持续记忆系统
持久内存与分层压缩技术在开发环境中的应用
   
概述
Continuo是一种 持久内存系统 该系统为开发工作流提供了语义搜索和存储能力。通过将推理（大型语言模型，LLM）与长期记忆（向量数据库 + 分层压缩）分离，系统能够无限期地维护知识，从而规避上下文窗口的限制。
主要特点
- 持久内存 - 在不同会话之间存储和检索开发知识
- 语义搜索 - 使用自然语言查询查找相关信息
- 分层压缩 - N0（数据块）→ N1（摘要）→ N2（元摘要）
- MCP 集成 - 通过模型上下文协议与集成开发环境（IDE）无缝集成
- 性价比高 - 100%本地（免费）或混合（低成本）部署选项
- FastMCP（可译为“快速多重组合预测”或根据具体上下文意译，但直接音译为“法斯特MCP”在某些技术或行业语境下也可能被接受，不过“快速多重组合预测”更为通用） - 基于现代的MCP服务器框架构建
快速入门
安装
git clone https://github.com/GtOkAi/continuo-memory-mcp-memory-mcp.git
cd continuo
./scripts/setup_memory.sh用法
- 启动内存服务器：
./scripts/run_memory_server.sh- 配置您的集成开发环境（Qoder/Cursor）：
创建 .qoder/mcp.json （或者 .cursor/mcp.json)：
{
"mcpServers": {
"continuo-memory": {
"command": "/absolute/path/to/continuo/venv_memory/bin/python",
"args": [
"/absolute/path/to/continuo/src/mcp/memory/mcp_memory_server.py",
"--provider",
"local",
"--db-path",
"/absolute/path/to/memory_db"
]
}
}
}- 在您的集成开发环境（IDE）中使用：
@continuo-memory search_memory("authentication implementation")
@continuo-memory store_memory("Fixed JWT validation bug", {"file": "auth.py"})
@continuo-memory get_memory_stats()建筑学
IDE Chat ──► MCP Adapter ──► Memory Server ──► ChromaDB
▲ ▲ │ │
│ └──── tools ◄─────┘ │
└───── response ◄──── context ◄───────────────┘组件
- 内存服务器 - 使用ChromaDB和sentence-transformers进行嵌入表示
- MCP适配器 - FastMCP服务器暴露（或“对外提供服务”）
search_memory并且store_memory工具 - 分层压缩 - 多级上下文优化（N0/N1/N2）
- 自动驾驶模式 - 可选的自动化流程：观察 → 规划 → 执行 → 反思循环
配置
局部嵌入（免费）
python src/mcp/memory/mcp_memory_server.py \
--provider local \
--db-path ./memory_dbOpenAI 嵌入（低成本）
python src/mcp/memory/mcp_memory_server.py \
--provider openai \
--api-key sk-your-key \
--db-path ./memory_dbAPI
工具
search_memory(query: str, top_k: int = 5, level: str | None = None) -> str
- 持久内存中的语义搜索
- 返回相关文档及其相似度评分
store_memory(text: str, metadata: dict | None = None, level: str = "N0") -> str
- 将内容存储在持久内存中
- 支持元数据标记和层级级别
get_memory_stats() -> str
- 获取内存统计信息（总文档数、层级数等）
层级级别
- N0 - 原始代码块（代码片段、对话）
- N1 - 微型摘要（压缩5-10个片段）
- N2 - 元摘要（压缩5-10个摘要）
示例
查看 examples/memory/ 目录：
basic_usage.py- 简单的存储/检索操作hierarchical_demo.py- 多级压缩示例auto_mode_demo.py- 自主模式演示
文档
技术栈
- Python 3.9及以上版本 - 核心实现
- ChromaDB（注：这是一个专有名词，通常不直接翻译，但若需解释性翻译，可译为“色彩数据库”或根据具体上下文调整） - 用于嵌入的向量数据库
- 句子变换模型（或句子表示模型） - 局部嵌入生成（all-MiniLM-L6-v2）
- FastMCP - MCP服务器框架
- 模型上下文协议 - 集成开发环境（IDE）集成标准
成本与许可
嵌入提供商
| 提供者 | 存储 | 搜索 | 每月（1000次查询） |
|---|---|---|---|
| 中文翻译 | 项目1 | 项目2 | 项目3 |
| 本地（sentence-transformers） | 免费 | 免费 | $0 |
| OpenAI 嵌入（embeddings）| 免费 | ~$0.0001/查询 | ~$0.10 |
软件许可证 | 使用场景 | 许可证 | 成本 | |----------|---------|------| | 个人/研究 | AGPL v3（GNU Affero通用公共许可证第3版） | 免费 | | 初创公司（\<100万美元，\<10名员工）| AGPL v3（通用公共许可证第3版）| 免费 | | 非营利/教育 | AGPL v3（通用公共许可证第三版） | 免费 | | 商业（≥100万美元或≥10名员工）| 商业 | 起价每年2,500美元
| 见 COMMERCIAL_LICENSE.md 翻译为中文是：“商业许可证.md”
详情如下。
做出贡献 欢迎投稿！请阅读 \CONTRIBUTING.md\ 翻译成中文是：“贡献指南/贡献规范文件”。这个文件通常用于说明如何向某个项目或组织做出贡献，包括贡献的流程、规范、要求等信息
作为指南。
许可证 持续记忆系统是“dual-licensed”翻译成中文是“双授权的”或“拥有双重许可的”
：
📖 开源（AGPL v3）
- 免费提供给：
- ✅ 个人开发者和研究人员
- ✅ 非营利组织和教育机构 ✅ 具备（以下条件）的公司 收入低于100万美元 并且
- \<10名员工
- ✅ 开发、测试和评估
✅ 开源项目（兼容AGPL协议）要求
根据AGPL v3（GNU Affero通用公共许可证第三版）分享修改后的源代码 看 许可证
遵循完整的AGPL v3条款。
💼 商业许可证
- 所需用于： ❌ 拥有（以下特征的）公司 收入≥100万美元 或
- ≥10名员工
- ❌ 专有/闭源产品
❌ 不提供源代码披露的SaaS服务
- 好处：
- ✅ 无AGPL（GNU Affero General Public License）的copyleft义务
- ✅ 专有使用权
- ✅ 优先支持（可选）
✅ 定制部署协助（可选）定价 来自 2,500美元/年
(青铜)至自定义企业版 看 COMMERCIAL_LICENSE.md 翻译为中文是：“商业许可证.md”
关于价格和详情。
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致谢
- 使用以下技术构建： 模型上下文协议
- - 协议规范 MCP Python SDK（MCP Python软件开发工具包）
- - MCP（管理控制面板/最小系统配置等，具体含义根据上下文确定）的实现 ChromaDB（可译为“色彩数据库”或根据具体上下文保留原名）
- - 向量数据库 句子变换模型（或句子表示模型）
- 嵌入模型
- 作者
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D.D. 与 顾斯塔沃·波尔托注 continuo.markdown这个项目实现了所描述的架构