int

自托管、Docker 化、开源 AI 记忆系统。通过 Model Context Protocol (MCP) 向 AI 编码助手暴露项目级记忆存储，使助手能够回忆之前会话的学习内容，而无需重新执行昂贵的发现工作。

状态

v1 进行中。规范见 docs/spec.md；意图见 docs/intent.md；任务分解见 tasks/todo.md。

Related MCP server: AIVectorMemory

快速开始

cp .env.example .env          # fill in API_KEY and GEMINI_API_KEY
docker compose up -d          # server + Qdrant
docker compose logs -f int    # tail server

通过在你的 opencode.json 中添加远程 MCP 条目，将 OpenCode 指向服务器：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "int": {
      "type": "remote",
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "headers": { "API_KEY": "{env:API_KEY}" }
    }
  }
}

完整设置、CLI 用法和常见陷阱请参阅 docs/deployment.md。

工具

工具名称是不带前缀的（add、search、...）。MCP 服务器注册为 int，因此 MCP 客户端会将它们暴露为 int_add、int_search、int_list、int_delete。

技术栈

Python 3.14、FastAPI + MCP（mcp Python SDK，Streamable HTTP）、Qdrant（独立容器）、gemini-embedding-001（通过 MRL 进行 L2 归一化至 768 维）、Docker Compose、uv 用于依赖管理。

许可证

Apache-2.0 — 详见 LICENSE。