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mnemon-mcp

by nikitacometa
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Hybrid

mnemon-mcp

CI npm version Node.js License: MIT

面向 AI 代理的持久化分层记忆。 本地优先。零云端。单个 SQLite 文件。

Landing Page · npm · GitHub

您的 AI 代理在每次会话后都会忘记一切。Mnemon 解决了这个问题。

它能为任何兼容 MCP 的客户端——OpenClaw、Claude Code、Cursor、Windsurf 或您自己的客户端——提供由您机器上的单个 SQLite 数据库支持的结构化长期记忆。无需 API 密钥，无需云端，无遥测。只需 npm install，您的代理就能记住。

为什么需要分层记忆？

扁平化的键值存储将"昨天发生了什么"与"没有测试绝不提交"混为一谈。这是错误的——不同类型的知识有不同的生命周期和访问模式。

Mnemon 将记忆组织为四个层：

层

存储内容

访问方式

生命周期

情景

事件、会话、日志条目

按日期或时间段

衰减（30 天半衰期）

语义

事实、偏好、关系

按主题或实体

稳定

程序性

规则、工作流、约定

启动时加载

很少更改

资源

参考资料、读书笔记

按需

缓慢衰减（90 天）

上周二的日志条目和一条永不变更的编码规则位于不同的层中——因为本就该如此。

Related MCP server: persistent-kb-mcp

检索质量

检索质量基于真实的 797 条记忆双语（RU/EN）语料库中的 50 个案例黄金集进行衡量，通过实际的 MCP 服务器进行——而非重新实现。当前数据（方法论与历史）：

指标

仅 FTS

仅向量

混合（RRF）

综合得分

88.9

89.2

91.7

Recall@5

0.907

0.898

0.919

MRR

0.817

0.832

0.878

nDCG@5

0.816

0.828

0.869

负例精确率

1.000

1.000

1.000

混合模式在两个单独指标上都更优，这正是融合它们的全部意义所在：词法搜索具有更好的原始召回率，向量搜索具有更好的排序，而 RRF 两者兼得，而不是将两者平均掉。

评估文档也跟踪了失败案例——语料库增长时的分数漂移、评估发现的 BM25 字段权重错误、融合仍然输给纯词法搜索的两种情况，以及黄金集未覆盖的内容。无法审计的数字只是营销话术；了解这些数据是如何产生的。

架构

flowchart LR
    C["MCP client<br/>Claude Code · Cursor · …"] -- "stdio / HTTP" --> T["10 tools · 4 resources · 3 prompts"]
    T --> R["retrieval pipeline<br/>FTS5 · vector · RRF fusion"]
    T --> M["memories + supersede chains"]
    I["KB import pipeline<br/>markdown → memories"] --> M
    M -- triggers --> F["FTS5 index (stemmed EN+RU)"]
    R --> F
    R --> V["sqlite-vec (optional, BYOK)"]

一个 SQLite 文件保存记忆、FTS5 索引和可选的向量索引。写入通过保持取代链不变式的事务进行；读取运行搜索中描述的分阶段检索流水线。

完整图景——模块边界、写入/读取路径、不变式和已知限制——见 docs/ARCHITECTURE.md。设计决策记录为 ADR：SQLite+FTS5 核心、混合 RRF 检索、同步驱动、分层记忆模型。

快速开始

安装

npm install -g mnemon-mcp

或从源码构建：

git clone https://github.com/nikitacometa/mnemon-memory-mcp.git
cd mnemon-memory-mcp && npm install && npm run build

配置您的 MCP 客户端

openclaw mcp register mnemon-mcp --command="mnemon-mcp"

或添加到 ~/.openclaw/mcp_config.json：

{
  "mnemon-mcp": {
    "command": "mnemon-mcp"
  }
}

添加到 ~/.claude/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "mnemon-mcp": {
      "command": "mnemon-mcp"
    }
  }
}

添加到您客户端的 MCP 配置：

{
  "mcpServers": {
    "mnemon-mcp": {
      "command": "mnemon-mcp"
    }
  }
}

使用编译后入口点的完整路径：

{
  "mnemon-mcp": {
    "command": "node",
    "args": ["/absolute/path/to/mnemon-mcp/dist/index.js"]
  }
}

验证

echo '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}' | mnemon-mcp

您应该在响应中看到 10 个工具。数据库（~/.mnemon-mcp/memory.db）在首次运行时自动创建。

就这样。您的代理现在拥有了持久化记忆。

它能做什么

10 个 MCP 工具

工具

功能

memory_add

存储带层、实体、置信度、重要性和可选 TTL 的记忆

memory_search

全文或精确搜索，支持按层、实体、日期、范围、置信度过滤

memory_update

原地更新或创建带版本控制的替换（取代链）

memory_delete

删除记忆；如有前驱则重新激活

memory_inspect

获取层统计信息或追踪单条记忆的版本历史

memory_export

导出为 JSON、Markdown 或 Claude-md 格式，支持过滤

memory_health

运行诊断：过期条目、孤立链、陈旧记忆；可选 GC

memory_session_start

启动代理会话——返回用于分组记忆的会话 ID

memory_session_end

结束会话并附带可选摘要；返回持续时间和记忆数量

memory_session_list

列出会话，支持按客户端、项目或活动状态过滤

MCP 资源与提示词

资源 — 您的代理可以读取的实时数据：

URI

返回内容

memory://stats

每层聚合统计信息

memory://recent

最近 24 小时内创建/更新的记忆

memory://layer/{layer}

某层中的所有活动记忆

memory://entity/{name}

关于某实体的所有活动记忆

提示词 — 预构建的工作流：

提示词

用途

recall

"告诉我你所知道的关于 X 的一切"

context-load

开始任务前加载相关上下文

journal

创建结构化日志条目

搜索

四种模式，均支持层 / 实体 / 范围 / 日期 / 置信度过滤：

FTS 模式（未配置嵌入时的默认模式）— 使用 BM25 排序的标记化全文搜索。多词查询使用 AND；如果结果太少，OR 会以分数惩罚作为补充。渐进式 AND 放宽在回退到完整 OR 之前，会先尝试前 3 个最具体的词项。

混合模式（配置嵌入后的默认模式）— 通过倒数排名融合结合 FTS5 + 向量搜索。检测查询中的带引号实体（例如 'Essentialism'），并运行加权子查询以进行交叉引用检索。

向量模式 — 对嵌入进行纯余弦相似度搜索。

精确模式 — 使用 LIKE 子串匹配进行精确短语查找。

分数：bm25 × (0.3 + 0.7 × importance) × decay(layer) × recency

新近度提升：1 / (1 + daysSince / 365) — 温和地奖励最近创建的回忆，而不会惩罚旧回忆。

词干提取

在索引时和查询时对英语和俄语应用 Snowball 词干提取器。这意味着 "running" 匹配 "runs"，"книги" 匹配 "книга"。停用词会从查询中过滤掉以提高精确度。

事实版本控制

知识会演变。Mnemon 不会删除旧事实——而是将它们链接起来：

v1: "Team uses React 17"  →  superseded_by: v2
v2: "Team uses React 19"  →  supersedes: v1 (active)

搜索仅返回最新版本。memory_inspect 配合 include_history: true 显示完整链。memory_delete 会重新激活前一个版本——不会丢失任何内容。

向量搜索（可选，自带密钥）

通过提供您自己的嵌入 API 来启用语义相似度搜索：

# OpenAI
MNEMON_EMBEDDING_PROVIDER=openai MNEMON_EMBEDDING_API_KEY=sk-... mnemon-mcp

# Ollama (local, free)
MNEMON_EMBEDDING_PROVIDER=ollama mnemon-mcp

这解锁了两种额外的搜索模式：

  • mode: "vector" — 纯余弦相似度搜索

  • mode: "hybrid" — 通过倒数排名融合结合的 FTS5 + 向量

需要 sqlite-vec（作为可选依赖安装）。新记忆在添加时嵌入；现有记忆可以回填。

变量

默认值

描述

MNEMON_EMBEDDING_PROVIDER

—

openai 或 ollama（未设置 = 禁用）

MNEMON_EMBEDDING_API_KEY

—

API 密钥（OpenAI 必需）

MNEMON_EMBEDDING_MODEL

text-embedding-3-small / nomic-embed-text

模型名称

MNEMON_EMBEDDING_DIMENSIONS

1024 / 768

向量维度

MNEMON_OLLAMA_URL

http://localhost:11434

Ollama 端点

导入知识库

有一堆 Markdown 文件？批量导入：

cp config.example.json ~/.mnemon-mcp/config.json   # edit this first
npm run import:kb -- --kb-path /path/to/your/kb     # incremental (skips unchanged files)

配置将 glob 模式映射到记忆层：

{
  "owner_name": "your-name",
  "extra_stop_words": [],
  "mappings": [
    {
      "glob": "journal/*.md",
      "layer": "episodic",
      "entity_type": "user",
      "entity_name": "$owner",
      "importance": 0.6,
      "split": "h2"
    },
    {
      "glob": "people/*.md",
      "layer": "semantic",
      "entity_type": "person",
      "entity_name": "from-heading",
      "importance": 0.8,
      "split": "h3"
    }
  ]
}

配置字段

字段

类型

描述

owner_name

string

您的姓名——用于 entity_name 中的 $owner 替换

extra_stop_words

string[]

从 FTS 查询中过滤的词（例如您的姓名形式）

glob

string

要匹配的文件模式

layer

string

目标记忆层

entity_type

string

user / person / project / concept / file / rule / tool

entity_name

string

字面名称、"$owner" 或 "from-heading"（从 H2/H3 提取）

split

string

"whole"（每个文件一条记忆）、"h2" 或 "h3"（按标题拆分）

importance

number

0.0–1.0，影响搜索排名

confidence

number

0.0–1.0，可在搜索中过滤

scope

string

可选命名空间

HTTP 传输

用于远程或多客户端设置：

MNEMON_AUTH_TOKEN=your-secret MNEMON_HOST=0.0.0.0 MNEMON_PORT=3000 npm run start:http

端点

描述

POST /mcp

MCP JSON-RPC（如设置令牌则使用 Bearer 认证）

GET /health

{"status":"ok","version":"..."}

默认绑定到 127.0.0.1。绑定到任何其他主机都需要 MNEMON_AUTH_TOKEN — 服务器拒绝在未认证的情况下将记忆存储暴露到网络（在受信任网络上可使用 MNEMON_ALLOW_INSECURE_HTTP=1 覆盖）。速率限制（默认 100 次请求/分钟/IP）、可选 CORS、1MB 请求体限制、时序安全认证、收到 SIGTERM 时优雅关闭。

配置参考

变量

默认值

描述

MNEMON_DB_PATH

~/.mnemon-mcp/memory.db

数据库路径

MNEMON_KB_PATH

.

导入的知识库根目录

MNEMON_CONFIG_PATH

~/.mnemon-mcp/config.json

导入配置路径

MNEMON_AUTH_TOKEN

—

HTTP 传输的 Bearer 令牌

MNEMON_HOST

127.0.0.1

HTTP 传输绑定地址

MNEMON_PORT

3000

HTTP 传输端口

MNEMON_CORS_ORIGIN

—

CORS Access-Control-Allow-Origin（未设置时不发送 CORS 头）

MNEMON_RATE_LIMIT

100

每 IP 每分钟最大请求数（0 = 关闭）

工具参考

参数

类型

必填

描述

content

string

是

记忆文本（最多 100K 字符）

layer

string

是

episodic / semantic / procedural / resource

title

string

否

短标题（最多 500 字符）

entity_type

string

否

user / project / person / concept / file / rule / tool

entity_name

string

否

用于筛选的实体名称

confidence

number

否

0.0–1.0（默认 0.8）

importance

number

否

0.0–1.0（默认 0.5）

scope

string

否

命名空间（默认 global）

source_file

string

否

源文件路径 — 触发匹配条目的自动取代

ttl_days

number

否

N 天后自动过期

valid_from / valid_until

string

否

时间事实窗口（ISO 8601）

参数

类型

必填

描述

query

string

是

搜索文本

mode

string

否

fts（默认）、exact、vector、hybrid

layers

string[]

否

按层筛选

entity_name

string

否

按实体筛选（支持别名）

scope

string

否

按作用域筛选

date_from / date_to

string

否

日期范围（ISO 8601）

as_of

string

否

时间事实筛选 — 在此日期有效的事实

min_confidence

number

否

最低置信度

min_importance

number

否

最低重要性

limit

number

否

最大结果数（默认 10，最大 100）

offset

number

否

分页偏移量

参数

类型

必填

描述

id

string

是

记忆 ID

content

string

否

新内容

title

string

否

新标题

confidence

number

否

新置信度

importance

number

否

新重要性

supersede

boolean

否

true = 版本化替换；false（默认）= 原地更新

new_content

string

否

用于取代条目的内容

参数

类型

必填

描述

id

string

是

记忆 ID。如果属于取代链的一部分，则重新激活前驱条目

参数

类型

必填

描述

id

string

否

记忆 ID（省略则显示聚合统计）

layer

string

否

按层筛选统计

entity_name

string

否

按实体筛选统计

include_history

boolean

否

显示取代链

参数

类型

必填

描述

format

string

是

json / markdown / claude-md

layers

string[]

否

按层筛选

scope

string

否

按作用域筛选

date_from / date_to

string

否

日期范围

limit

number

否

最大条目数（默认全部，最大 10K）

参数

类型

必填

描述

cleanup

boolean

否

true = 垃圾回收过期条目（默认：仅报告）

返回：状态（healthy / warning / degraded）、按层统计、过期条目、孤立链、陈旧/低置信度计数，以及 cleanup=true 时的清理计数。

参数

类型

必填

描述

client

string

是

客户端标识符（例如 claude-code、cursor、api）

project

string

否

此会话的项目作用域

meta

object

否

附加会话元数据

返回：id（会话 UUID）、started_at（ISO 8601）。

参数

类型

必填

描述

id

string

是

要结束的会话 ID

summary

string

否

完成内容的摘要（最多 10K 字符）

返回：id、ended_at、duration_minutes、memories_count。

参数

类型

必填

描述

limit

number

否

最大会话数（默认 20，最大 100）

client

string

否

按客户端筛选

project

string

否

按项目筛选

active_only

boolean

否

仅返回尚未结束的会话（默认 false）

返回：会话数组，包含 id、client、project、started_at、ended_at、summary、memories_count。

对比

mnemon-mcp

mem0

basic-memory

Engram

Anthropic KG

架构

SQLite FTS5 + vector

Cloud API + Qdrant

Markdown + vector

SQLite FTS5

JSON file

记忆结构

4 个类型化层

扁平

扁平

扁平 + 会话

图

搜索

FTS5 + hybrid RRF

语义

混合

FTS5

精确

事实版本控制

取代链

部分

无

无

无

词干提取

EN + RU (Snowball)

仅 EN

仅 EN

无

无

嵌入

BYOK (OpenAI / Ollama)

内置

FastEmbed

无

无

依赖

0 个必需

Qdrant, Neo4j

Python 3.12

Go binary

无

需要云服务

否

是

否

否

否

成本

免费

$19–249/mo

免费

免费

免费

安装

npm install -g

Docker + API 密钥

pip + 依赖

Go install

内置

许可证

MIT

Apache 2.0

AGPL

MIT

MIT

包含来源的扩展竞争分析：docs/COMPETITORS.md。

开发

npm run dev        # run via tsx (no build step)
npm run build      # TypeScript → dist/
npm run lint       # eslint (flat config)
npm test           # vitest — unit + integration + MCP dispatch + HTTP transport + hybrid RRF
npm run bench      # performance benchmarks
npm run db:backup  # backup database

CI 在 Node 20 和 22 上运行构建、lint 和测试，然后通过真实 JSON-RPC 对编译后的 服务器进行冒烟测试（tools/list 必须与精确的工具集匹配）。

技术栈： TypeScript 5.9（严格模式）、better-sqlite3、@modelcontextprotocol/sdk、Snowball stemmer、Zod、vitest。

代码指南请参阅 CONTRIBUTING.md。

设计原则

  • 默认气隙隔离 — 零遥测，永不例外。开箱即用，不会有任何数据离开本机；唯一与网络通信的组件是可选的嵌入器（embedder），且仅与你配置的提供商通信（包括本地 Ollama）。

  • 单文件 — 单个 SQLite 数据库，零运维，通过文件复制即可即时备份。

  • 确定性搜索 — 默认使用 FTS5 而非嵌入（embeddings）。可解释、可复现，无需 GPU。

  • 结构化优于扁平化 — 层级编码访问模式；取代链编码时间。

  • 极简 — 仅 4 个生产依赖。可在 Node 运行的任何地方工作。

  • 以度量而非断言评估 — 检索变更以黄金集（golden set）为基准进行评判，包含回归测试。

许可证

MIT

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

How are these scores calculated?

Maintenance

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

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