# README: evleven — Documentation Index

> MemoryForge MCP × 多模态记忆引擎 | 第11个项目

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## 一句话

evleven 是一个开源的、MCP 原生协议的**自学习多模态记忆服务器**。它在 MemoryForge MCP 的 L3-L5 认知学习管道基础上，新增图像、音频、代码三种记忆模态，支持跨模态检索。是当前唯一同时具备完整学习能力和多模态支持的 MCP 记忆方案。

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## 核心文档导航

### 交付层 (PRD + 架构)

| 文档 | 大小 | 内容 |
|------|:---:|------|
| PRD-Core.md | 83KB | 产品需求核心卷——定位、用户画像、竞品矩阵、认知模型、MCP 工具设计 |
| ADD.md | 79KB | 架构决策文档——12 项 ADR 含 CLIP/Whisper/AST 选型 |
| DIS.md | 29KB | 深度实现规格——10 组件状态机 + 伪代码 + 错误处理 |
| DEP.md | 11KB | 部署规格——数据流时序图 + 12 错误模式 + 监控告警 |
| ADI.md | 10KB | API 与集成——5 种 Client 配置 + SDK 设计 + E2E 场景 |
| OPS.md | 10KB | 运维手册——8 故障排查场景 + 容量规划 + 应急预案 |

### 附录 (深度分析)

| 文档 | 大小 | 内容 |
|------|:---:|------|
| Appendix-A.md | 110KB | 竞品深度分析 + STRIDE 威胁模型 + FMEA 失效模式 |
| Appendix-B.md | 81KB | 15 MCP Tools + 6 Resources 完整 API 规格 + 75+ 错误码 |
| Appendix-C.md | 84KB | 基准测试 + 性能数据 + 可扩展性分析 |
| Appendix-D.md | 84KB | 数据模型 + ERD + Schema 设计（含多模态表） |
| Appendix-E.md | 81KB | LLM 安全 + 审计日志 + 合规 + Prompt 模板库 |

### 工程规格

| 文档 | 大小 | 内容 |
|------|:---:|------|
| TST.md | 33KB | 测试规格——90+ 单元测试 + 35 集成测试 + 边界值表 |
| TECH-ANCHOR.md | 5KB | 技术锚点——必用/禁止技术清单 |

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## 与 Ten/MemoryForge 的差异

| 维度 | Ten | evleven |
|------|-----|---------|
| 记忆类型 | 3 (语义/情景/程序) | 6 (语义/情景/程序/视觉/音频/代码) |
| 模态 | 纯文本 | 文本 + 图像(CLIP) + 音频(Whisper) + 代码(tree-sitter) |
| MCP 工具 | 12 | 15 |
| MCP 资源 | 4 | 6 |
| 嵌入模型 | 1 (all-MiniLM) | 2 (all-MiniLM + CLIP) |
| 检索 | 文本语义 | 跨模态混合检索 |
| L3-L5 学习 | 仅文本 | 全模态覆盖 |

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## 技术栈

Python 3.11+ · FastMCP · SQLite (WAL) · sqlite-vec · FTS5 · CLIP ViT-B/32 · Whisper tiny · all-MiniLM-L6-v2 · tree-sitter · DeepSeek v4-pro · DashScope qwen-max · Apache 2.0

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## 竞品对比

唯一同时满足以下所有条件的方案: ① L3-L5 认知学习 ② 多模态（文本+图像+音频+代码）③ MCP 原生协议 ④ 零依赖部署（pip install 一行）⑤ 跨模态检索 ⑥ 实体隔离+共享协议 ⑦ Web 管理面板。

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## 版本

v1.0 | 2026-07-31 | evleven full-pipeline 自动生成