memory-ai-local
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@memory-ai-locallist my projects"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Memory AI Local
Local-first Developer Memory for coding agents. 让 Codex、Claude Code、Antigravity 等 Coding Agent 读取同一份可追溯、可授权、可撤销的项目上下文,而不是每次换 Agent 都重新复制整段对话。
Memory AI Local 是一个运行在个人电脑上的 Developer Memory + Life Memory 实验应用。当前产品主线是 Developer Memory:保存项目目标、决策、约束、偏好、任务与交接包,并通过本地 MCP 按权限提供给不同 Coding Agent。
Life Memory 用于管理人物、照片、Live Photo 和故事草稿。它与开发数据共用本地服务和 SQLite 文件中的不同数据表,但在产品与 MCP 接口层严格隔离:Coding Agent 没有任何读取 Life Memory 的工具。
当前版本是供本地试用和产品验证的 Alpha,不是云服务,也不是已经完成安全加固的生产级密码保险库。请先阅读下方的隐私与安全边界。
它解决什么问题
Coding Agent 很强,但项目记忆通常被困在某个产品、某次对话或某个上下文窗口里。换模型、换客户端或开启新对话时,用户往往需要手动总结:
这个项目为什么这样设计?
哪些约束绝对不能违反?
我偏好的代码风格和协作方式是什么?
已经完成什么,下一步是什么?
新 Agent 最少需要知道哪些内容?
Memory AI Local 把这些内容变成一个由用户控制的本地记忆层:
项目文件 / Git / 用户记录
↓ 手动扫描与筛选
Memory AI Local(SQLite)
↓ 独立凭证 + 项目权限 + Token 预算
Codex / Claude Code / Antigravity / 其他 MCP 客户端
↓ 写入只生成候选
用户批准后落库Related MCP server: junto-memory
当前已经实现
Developer Memory
项目、开发记忆、任务、敏感标记、修订版本和访问记录。
SQLite 关键词检索,以及按 Token 预算生成的精简项目上下文。
按 revision 获取增量变化,避免 Agent 反复读取全部信息。
面向 Agent 切换的精简交接包,不附带完整原始对话。
手动扫描项目文件夹、Git 最近 30 条提交,以及
AGENTS.md、CLAUDE.md、SKILL.md等指令文件。扫描内容先进入本地数据源索引;建议写入长期记忆的内容仍需用户审批。
完整本地备份、SHA-256 清单校验和替换式恢复;恢复前自动创建安全备份。
Agent 权限与 MCP
Codex、Claude Code、Antigravity 使用彼此独立的本地凭证。
每个 Agent 可分别配置项目读取、搜索、候选写入、交接和敏感记忆权限。
在网页中关闭某个客户端后,旧凭证下一次调用即失效,不影响其他 Agent。
Agent 对记忆和任务的“写入”只会创建待审批候选,不能绕过用户直接改变长期记忆。
提供真实 STDIO MCP 自检,验证工具列表、授权读取和写入保护。
Life Memory(实验功能)
人物档案、照片和视频的本地导入与时间线。
JPEG EXIF 读取;保留 HEIC 原文件。
同名照片与 MOV 的 Live Photo 配对。
关联人物、地点、时间和说明,并生成本地故事草稿。
Life Memory 不通过 MCP 暴露给 Coding Agent。
8 个 MCP 工具
工具 | 用途 | 写入行为 |
| 列出当前客户端获准访问的项目,不返回绝对路径 | 只读 |
| 按预算读取项目目标、任务和关键记忆 | 只读 |
| 搜索少量记忆摘要,敏感内容默认隐藏 | 只读 |
| 已知记忆 ID 时按需读取完整内容 | 只读 |
| 读取指定 revision 之后的增量变化 | 只读 |
| 提交一条长期记忆候选 | 用户批准后才落库 |
| 提交任务状态或标题修改候选 | 用户批准后才修改 |
| 按权限和预算生成精简 Agent 交接包 | 创建本地交接记录 |
为什么更节省 Token
Memory AI Local 不把数据库、项目目录或历史聊天整包塞进上下文。推荐的调用方式是:
项目开始时调用一次
get_project_brief,默认预算为 600。遇到具体问题时才调用
search_memories,先看少量摘要。只有确实需要细节时,再按 ID 调用
get_memory。长任务用
get_changes获取增量,不重复拉取完整上下文。切换 Agent 前调用
create_handoff,只交接目标、决策、约束和待办。
预算是近似的上下文控制值,并非模型厂商账单中的精确 Token 计量。
快速开始
环境要求
Node.js 22.5.0 或更高版本
现代浏览器
无需云账号,也无需安装第三方 npm 依赖
先确认 Node 版本:
node --versionWindows
下载或克隆项目后,直接双击:
Start Memory AI.cmd浏览器会自动打开 http://127.0.0.1:3765。使用期间请保持命令窗口开启;关闭窗口即停止本地服务。
也可以在 PowerShell 中运行:
npm.cmd start如果 PowerShell 提示脚本执行策略限制,请继续使用上面的 npm.cmd,不要修改系统执行策略。
macOS / Linux
当前自动打开浏览器的脚本针对 Windows。macOS 或 Linux 请在项目目录运行:
MEMORY_AI_NO_BROWSER=1 npm start然后手动打开 http://127.0.0.1:3765。
首次运行
首次启动时,应用会自动在项目目录下创建 data/、本地 SQLite 数据库和初始 Developer Memory 工作区。它只监听 127.0.0.1,默认不会把数据上传到云端。
建议按这个顺序体验:
在“项目记忆”中建立或编辑一个项目,并填写它的本地目录。
在“数据源”中手动扫描 Folder、Git 或项目指令文件。
创建一条决策或约束,试用关键词检索和精简上下文。
在“Agent 连接”中先运行 MCP 自检,再连接一个 Coding Agent。
让 Agent 提交一条记忆候选,到“权限与审计”中批准或拒绝。
立即断开该 Agent,验证独立凭证撤销流程。
在设置中创建并验证一份完整备份。
应用内的“产品说明书”提供更完整的页面级操作指导,也可以在服务运行后直接打开 http://127.0.0.1:3765/product-guide.html。
连接 Coding Agent
保持 Memory AI Local 正在运行。
打开网页中的“Agent 连接”。
选择 Codex、Claude Code 或 Antigravity,点击“查看连接步骤”。
复制网页为该客户端生成的专属 MCP 配置与凭证。
将配置加入对应客户端并重启客户端。
确认出现上方列出的 8 个
memory-ai-local工具。回到网页配置项目权限;不再使用时可以立即断开。
仓库中的 mcp-config.example.json 仅用于展示配置结构。请不要使用其中的占位凭证,也不要把网页生成的真实凭证提交到 Git。 非 Windows 用户需要在 MCP 配置中使用本机的绝对路径。
更详细的规则参见 MCP 使用说明.txt。
数据源与扫描边界
Memory AI Local 不会监控整台电脑,也不会自动读取 Coding Agent 的私有聊天历史。它只在用户点击扫描后,读取项目“本地目录”所指向的内容。
当前 Folder 扫描遵循以下限制:
最大深度 4 层,最多 80 个文件。
单文件最多读取 32 KB,总读取量最多 512 KB。
跳过
.env、疑似密钥与凭证、二进制文件、node_modules、dist、build和data。Git 读取分支、受控状态以及最近 30 条提交,不执行项目代码或 Git Hook。
扫描是一种受限、只读、由用户触发的导入流程,不是后台文件监控服务。
本地数据与备份
运行产生的数据默认位于:
data/
├── memory-ai.db # Developer 与 Life 的本地 SQLite 数据表
├── mcp-credentials.json # 每个 MCP 客户端的本地凭证
├── life-media/ # Life Memory 媒体副本
└── backups/ # 完整备份目录与校验清单这些内容包含真实个人数据,已经被设计为不进入 Git。分享问题或提交 Issue 时,不要附带整个 data/ 目录、数据库、媒体或 MCP 凭证。
完整备份会复制 Developer 索引、Life 索引与媒体文件,并生成 SHA-256 清单。恢复操作会先验证清单,再创建恢复前安全备份。仅导出 JSON 不包含 Life 媒体二进制;跨机器迁移应优先使用完整备份目录或复制整个 data/ 文件夹。
隐私与安全边界
已实现的保护:
服务默认只绑定
127.0.0.1。MCP 客户端使用独立凭证,可分别授权并立即撤销。
敏感记忆默认在 SQL 查询层对 Agent 隐藏。
Agent 写入记忆和任务必须经过本地用户审批。
MCP 不定义任何 Life Memory 工具。
项目扫描跳过常见密钥、环境变量、构建产物与大文件。
当前仍需用户承担的安全边界:
SQLite 数据库、Life 媒体和 MCP 凭证尚无应用层静态加密。请使用操作系统账户、BitLocker、FileVault 或可信磁盘加密。
Life 与 Developer 当前位于同一个 SQLite 文件的不同数据表;现有隔离是产品与接口级隔离,不是物理独立的加密保险库。
本地 Web API 当前面向单用户回环地址使用,不应把端口转发到局域网或公网。
不要在不可信电脑上运行,也不要将
data/同步到未加密的公共网盘或代码仓库。单个 Life 媒体导入上限为 30 MB;部分 Windows 浏览器不能直接预览 HEIC,但应用会保留原文件。
当前没有实现
以下项目是明确的产品边界,不应理解为已经可用:
向量数据库或语义检索;当前是 SQLite 关键词匹配。
自动读取 Codex、Claude Code 或 Antigravity 的完整私有历史。
ChatGPT / Claude 导出包导入。
微信聊天记录抓取或联系人选择导入。
iPhone 照片库自动监控或无线同步。
多设备同步、云托管、账号系统和多人协作。
应用层静态加密、物理独立 Life Vault。
声音克隆、形象克隆或数字人生成。
面向普通用户的一键桌面安装包。
路线图(探索中)
路线图代表后续验证方向,不代表已经交付或承诺日期:
更清晰的首次使用引导、便携式测试包和桌面封装。
ChatGPT / Claude 官方导出包的本地解析与可选择导入。
Coding Agent 会话的显式导入适配器,而非隐式抓取。
数据量足够大后,再评估可替换的本地向量检索 Adapter。
凭证与敏感字段加密,以及真正物理分离的 Life Vault。
在用户明确选择与授权前提下,探索照片和聊天资料导入。
测试
项目使用 Node.js 内置测试运行器:
npm testWindows PowerShell 可使用 npm.cmd test。
当前测试覆盖 API、前端关键契约、产品说明书、MCP STDIO 协议、独立授权与敏感记忆过滤、审批写入、EXIF、数据源扫描、备份恢复和常见安全边界。
MCP 还可以在网页“Agent 连接”中运行真实子进程自检。它会验证 8 个工具可见,并确认只读测试客户端不能提交写入。
项目结构
Memory AI Local Frontend/
├── index.html / style.css / script.js # 主应用界面
├── product-guide.* # 产品说明书页面
├── life.css / life.js # Life Memory 实验界面
├── backend/
│ ├── server.js # 本地 HTTP 服务与 API
│ ├── db.js # SQLite schema 与初始化
│ ├── service.js # Developer Memory 领域逻辑
│ ├── mcp-server.js # STDIO MCP Server
│ ├── mcp-auth.js # 客户端凭证与项目权限
│ ├── source-service.js # 受限项目数据源扫描
│ ├── backup-service.js # 备份、校验与恢复
│ └── life-service.js # Life Memory 领域逻辑
├── tests/ # Node.js 自动测试
├── Start Memory AI.cmd # Windows 双击启动
└── data/ # 本地运行数据,不应提交反馈与贡献
欢迎通过 GitHub Issues 反馈真实试用体验,尤其是:
操作系统与 Node.js 版本。
从启动到复现问题的最短步骤。
浏览器控制台或命令窗口中的错误文字。
你使用的 Coding Agent 与 MCP 客户端版本。
哪一步让你困惑,以及你原本期待发生什么。
请先搜索是否已有相同问题;提交前务必删除绝对路径、真实记忆、照片、聊天内容、令牌和数据库。较大的功能改动建议先在 Issue 中说明使用场景与数据边界,再提交 Pull Request。
Memory AI Local 1.2.0 · Alpha — 数据留在本地,Agent 只拿到完成任务所需的最小上下文,长期记忆由用户决定。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
An MCP memory server. One memory your agents share — across models, devices and apps.
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
shared AI-context layer for teams — persistent memory your agents search and update over MCP
Persistent AI memory shared across Claude, ChatGPT, coding agents, and compatible MCP clients.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA self-hosted MCP server that provides AI assistants with a shared, persistent SQLite-backed memory for storing and retrieving project context, decisions, and discoveries. It enables cross-session continuity and team-wide knowledge sharing to keep AI coding tools aligned and informed.3MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceA shared memory and coordination server for multiple AI coding agents, built on the Model Context Protocol (MCP).5MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceMCP server that provides a shared semantic memory layer for AI coding agents, enabling teams to store, search, and sync context, decisions, and knowledge across projects with project-based isolation and multi-backend support.141MIT
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceA local, cross-editor MCP server that provides persistent memory for coding agents, capturing and recalling decisions, conventions, and fixes across sessions without API keys.-