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mempalace记忆宫殿

MemPalace — Local AI memory with 96.6% recall. Semantic search over past conversations, knowledge graph with temporal facts, palace architecture (wings/rooms/drawers). Free, no cloud, no API keys. Highest LongMemEval score ever published.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.4.0
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160
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概述
安装方式
版本历史

mempalace

MemPalace — 本地AI记忆系统

您可以通过MCP工具访问本地记忆宫殿。该宫殿存储完整的对话历史和时间知识图谱——全部在用户本地机器上,零云端,零API调用。

架构

  • - = 人物或项目(例如 wingalice、wingmyproject)
  • = 类别(事实、事件、偏好、建议)
  • 房间 = 特定主题(例如 chromadb-setup、riley-school)
  • 抽屉 = 单个记忆块(逐字文本)
  • 知识图谱 = 带时间有效性的实体关系事实

协议 — 每次会话请遵循

  1. 1. 唤醒时:调用 mempalacestatus 加载宫殿概览。
  2. 在回答关于任何人、项目或过去事件之前:先调用 mempalacesearch 或 mempalacekgquery。切勿凭记忆猜测——从宫殿中核实。
  3. 如果不确定某个事实(姓名、年龄、关系、偏好):说让我查一下然后查询。错误比缓慢更糟糕。
  4. 每次会话后:调用 mempalacediarywrite 记录发生了什么、学到了什么、什么重要。
  5. 当事实发生变化时:先调用 mempalacekginvalidate 使旧事实失效,然后调用 mempalacekgadd 添加新事实。

可用工具

搜索与浏览

  • - mempalace_search — 跨所有记忆的语义搜索。始终从这里开始。
- query(必需):自然语言搜索 - wing:按翼筛选 - room:按房间筛选 - limit:最大结果数(默认5)
  • - mempalacestatus — 宫殿概览:总抽屉数、翼数、房间数
  • mempalacelistwings — 所有翼及其抽屉数量
  • mempalacelistrooms — 某个翼内的房间
  • mempalaceget_taxonomy — 完整的翼/房间/数量树

知识图谱(时间事实)

  • - mempalacekgquery — 查询实体关系。支持时间过滤。
- entity(必需):例如Max、MyProject - as_of:日期过滤(YYYY-MM-DD)——当时的事实情况 - direction:outgoing、incoming或both
  • - mempalacekgadd — 添加事实:主体 -> 谓词 -> 客体
- subject、predicate、object(必需) - valid_from:该事实何时开始成立
  • - mempalacekginvalidate — 将事实标记为不再成立
- subject、predicate、object(必需) - ended:该事实何时停止成立(默认:今天)
  • - mempalacekgtimeline — 实体的时间线故事
  • mempalacekgstats — 图谱概览:实体、三元组、关系类型

宫殿图谱(跨域连接)

  • - mempalace_traverse — 从某个房间出发,寻找跨翼的关联想法
- start_room(必需):起始房间 - max_hops:连接深度(默认2)
  • - mempalacefindtunnels — 连接两个翼的房间
  • mempalacegraphstats — 图谱连接性概览

写入

  • - mempalaceadddrawer — 将逐字内容存储到翼/房间中
- wing、room、content(必需) - 自动检查重复
  • - mempalacedeletedrawer — 按ID删除抽屉
  • mempalacediarywrite — 写入会话日记条目
- agent_name(必需):您的名称 - entry(必需):发生了什么、学到了什么 - topic:分类标签
  • - mempalacediaryread — 读取最近的日记条目

设置

用户需要先初始化并填充宫殿:

bash
pip install mempalace
mempalace init ~/my-convos
mempalace mine ~/my-convos

然后通过MCP连接(适用于Claude Code、Cursor等):

bash
claude mcp add mempalace -- python -m mempalace.mcp_server

对于OpenClaw,添加到您的MCP配置中:

json
{
mcpServers: {
mempalace: {
command: python3,
args: [-m, mempalace.mcp_server]
}
}
}

提示

  • - 搜索是语义(基于含义)的,而非关键词。我们讨论过数据库性能的什么内容?比数据库效果更好。
  • 知识图谱存储带时间窗口的类型化关系。用于人物和项目的事实——它知道事物何时成立。
  • 日记条目跨会话累积。每次对话结束时写一条,以建立连续性。
  • 翼在挖掘过程中从目录名称自动检测。您也可以通过 mempalaceadddrawer 创建自定义翼。

许可证与归属

此技能是MemPalace的集成,由Ben Sigman@bensig)、Igor Lins e Silva@igorls)、Milla Jovovich@milla-jovovich)和adv3nt3@adv3nt3)创建,采用MIT许可证。

MIT许可证

版权所有(c)2026 MemPalace贡献者

特此免费授予任何获得本软件及相关文档文件(软件)副本的人,不受限制地处理本软件的权利,包括但不限于使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和/或销售软件副本的权利,并允许获得软件的人这样做,但须满足以下条件:

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标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 mempalace-1775711645 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 mempalace-1775711645 技能

通过命令行安装

skillhub install mempalace-1775711645

下载

⬇ 下载 mempalace v1.4.0(免费)

文件大小: 3.55 KB | 发布时间: 2026-4-11 22:58

v1.4.0 最新 2026-4-11 22:58
- Updated license and attribution: now credits Ben Sigman, Igor Lins e Silva, Milla Jovovich, and adv3nt3.
- No functional or protocol changes; documentation only.

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