memora

给 AI 装上长期记忆，跨会话不忘事

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 84 🐛 待处理 5 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 746
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可免费自部署使用。

项目预览

memora 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队agentic-box
GitHubhttps://github.com/agentic-box/memora
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费自部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-memory,ai-agent,claude,claude-code,cloudflare-d1,codex,knowledge-graph,llms,mcp,mcp-server,memory,model-context-protocol,rag,semantic-search,semantic-search-algorithm,sqlite
GitHub 星标★ 746
上线时间2025-09-19 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积105.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

memora 是一个为 AI 智能体提供持久记忆能力的开源项目。它通过知识图谱和 MCP（Model Context Protocol）协议，让 Claude、Codex 等 AI 助手在对话或任务执行中记住关键信息，并在后续交互中调用。项目解决了 AI 会话无状态、上下文丢失的核心痛点，使智能体能够跨会话积累用户偏好、项目背景和决策历史。核心能力包括：基于 Cloudflare D1 的轻量级存储、知识图谱驱动的结构化记忆检索、以及与主流 AI 编程工具的无缝集成。开发者可通过 MCP 服务器快速接入，为智能体赋予长期记忆，提升交互连续性和任务执行效率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 746

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 35 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • 支持 MCP 的客户端

安装与启动步骤

  1. 1安装

    首选从包管理器装。

    pip install memora-mcp

  2. 2装本地增强

    要本地检索能力就装可选依赖。

    pip install "memora-mcp[local]"

  3. 3注册到客户端

    把它加成 MCP server。

    # 在客户端配置里加入 memora-mcp

  4. 4写入第一条记忆

    先存一条，再检索验证。

    # 调用 store 与 recall 工具

如何确认成功

写入一条记忆后能按语义检索回来，并带来源引用。

注意事项

  • 它存的是结构化记忆加向量，不是全文堆叠。
  • 跨会话上下文要靠 session 标识，别混用。

核心亮点

  • 基于知识图谱的记忆组织，检索比纯文本向量更精准
  • 原生支持 MCP 协议，可无缝接入 Claude Code、Codex 等主流工具
  • 使用 Cloudflare D1 存储，部署简单且成本低

不足之处

  • 早期项目，API 和功能稳定性待验证
  • 依赖 Cloudflare 生态，非通用部署方案
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 为 AI 编程助手提供跨会话的项目上下文记忆
  • 构建个性化 AI 助手，记住用户偏好和习惯
  • 多智能体协作时共享和同步记忆信息

替代项目

Mem0、Zep、Letta

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