afair

你使用的每一款 AI 都会记住一个不同版本的你。一个 AI 学到的东西，在你打开下一个 AI 时就会消失，所以你不得不在另一次会话的开头重复同样的决定、关系、偏好和历史。

afair 为它们提供了一个共享的保险库。它通过 Model Context Protocol (MCP) 连接，因此同样的记忆在 Claude、你的编码代理以及你接下来使用的任何工具中都可使用。

不断增长的记忆通常会成为另一件需要维护的事情。afair 把这件工作接管了。后台代理会读取你的工具所记录的内容，发现哪些内容属于同一类，让有用的理解保持最新，并让旧的噪音从注意力中淡出。结构跟随你的生活，而不是固定的模板。你无需归档、打标签或整理它。

结果保持可见。你可以阅读 afair 相信的内容，追溯回源头，并在它弄错你的时候纠正它。纠正会成为历史的一部分，而不是被默默替换。

进入其中的是你生活的全部：你的工作、你爱的人，以及你宁愿让 AI 直接知道的私人事情。

数据是仅追加的，并且属于你。afair 是开源且单租户的，你可以随时导出全部数据。这个名字是“据我所记得的”的缩写，afair 正是为了让你不再需要这种模棱两可的说法而构建的。

两种使用方式

自己运行。 这个仓库就是全部，AGPLv3。在你自己的机器或服务器上自托管，你就端到端地拥有每一层。它是免费的，永远。快速开始见下文。

或者让 afair.ai 为你运行。 托管服务即将推出，包括你独立的欧盟实例、备份、导出和更新，都由我们帮你处理。在 afair.ai 加入早期访问名单。

无论哪种方式，代码都是一样的。托管产品是此仓库的一个部署，而不是独立的专有分支。

Related MCP server: Hippocampus

三个命令

afair 恰好暴露三个工具，并且它们已永久固定：

• remember 存储一些持久的东西：一个决定、一个重要的人、一个不能错过的重要日期、一个偏好。

• recall 拉回与当下相关的内容。

• observe 记录 AI 刚刚做了什么，以便保险库保持同步。

一旦你把简短的设置片段交给你的 AI，它就会自行调用这些工具。除非有调用将其放入，否则任何内容都不会进入保险库。

自己运行

需要 Python 3.12+ 和 uv。

uv sync
cp .env.example .env
# add ANTHROPIC_API_KEY, or a key for any other provider (the model is yours to pick)
uv run python -m afair

服务器在 http://127.0.0.1:8765 上启动。让 CLI 或桌面客户端（Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot）指向它，连接即可完成。而运行在云端的 Web 客户端（Claude.ai、ChatGPT）则需要公共 HTTPS 部署和快速的 OAuth 设置，详见 docs/self-hosting.md。每个环境变量都在 .env.example 中内联记录；各客户端的连接指南位于 docs/clients。afair 默认是个人使用；一个保险库也可以通过两个环境变量改属于单个组织（一个实例，一个团队）（参见 docs/self-hosting.md）。

用你的编码代理安装

已经在使用 Claude Code、Codex 或其他编码代理？把下面的提示交给它，它就会自行完成设置：克隆、依赖、配置和 MCP 接线，然后验证往返连通。

在这台机器上设置 afair（位于 https://github.com/afairai/afair 的开源 MCP 记忆服务器），并将此工具连接到它。克隆它，运行 uv sync，将 .env.example 复制为 .env，并向我索要一个 LLM 提供方 API 密钥放在里面。然后运行 uv run python scripts/install_clients.py 来连接我的 MCP 客户端并添加 afair 指令片段。告诉我启动服务器的命令（uv run python -m afair）以及如何保持它运行。一旦它启动完成，记住一个测试事实并回忆它来证明工作正常。遵循 docs/self-hosting.md 和 docs/clients/；只把我的 API 密钥放在 .env 中，不要放在其他地方。

上面的方式在本地运行，并开箱即用地服务 CLI 和桌面客户端。若要触达 Web 客户端（Claude.ai、ChatGPT），请遵循 docs/self-hosting.md 中的公共部署说明。

教你的 AI 使用它

连接服务器只是其中一半；另一半是让你的 AI 自行使用这些工具。将简短的指令片段粘贴到客户端的持久指令（CLAUDE.md、AGENTS.md、Custom Instructions 或 .cursorrules）中，它就会在对话开始时回忆上下文，记住持久的内容，并观察它所做的事情，而无需你每次都提示。同一个片段适用于所有客户端。对于 Claude Code、Codex 和 Cursor，scripts/install_clients.py 会为你写入连接配置和片段；对于 GitHub Copilot，它会写入连接配置并打印每个仓库的片段步骤（Copilot 按工作区读取指令）。

兼容

Claude Code、Claude.ai、ChatGPT、Codex CLI、Cursor、Windsurf、Copilot，以及任何其他通过 Streamable HTTP 使用 MCP 的工具。

架构

四层架构，一个事实来源：

• 基底（Substrate）。 使用 FTS5 和 sqlite-vec 的仅追加 SQLite，内容寻址。日志永不重写。

• 解释（Interpretation）。 在基底之上构建的版本化视图。无需触及任何已存事件即可重新生成。

• MCP 表面（MCP surface）。 版本化且可累加。已发布的签名会一直有效。

• 代理（Agents）。 后台工作进程提取证据，发现哪些内容属于同一类，并维护带有引用的活体综合。聚类名称和边界可随证据变化而变化。用户从不定义类别。

完整的设计，以及将这一切联系在一起的八个不变量，都在 VISION.md 中。如果你想知道为什么，请从这里开始。

文档

贡献

欢迎提交 pull request。请阅读 CONTRIBUTING.md 了解设置、必须通过的检查，以及任何改动都不能破坏的不变量。发现了安全问题？请参阅 SECURITY.md，并私下报告。

许可证

afair 根据 GNU Affero General Public License v3.0（LICENSE）发布。你可以自由地自托管、分叉和修改它。如果你将修改后的版本作为网络服务提供给他人，你必须在同一许可证下发布你的更改。位于 afair.ai 的托管产品是此代码的一个部署，而不是独立的专有分支。

一句话：自由使用，自由自托管，如果你把它作为服务提供给他人，请分享回来。

德国制造

在德国构建。托管实例在欧盟运行，受欧盟管辖。