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lvyuan1688

localmem-mcp-zh

by lvyuan1688

localmem-mcp-zh

🇨🇳 Lokale, API-freie chinesische KI-Speicher-MCP — SQLite + fastembed chinesische Optimierung

Demo

localmem-mcp-zh bietet jedem MCP-kompatiblen Client (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Cline …) ein vollständig lokales Langzeitgedächtnis ohne Cloud-Aufrufe. Alle Erinnerungen werden in einer einzigen SQLite-Datei gespeichert, die Suche nutzt lokale Kosinus-Ähnlichkeit + chinesisches FTS5 + jieba-Wortsegmentierung mit gewichtetem BM25 — die Abfrage kostet keinen einzigen Token.

Inspiriert von OpenAgentHQ/localmem-mcp (6 ⭐, erstellt am 14.08.2026), das Original ist rein englischsprachig. Dieses Repository ist für Chinesisch optimiert:

  • jieba-chinesische Wortsegmentierung, um zu vermeiden, dass die englische unicode61-Tokenisierung bei Chinesisch versagt

  • Standard-Einbettungsmodell BAAI/bge-small-zh-v1.5 (chinesisches SOTA-Kleinmodell für die Suche)

  • Werkzeugbeschreibungen sind zweisprachig (Chinesisch/Englisch), damit chinesische Agenten die Absicht besser verstehen

Warum es das braucht

Die meisten KI-Speichertools (Mem0, Zep, Graphiti) rufen bei Speicher- und Abrufpfaden LLMs auf. Dieses Repository führt das Einbettungsmodell nur einmal lokal aus, danach ist es für immer offline. Wichtiger als Datenschutz sind die Kosten: Bei 10.000 gespeicherten Erinnerungen und 10.000 Abfragen beträgt die Anzahl der LLM-Aufrufe von localmem-mcp-zh 0.

Related MCP server: tartarus-mcp

Installation

pip install localmem-mcp-zh
# 或
uvx localmem-mcp-zh

Beim ersten Ausführen wird das Einbettungsmodell von Hugging Face heruntergeladen (ca. 90 MB), danach ist es vollständig offline.

Client-Anbindung

Claude Code / Codex / Gemini CLI

Fügen Sie den folgenden Abschnitt zur MCP-Konfiguration hinzu (~/.config/mcp/servers.json oder die Konfigurationsdatei des jeweiligen Clients):

{
  "mcpServers": {
    "localmem-zh": {
      "command": "uvx",
      "args": ["localmem-mcp-zh"],
      "env": {
        "LOCALMEM_DB": "~/.localmem-mcp-zh/memories.db"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / VS Code

Fügen Sie in den MCP-Einstellungen der IDE einen Server mit demselben Namen und denselben Parametern hinzu.

Die vier Werkzeuge

Werkzeug

Zweck

store_memory

Speichert eine dauerhafte Erinnerung — Entscheidungen, Präferenzen, Fakten, optional mit Tags

search_memory

Sucht Erinnerungen nach Semantik. „Welche Datenbank?" findet „wir haben uns für SQLite entschieden"

recall_memory

Liest eine Erinnerung anhand der ID erneut oder ruft die letzten Einträge ab

memory_stats

Wo sich die Datenbank befindet und wie viele Einträge gespeichert sind

Datenschutz

Es werden keine Netzwerkanfragen gestellt, abgesehen vom einmaligen Herunterladen des Einbettungsmodells. Wenn Sie ~/.localmem-mcp-zh/memories.db löschen, sind die Erinnerungen weg.

Entwicklung

git clone https://github.com/lvyuan1688/localmem-mcp-zh
cd localmem-mcp-zh
pip install -e ".[dev]"
pytest

Lizenz

MIT — siehe LICENSE.

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    A local, fully-offline MCP memory server that enables persistent storage and retrieval of information using SQLite with both keyword and semantic vector search capabilities.
    10
    22 npm
    13
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    A local-first MCP memory server providing persistent, searchable memory for AI agents, powered by SQLite.
    1 npm
    1
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Local-first AI Memory MCP server for AI agents to search and manage knowledge stored in Obsidian vaults, optimized for CJK languages with zero AI dependency.
    2
    MIT