Skip to main content
Glama
Koradji77
by Koradji77

heropen

Локальная система памяти для ИИ. Память хранится на вашей собственной машине — не загружается, не синхронизируется, не забирается; она автоматически упорядочивает и обрезает данные, чтобы со временем работать точнее.

Происхождение названия

Название происходит из двух частей: her — от Hermes (агент, с которым вы общаетесь), open — от OpenClaw (открытый). her + open вместе образуют heropen.

Если разобрать подробнее, heropen начинается с hero — перекликаясь с образом супергероев Marvel. Это слой памяти: запоминает вас и фиксирует дела за вашего агента.

Related MCP server: NeuralVaultCore

Установка

pip install heropen

Перезапустите агента — готово.

При первом запуске автоматически определяется ваш агент (Claude Code, Cursor, Windsurf или любой MCP-клиент), создаётся база данных и регистрируются инструменты памяти. Ваш агент заметит новую установку и проведёт вас через настройку.

Быстрый старт за 30 секунд

# 存一条记忆
heropen add "项目使用 FastAPI + SQLAlchemy,测试用 pytest"

# 搜索记忆
heropen search "项目技术栈"

# 查看状态
heropen status

# 诊断问题
heropen diagnose

Подключение к вашему агенту (MCP)

Совместим с любым агентом, поддерживающим MCP. Начиная с v1.8+ автоматически определяется и настраивается, ручные шаги не требуются.

Также можно добавить вручную в конфигурацию агента:

{
  "mcpServers": {
    "heropen": {
      "command": "heropen",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Перезапустите агента — у него появится память. Сохраните исправление бага один раз — оно запомнится навсегда между сессиями.

Гарантия конфиденциальности

Данные остаются на вашей машине. Без телеметрии. Без ping-запросов. Вся память хранится в локальной базе данных SQLite. Для векторного поиска по умолчанию используется локальная модель эмбеддингов (fastembed, достаточно выполнить pip install heropen[embedding]) — полностью офлайн, нулевая стоимость. Вы также можете указать переменные окружения EMBEDDING_ENDPOINT и EMBEDDING_API_KEY на самостоятельно размещённый endpoint эмбеддингов (совместимый с OpenAI /v1/embeddings) — так вы никогда не будете платить сторонним облачным провайдерам. Текст памяти используется только для генерации векторов и никогда не отправляется наружу.

Если ни локальная модель эмбеддингов, ни самостоятельно размещённый endpoint не настроены, поиск автоматически понижается до быстрого полнотекстового (FTS) сопоставления — по-прежнему полностью офлайн и бесплатно. Поэтому pip install heropen работает без какой-либо настройки; эмбеддинги лишь улучшают качество поиска и никогда не блокируют базовое использование.

Локальные возможности не переводятся в облако (на текущий момент): чтение/запись локальной памяти, поиск и возможности панели текущей версии не будут мигрированы в обязательный облачный сервис; возможности, предоставляемые в бесплатном тарифе, не будут урезаны в последующих версиях. Опциональные сетевые ускорения (например, ваш самостоятельно размещённый endpoint эмбеддингов) не входят в это обещание — они отключены по умолчанию, и их включение полностью на ваше усмотрение.

Почему локально

Когда память превращается в облачный примитив, ваша история диалогов и рабочий контекст оказываются на чужих серверах. Выбор heropen противоположен: память записывается в ~/.heropen/, один файл SQLite на агента, данные физически не покидают вашу машину.

heropen не загружает содержимое памяти, не делает облачную синхронизацию, не собирает данные об использовании; основные возможности текущей версии не имеют внешних подключений и не переводятся в обязательный облачный сервис. Что облако может дать — это удобство; что локально даёт — это то, что забрать можете только вы.

Память принадлежит вам

Память хранится в каталоге ~/.heropen/ на вашей машине, один файл SQLite на агента. Вы можете в любой момент:

  • Резервное копирование / экспорт: heropen export экспортирует всю память в локальный JSON (heropen import позволяет импортировать обратно);

  • Удаление / очистка: heropen delete <id> удаляет одну запись, rm ~/.heropen/*.db очищает всю базу — без обращения к нам и без интернета.

Более удобный экспорт в Markdown + YAML (читаемый человеком, без потерь при конвертации туда и обратно, можно импортировать повторно) уже в планах. Цель — «читаемо, уносимо, возвращаемо», а не «совместимость с кем-то».

Заявление о соответствии

heropen — это локально-ориентированный инструмент памяти и контекста; ваши данные всегда хранятся на вашей машине и полностью под вашим контролем. Мы соблюдаем требования «Временных мер по управлению сервисами имитации человекоподобного взаимодействия с ИИ»; локально-ориентированная архитектура естественным образом удовлетворяет положениям о контроле пользователя над данными и прозрачности, а процесс работы прозрачен и управляем для вас.

Объём открытого кода

Бесплатная версия полностью открыта (Apache-2.0). Коммерческий уровень (Plus / Enterprise) закрыт.

Почему стоит выбрать heropen

heropen (бесплатно)

Другие решения

Хранилище

Без ограничений

Обычно с лимитом

Поиск

Без ограничений по количеству

Оплата за запрос

Требуется интернет

Нет

Да

Владение данными

Ваша машина

Их серверы

Установка

Одна строка pip install

Сервер + настройка

Бесплатно = полный набор основных функций, без урезаний.

Отличия heropen

Локально-ориентированный подход — не уникальное преимущество heropen: уже есть десяток похожих проектов на SQLite + MCP. heropen по-настоящему занимает три позиции, которые другие ещё не заняли:

  • Многоуровневая система приватных/общих доменов для нескольких агентов. Бесплатный тариф даёт 2 полностью приватных агента (Hermes / WorkBuddy — такие часто используемые постоянные агенты, каждый в изолированной базе), плюс опциональный общий домен (_shared) для обмена знаниями между агентами по необходимости. У большинства конкурентов только плоское пространство имён.

  • Восприятие времени перед диалогом (начиная с v1.8.7). При каждом начале сессии агент автоматически получает локальное время, временной период, интервал с прошлого диалога, был ли переход через цикл сна — временная база для интерактивной стороны, которую пока никто не делает.

  • Установка без зависимостей. Одна строка pip install heropen — не нужны Docker, Postgres или Ollama. Немногие из аналогов могут «работать без предварительных зависимостей».

Как выбирать

Выбирая решение для памяти, смотрите не только на точность поиска, а на пять вещей:

  1. Порог развёртывания: одна строка pip install — или нужны Docker / Postgres / Ollama / API-ключ для запуска?

  2. Зависимости и стоимость: сжигает ли путь записи токены LLM? Есть ли нулевые внешние зависимости?

  3. Переносимость: можно ли экспортировать память в читаемый файл, унести и импортировать обратно?

  4. Безопасные настройки по умолчанию: порт прослушивания по умолчанию привязан к loopback или к 0.0.0.0? Есть ли нулевая телеметрия?

  5. Инженерный налог: понятны ли дисциплина записи и механизмы инвалидации? Нет ли конфликтов с Prompt Cache? Как обрабатывается лимит ёмкости между моделями? Есть ли налог на данные при миграции эмбеддингов?

Выполните heropen doctor — по всем пяти пунктам вы получите самопроверку с тремя статусами: «пройдено / подсказка / предупреждение».

Ссылки

Дорожная карта

  • Сейчас фокус на локальном использовании на десктопе. Мобильная версия / кросс-устройственная синхронизация вне текущего объёма — она конфликтует с обещанием по умолчанию «данные не покидают машину», и мы не будем делать полуфабрикат ради «показать себя». Если в будущем и сделаем, то только в форме пользовательского хранилища + сквозного шифрования + отключено по умолчанию.

  • Экспорт памяти в Markdown + YAML (без потерь при конвертации).

  • Больше продуктовых возможностей приватных/общих доменов агентов.

Лицензия

Apache-2.0

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    A local-first MCP memory server providing persistent, searchable memory for AI agents, powered by SQLite.
    5
    1
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    An MCP server that provides persistent long-term memory for AI agents via local SQLite storage with low token overhead, enabling memory storage, retrieval, and management across sessions.
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    A lightweight, local-first MCP memory server for LLM agents that enables storing, searching, and retrieving agent memories with zero external dependencies.
    1
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    MCP server for persistent, cross-session, local-first memory for AI agents, storing memories as Markdown files with SQLite indexing for hybrid search.
    24
    Apache 2.0

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.

  • Private-by-default, local-first memory/context/task orchestrator for MCP apps and agents.

  • Cloud-hosted MCP server for durable AI memory

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Koradji77/heropen'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server