localmem-mcp-zh

🇨🇳 ローカル優先・API ゼロの中国語 AI メモリ MCP — SQLite + fastembed 中国語最適化

localmem-mcp-zh は、あらゆる MCP 互換クライアント（Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、Cline …）に完全ローカル・クラウド呼び出しゼロの長期メモリを提供します。すべてのメモリは 1 つの SQLite ファイルに保存され、検索はローカル余弦類似度 + 中国語 FTS5 + jieba 分かち書きによる重み付け BM25 で行われ、検索にトークンは一切かかりません。

OpenAgentHQ/localmem-mcp（6 ⭐、2026-08-14 作成）から着想を得ており、オリジナルは英語のみです。本リポジトリでは中国語向けの最適化を実施しています：

• jieba による中国語分かち書き — 英語用 unicode61 トークナイザーが中国語で機能しない問題を回避

• デフォルトの埋め込みモデル BAAI/bge-small-zh-v1.5（中国語検索向け SOTA 小型モデル）

• ツール説明はすべて中日バイリンガル — 中国語エージェントが意図を理解しやすく

なぜ必要なのか

ほとんどの AI メモリツール（Mem0、Zep、Graphiti）は、保存と検索の経路で LLM を呼び出します。本リポジトリはローカルで埋め込みモデルを 1 回実行するだけで、以降は完全オフラインです。プライバシー以上に重要なのはコストです：メモリ 1 万件の保存、検索 1 万回でも、localmem-mcp-zh が LLM を呼び出す回数は 0 回です。

Related MCP server: tartarus-mcp

インストール

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

初回実行時に Hugging Face から埋め込みモデルをダウンロードします（約 90 MB）。以降は完全オフラインで動作します。

クライアントへの接続

Claude Code / Codex / Gemini CLI

次の設定を MCP 設定（~/.config/mcp/servers.json または対応するクライアントの設定ファイル）に追加します：

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

Cursor / Windsurf / VS Code

IDE の MCP 設定で同名のサーバーを新規追加し、パラメータは上記と同じにします。

4 つのツール

プライバシー

埋め込みモデルの初回ダウンロードを除き、ネットワークリクエストは一切発生しません。~/.localmem-mcp-zh/memories.db を削除すればメモリは完全に消去されます。

開発

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

ライセンス

MIT — 詳細は LICENSE を参照してください。