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MeMesh LLM Memory

Local memory for Claude Code and MCP coding agents.

One SQLite file. No Docker. No cloud required.

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问题

您的编码代理会忘记会话之间发生的事情。每一个架构决策、错误修复、失败的测试和来之不易的教训都必须重新解释。Claude Code重新开始，重新发现旧的约束，并在它应该知道的事情上燃烧上下文。

MeMesh为编码代理提供持久、可搜索、不断发展的本地内存。

此包是MeMesh产品系列的本地存储层。它有意设计得小巧且开源：使用npm安装，将内存保存在 ~/.memesh/knowledge-graph.db，并将其连接到Claude Code或任何兼容MCP的客户端。托管工作区和企业操作系统产品应与此软件包的README和路线图分开。

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证明——LongMemEval-S上95.40%的R@5

MeMesh的检索引擎是 仅FTS5 （无LLM，热路径上无嵌入），针对公众进行测量 LongMemEval-S 基准测试（500个问题，麻省理工学院许可）：

系统	R@5	来源
MeMesh（模式A，FTS5）	95.40%	基准测试/longmemeval/RESULTS.md
MemPalace	96.6%	供应商自我报告
超级内存	~82%	供应商估计
Zep	63.8%	LongMemEval论文
Mem0	49.0%	LongMemEval论文

复制命令、数据集SHA256、每个问题的原始结果和已知故障分析都在 benchmarks/longmemeval/。可在约10秒内重新运行。

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60秒内开始

选项A——Claude Code插件（一行安装）

如果您使用Claude Code，请从CLI内部安装MeMesh作为插件：

/plugin marketplace add PCIRCLE-AI/memesh-llm-memory
/plugin install memesh@pcircle-memesh

Claude Code自动连接钩子、技能和MCP服务器。您可以在会话中自动捕获、主动回忆、 /memesh Claude Code对话中的技能（记住/回忆/学习/忘记），以及 remember / recall / forget / learn 作为MCP工具提供给代理。CLI和本地仪表板也可以完全访问，无需任何额外的全局安装-- npx @pcircle/memesh 运行每个CLI命令，以及 npx @pcircle/memesh 在以下位置启动仪表板 localhost:3737MCP服务器直接从插件的捆绑编译输出运行——否 npx 查找，否 npm install -g，不需要构建步骤。如果本地 better-sqlite3 首次启动时缺少绑定（例如在Node重大升级后），启动器会在继续之前通过在进程中重建来自我修复。

选项B——npm全局（可选优化）

如果你想把二进制文件直接放在你的shell上 PATH （太简单了 memesh, memesh-mcp等在任何终端上工作，无需每次通话 npx 查找），或者您想公开 memesh-mcp 作为固定路径的stdio命令 非克劳德代码MCP客户端 （光标、光标、终端仅流动）：

npm install -g @pcircle/memesh

首次安装注意事项（一次性）： - 本地模块 — better-sqlite3 和 sqlite-vec 在macOS（arm64/x64）、Linux（x64/arm64）和Windows x64上通过预构建的二进制文件安装。在不常见的平台上或预构建失败时，您需要一个可用的C/C++工具链。 - 嵌入模型 --触发本地嵌入的第一个调用（例如。 recall 具有语义模式）下载 Xenova/all-MiniLM-L6-v2 （约80 MB）插入 ~/.memesh/models/。后续通话是即时的。默认检索路径（FTS5）不需要此下载。

步骤1.5：将MeMesh连接到Claude代码中（仅限npm路径）

如果您是通过安装的 选项A (/plugin install memesh@pcircle-memesh)，跳过此步骤——Claude Code会自动连接插件挂钩。

如果您是通过安装的 选项B (npm install -g)，CLI位于PATH上，MCP服务器已注册，但Claude Code会话挂钩未自动连接。没有它们，你仍然可以使用 memesh remember / recall 手动，但 自动捕获循环 （会议→ 课程→ 下次会议上召回）保持沉默。

memesh install-hooks         # adds memesh's hooks to ~/.claude/settings.json
memesh doctor                # verifies "Hooks wired into Claude Code" passes

钩子与您已经拥有的任何自定义钩子共存 ~/.claude/hooks/ — install-hooks 写入附加条目，永远不会覆盖您的条目。要稍后删除： memesh uninstall-hooks.

第二步：存储决策

下面的bash示例假设 memesh 在你的 PATH （选项B）。选项A（仅限插件）用户有两条等效路径：Claude Code对话中的ask（ /memesh 技能+MCP工具涵盖相同的流程），或替换 memesh 随着 npx @pcircle/memesh 在任何shell中——相同的标志，不需要全局安装。

memesh remember "Use OAuth 2.0 with PKCE for the new auth"

或者，当您需要一个稳定的名称和类型以供以后过滤时，请使用显式形式：

memesh remember --name "auth-decision" --type "decision" --obs "Use OAuth 2.0 with PKCE"

第三步：稍后回忆

memesh recall "login security"
# → Finds "OAuth 2.0 with PKCE" even though you searched different words

就这样 MeMesh现在正在跨会话进行记忆和回忆。

如果要验证端到端的安装和本地布线：

memesh doctor

打开仪表板探索您的记忆：

memesh

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这是给谁的？

如果你是。.	MeMesh可以帮助您。..
使用Claude Code的开发人员	工作时自动回忆项目决策、文件特定经验教训和过去的失败
编码代理高级用户	跨MCP兼容工具共享一个本地内存层
一个尝试人工智能编码工作流程的团队	在不引入托管基础设施的情况下导出/导入项目知识
代理开发人员	通过MCP、HTTP、CLI或Python SDK添加本地内存

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首先为编码代理设计

克劳德代码/桌面

memesh-mcp

MCP工具+克劳德代码挂钩

任何HTTP客户端

curl localhost:3737/v1/recall \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"auth"}'

memesh serve （REST API）

任何LLM（OpenAI格式）

memesh export-schema \
  --format openai

将工具粘贴到任何API调用中

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为什么不使用OpenMemory、游标存储器、Mem0或Zep？

	MeMesh	OpenMemory	游标存储器	Mem0	Zep/Graphiti
最适合的	编码代理的本地内存	本地/跨客户端MCP内存	游标本地项目内存	托管应用程序/代理内存	时态知识图
安装形状	`npm install -g @pcircle/memesh`	本地应用程序/服务器流	内置光标	云API/SDK/MCP	服务/框架设置
存储	一个本地SQLite文件	本地内存堆栈	游标管理规则/内存	托管或自托管堆栈	图形数据库
需要云	否	本地模式为否	取决于Cursor帐户/设置	平台为是	通常为是/自托管
克劳德代码挂钩	一流	MCP工具	否	MCP工具	非特定于Claude代码
仪表板	内置	内置	光标设置	平台仪表板	平台/图形工具
权衡	简单的本地楔形，不是企业规模	更广泛的本地应用程序足迹	锁定到游标	强大的管理平台，更少的本地优先	强大的图形模型，更重的设置

MeMesh将企业规模的托管基础设施换成了即时的本地设置、可检查的存储和编码代理工作流挂钩。

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Claude代码中自动发生的事情

你不需要手动记住一切。MeMesh拥有 7个挂钩 在工作中捕捉和注入知识：

何时	MeMesh做什么
每次会话开始	加载您最相关的记忆+过去课程的主动警告
编辑文件之前	在Claude编写代码之前回忆与文件或项目相关的记忆
在bash命令之前	（选择加入）Nudges Claude将高可验证性命令（测试、构建、lint、迁移、部署、基准测试）作为后台代理进行调度
当你要求记住	检测“记住这个”/“guardar en memesh”/“sauvegadar dans memesh”或“留言者”的意图（5种语言），并提醒克劳德使用memesh
之后每 `git commit`	使用差异统计记录您更改的内容
当克劳德停下时	捕获已编辑的文件，修复错误，并从失败中自动生成结构化的经验教训
在上下文压缩之前	在知识丢失到上下文限制之前保存知识

随时选择退出： export MEMESH_AUTO_CAPTURE=false

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配置

所有配置都是通过环境变量进行的。默认值是仅本地和零网络——你不需要设置任何东西来获得一个工作系统。

变量	默认值	它的作用
`MEMESH_DB_PATH`	`~/.memesh/knowledge-graph.db`	覆盖SQLite数据库位置。
`MEMESH_AUTO_CAPTURE`	`true`	禁用自动捕获挂钩(`Stop`, `PreCompact`)完全。
`MEMESH_AUTO_DETECT_LLM`	unset	设置为 `1` 让memesh从您的shell环境中自动检测提供者(`OPENAI_API_KEY` 等等）并切换到BYOK嵌入。默认新安装仅限于本地ONNX（384 dim） --如果你想要云嵌入，请选择加入。如果没有设置此标志 `OPENAI_API_KEY` 躺在你的壳里被忽略了。
`MEMESH_ENABLE_AGENTIC_ORCHESTRATION`	unset	设置为 `1` 以启用实验性工作模型协议（CTO/Orchestrator/Agents框架）。添加会话开始横幅、Bash命令提示，以及 `verify_agent_work` 遥测。该协议的有效性正在被检验，尚未得到证实——如果你想参与，可以选择加入。默认设置为OFF：核心内存功能在没有此标志的情况下工作。
`MEMESH_AUTO_UPDATE`	`off`	自动更新策略。 `off` （默认）从不自动更新； `patch` 允许 `X.Y.Z → X.Y.Z+N`; `minor` 添加 `X.Y.Z → X.Y+1.0`; `major` 允许任何碰撞。在允许的情况下 `npm install -g` 在会话结束时触发（Stop hook），这样它就不会阻碍你的工作——结果会进入 `~/.memesh/auto-update.log`.也可设置为 `autoUpdate` 在 `~/.memesh/config.json` （env获胜）。当维护人员弃用已安装的版本时（安全建议）， `patch` 即使在 `off` --小/大颠簸仍然是手动的，以避免无声的行为漂移。
`OPENAI_API_KEY`	unset	您的OpenAI密钥。仅在以下情况下使用 `MEMESH_AUTO_DETECT_LLM=1` 或者显式配置提供程序。
`OLLAMA_HOST`	`http://localhost:11434`	使用本地Ollama提供商时，覆盖Ollama端点。

memesh doctor 打印已解析的配置，以便您可以看到活动的内容。

当npm将已安装的版本标记为已弃用（通常是安全警告）时，下一个会话开始会在前面添加一个强 ⚠️ MeMesh is DEPRECATED 横幅和 memesh update-status 在升级之前，表面显示相同的线条。支票缓存在 ~/.memesh/update-check..json 因此，短暂的网络故障不能减弱警告。

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仪表板

8个选项卡，11种语言，零外部依赖。访问地址： http://localhost:3737/dashboard 当服务器正在运行时。

选项卡	您所看到的
洞察	记忆洞察——来自梦想家引擎的每周回顾和模式建议；一键接受/拒绝
搜索	在所有记忆中进行全文+矢量相似性搜索
浏览	所有具有存档/还原功能的实体的分页列表
分析	记忆健康评分、30天时间线、PM速度+KG连接指标、工作模式、清理建议
图	具有类型过滤器、搜索、自我模式、近因热图的交互式力导向知识图
课程	从过去的失败中吸取结构化的教训（错误、根本原因、修复、预防）
管理	归档和恢复实体
设置	LLM提供程序配置，即时语言选择器

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智能功能

🧠 智能搜索 --搜索“登录安全”，找到关于“OAuth PKCE”的记忆。MeMesh使用您配置的LLM使用相关术语扩展查询。

📊 评分排名 --结果按相关性（30%）+近因性（25%）+频率（15%）+置信度（15%）+回忆影响（10%）+时间效度（5%）排名。

🔄 知识进化 --决策会改变。 forget 存档旧记忆（永不删除）。 supersedes 关系链接旧→ new.你的AI总是看到最新版本。

⚠️ 冲突检测 --如果你有两个相互矛盾的记忆，MeMesh会警告你。

🕸️ 知识图谱连接 — memesh kg backfill-relations --all-rules 使用标签共现、项目聚类、会话上下文和名称相似性链接孤立实体——不需要LLM。将代表性知识库中的孤儿率从89%降低到12%以下。

📦 团队共享 — memesh export > team-knowledge.json → 与您的团队分享→ memesh import team-knowledge.json 导入的捆绑包保持可搜索状态，但MeMesh不会自动将导入的内存注入Claude挂钩，直到您在本地查看或重新存储它们。

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示例用法

“MeMesh记得三周前我们选择了PKCE而不是隐式流。当我再次向Claude询问身份验证时，它已经知道了——不需要重新解释。” — 独自开发，构建SaaS

“我们每周五导出团队的记忆，周一导入。每个人的克劳德都知道团队上周学到了什么。” — 3人创业，共享知识库

“仪表板显示，我90%的记忆都是自动生成的会话日志。我开始使用 remember 专门用于架构决策。游戏规则改变者。" — 发现“分析”选项卡的开发人员

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解锁智能模式（可选）

默认情况下，MeMesh在离线状态下工作——回忆完全不受LLM限制（LongMemEval-S开箱即用的95.40%R@5）。只有当您希望LLM增强的分析流位于顶部时，才添加LLM API密钥：更智能的会话提取、新内存的自动标记、从失败中生成课程，以及 consolidate / dream 压缩：

memesh config set llm.provider anthropic
memesh config set llm.api-key sk-ant-...

或者使用仪表板设置选项卡（可视化设置）：

memesh  # opens dashboard → Settings tab

	级别0（默认）	级别1（智能模式）
搜索	FTS5+sqlite-vec，95.40%R@5（~18ms/查询）	不变——在每个级别上召回都是无LLM的
自动捕获	基于规则的模式	+LLM提取决策和经验教训
自动标记	仅手动标签	+LLM为新内存生成标签
失效分析	不可用	+LLM将会话错误转换为结构化课程
压缩	不可用	`consolidate` + `dream` 压缩冗长的记忆
成本	免费，无API密钥	每次分析调用约0.0001美元（Haiku）

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全部9个记忆工具

工具	它做什么
`remember`	用观察、关系和标签存储知识
`recall`	FTS5+sqlite-vec搜索，多因素评分（相关性、新近度、频率、置信度、时间有效性）——热门路径中没有LLM
`forget`	软存档（从不删除）或删除特定观察结果
`consolidate`	LLM驱动的详细内存压缩
`export`	在项目或团队成员之间以JSON格式共享记忆
`import`	使用合并策略导入内存（跳过/覆盖/追加）
`learn`	记录从错误中吸取的结构化教训（错误、根本原因、修复、预防）
`user_patterns`	分析你的工作模式——时间表、工具、优势、学习领域
`verify_agent_work`	保存后台代理工作的验证报告；对声称的文件更改进行现实检查 `git diff`

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建筑

                    ┌─────────────────┐
                    │   Core Engine   │
                    │  (8 operations) │
                    └────────┬────────┘
           ┌─────────────────┼─────────────────┐
           │                 │                 │
     CLI (memesh)    HTTP API (serve)    MCP (memesh-mcp)
           │                 │                 │
           └─────────────────┼─────────────────┘
                             │
                    SQLite + FTS5 + sqlite-vec
                    (~/.memesh/knowledge-graph.db)

Core与框架无关。同样的逻辑从终端、HTTP或MCP运行。

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升级

Claude Code的插件市场在安装时固定版本不自动更新。要获取新版本，请执行以下操作：

选项A-- /plugin 用户界面：卸载 memesh@pcircle-memesh，然后重新安装。Claude Code获取最新的市场版本。

选项B——单行脚本 （无UI点击，幂等）：

bash ~/.claude/plugins/cache/pcircle-memesh/memesh//scripts/upgrade-plugin.sh

该脚本快速转发市场缓存，将新版本发布在 ~/.claude/plugins/cache/，安装运行时deps，并重新指向 installed_plugins.json.之后重新启动Claude Code，以便MCP服务器重新连接。

npm全局安装 (npm install -g @pcircle/memesh)可以通过以下方式进行自我更新 memesh update.源代码检查： git pull && npm install && npm run build.

当有新版本可用时，会话开始会显示一行横幅（每个版本限制为每24小时一次），以及 memesh doctor 使用特定于通道的命令报告升级目标。

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贡献

git clone https://github.com/PCIRCLE-AI/memesh-llm-memory
cd memesh-llm-memory && npm install && npm run build
npm test             # 630 tests
npm run test:e2e-dashboard

仪表板： cd dashboard && npm install && npm run dev

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MIT — Made by PCIRCLE AI

Claude Code Buddy

快速接入

详细介绍

问题

证明——LongMemEval-S上95.40%的R@5

60秒内开始

选项A——Claude Code插件（一行安装）

选项B——npm全局（可选优化）

步骤1.5：将MeMesh连接到Claude代码中（仅限npm路径）

第二步：存储决策

第三步：稍后回忆

这是给谁的？

首先为编码代理设计

为什么不使用OpenMemory、游标存储器、Mem0或Zep？

Claude代码中自动发生的事情

配置

仪表板

智能功能

示例用法

解锁智能模式（可选）

全部9个记忆工具

建筑

升级

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