面向 AI 智能体的语义记忆 —— 记住重要的，懂得该忘的。 一条命令即可安装。适用于每个项目，适配每个 AI。100% 本地运行。

为什么？

你的 AI 在会话之间会遗忘一切。CLAUDE.md 是静态文件 —— 它无法学习。 向量数据库笨重且大多托管在云端。大多数"记忆"工具只是被动存储： 它们保存你扔进去的东西，从不排序，从不调和矛盾。

memsem 与众不同。 它是一个记忆系统，而不是一个抽屉：

• 🧠 自动写入 —— 在会话期间，你的 AI 会自动记录持久性事实（偏好、决策、约束）。不再需要"记得保存这个"。
• ⚖️ 自动排序 —— 每个事实都有动态优先级（importance × confidence × recency × frequency）。当上下文紧张时，最相关的记忆总是最先浮现。
• 🔄 处理矛盾 —— "我喝牛奶喝了好多年……等等，我乳糖不耐受。"旧事实不会被覆盖：它会逐渐淡出并归档，完整历史得以保留。关键事实（importance ≥ 0.9）受到保护。
• 🔗 概念桥接 —— 可选的本地语义索引（Ollama，运行在你的机器上）能让 fromage 找到 lactose，即使两者没有一个共同词。
• 🕰️ 拥有情景记忆 —— 在语义事实之上叠加会话摘要，就像大脑的两套长期记忆系统。
• 🔧 自我维护 —— 后台智能体将小事实整合为模式（"海马体"），并通过两两比较重新校准优先级，仅在让记忆更好检索时进行。

亲眼看看

安装一次，让它运行。这是在一个临时数据库上的真实会话 —— 你的真实记忆绝不会被触碰（node scripts/demo.mjs）：

=== memsem — demo on a temporary database ===
(your real memory in ~/.memory-mcp stays untouched)

1. The AI writes durable facts (memory_add_many)
   → 4 facts written

2. Strict search (lexical): memory_search { query: 'milk' }
   → user → drinks → milk

3. Semantic search (relax, local embeddings): memory_search { query: 'cheese', relax: true }
   No shared word with « lactose » — the local semantic index (Ollama) bridges it
   → lactose → is-present-in → cheese, yogurt, cream
   → user → is-intolerant-to → lactose
   → user → drinks → milk

4. Soft supersession: the AI learns you no longer drink milk
   → conflict: true, old fact faded (faded: [1])

5. Search now returns the current fact
   → user → drinks → no more milk (lactose intolerant)
   → user → drinks → milk

Stats: 5 active memories, semantic index OK (mxbai-embed-large)

隐私 —— 记忆属于你

• 100% 本地 —— 存储在你机器上的 ~/.memory-mcp/memory.db 中。无云端、无遥测、任何数据都不会离开你的电脑。
• 永不提交 —— 数据库位于所有仓库之外。克隆公共仓库、推送代码、分享截图：记忆始终留在你身边。每个用户拥有自己的记忆。
• 记忆跟随你，而不是你的项目 —— 同一个数据库在你所有仓库之间共享。新建文件夹、新建仓库：记忆依然还在。

安装

opencode —— 一行搞定

添加到 opencode.json（项目级或 ~/.config/opencode/opencode.json）：

{ "plugin": ["memsem"] }

就这样。插件会注册 MCP 服务器，将记忆协议和记忆索引注入每一次会话，授予所需权限，并运行后台智能体。重启 opencode。

Claude Code —— 一条命令

npx -y memsem setup

这会注册 MCP 服务器（claude mcp add memory -- npx -y memsem），并向 ~/.claude/CLAUDE.md 添加指向完整协议的 "memsem memory" 区块。

或者让 AI 来安装：直接把下面这段话粘贴给 Claude：

安装 memsem 持久记忆：运行 npx -y memsem setup，阅读 ~/.memsem/memory-protocol.md，然后应用该协议。

任何 MCP 客户端

npx -y memsem

服务器通过 stdio 使用 MCP 协议通信。将任意支持 MCP 的主机指向它，并把 memory-protocol.md 注入主机的指令（例如作为 AGENTS.md），即可让 AI 自主工作。

通用安装器

npx -y memsem setup        # 自动检测并配置你的主机（opencode、Claude）
npx -y memsem setup --help # 查看选项

幂等、安全、可逆（--uninstall）。

工作原理

记忆生命周期 —— 每个事实都遵循相同的路径：

flowchart LR
    W["memory_add — subject → predicate → object"] --> R["repeated → confidence ↑ frequency ↑"]
    W --> P["priority = f(importance, confidence, recency, frequency)"]
    R --> S{"contradiction?"}
    S -- yes --> F["old fact fades progressively"]
    F --> A["archived — history always kept"]
    S -- no --> K["kept, reinforced"]
    A --> J["pinned & critical (≥ 0.9) are protected"]

• 原子化事实 —— 每条记忆都是一个 subject → predicate → object 三元组，带有 importance、confidence、frequency、tags、theme、provenance 属性。
• 主题与焦点 —— 层级化主题（food/drinks）就是路由地图；按主题搜索会跨越所有项目。focus 列表让会话的活跃主题始终保持完整优先级。
• 动态优先级 —— 0.45 × importance + 0.25 × confidence + 0.2 × recency + 0.1 × frequency。关键事实胜过反复出现的模式。
• 软性更替 —— 矛盾会让旧事实淡出（confidence 衰减），直到低于阈值被归档。历史永远保留。
• 语义索引（可选） —— 每个事实在本地嵌入（通过 Ollama 使用 mxbai-embed-large）；relax: true 搜索会增加余弦相似度（阈值 0.5）。没有 Ollama 时，一切照常工作 —— 严格词汇搜索。

对比

| | memsem | CLAUDE.md / 笔记 | mem0 | Zep / Graphiti | 官方记忆 MCP | 用 Obsidian 当记忆 | |---|---|---|---|---|---|---| | 会话期间自动写入 | ✅ | ❌ | ⚠️ 需应用代码 | ⚠️ | ❌ | ❌ | | 为上下文预算排序 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | | 矛盾处理（软性更替） | ✅ | ❌（覆盖） | ❌（覆盖） | ❌ | ❌ | ❌ | | 语义搜索，本地且私有 | ✅（Ollama） | ❌ | ⚠️（需向量数据库） | ⚠️（需图数据库） | ❌ | ⚠️（插件） | | 情景记忆 + 自我维护 | ✅ | ❌ | ❌ | ⚠️ | ❌ | ❌ | | 所有仓库共用一个记忆 | ✅ | ❌（按项目） | ⚠️ | ⚠️ | ❌ | ⚠️（库 vault） | | 零依赖，npx -y | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | | 人类可读 / 可编辑 | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅（JSON） | ✅ |

文档

• memory-protocol.md —— 注入到你的 AI 中的协议：它如何自动写入、搜索和维护记忆。
• DESIGN.md —— 完整设计：愿景、原则、乳糖案例研究、路线图。
• scripts/demo.mjs —— 在临时数据库上复现上面的演示。

路线图

• [x] 语义索引（本地 Ollama 嵌入）
• [x] 情景记忆 + 会话提取
• [x] 海马体整合 + 两两评分裁判
• [x] 通用 opencode 插件 + memsem setup
• [ ] Obsidian 桥接：将记忆导出/导入为可读的 markdown 笔记
• [ ] 多跳图传播

许可证

MIT —— 可自由用于任何用途。你的记忆始终属于你。