | 补全 embedding + 建边 |
| POST | 合并两个节点 |
| POST | 遗忘陈旧节点 |
| GET | 近似对候选(只读) |
| GET | LLM 配置状态 |
| POST | 写 LLM 配置到 .env |
| GET | 检测已安装的 agent |
| POST | 接入 agent(写配置+部署SKILL) |
| POST | 断开 agent(清配置+删SKILL) |
| GET | 健康检查 |
环境变量 | 默认 | 说明 |
| (无) | LLM API key，仅 extract/refine 需要 |
| (无) | OpenAI 兼容 base url |
| (无) | 模型名 |
| BGE-Small-ZH-v1.5 | 本地嵌入模型 |
| 9121 | 服务端口 |
| %LOCALAPPDATA%\hermes | Hermes 记忆根 |
| ~/.claude | Claude Code 根 |
| ~/.codex | Codex 根 |
MIT
This server cannot be deployed
Persistent memory, knowledge graph, task management and more for AI agents via MCP.
Personal knowledge graph as an AI memory layer over MCP - read, save, and link your memories.
Graph-native persistent memory for AI agents — 33 MCP tools, zero-LLM writes.
Shared long-term memory for AI agents: save and recall context as a searchable knowledge graph.
