OpenMemory

AI 工具共用一份记忆,关掉重开照样记得你

面向 LLM 应用的本地持久化记忆存储,兼容 Claude Desktop、GitHub Copilot、Codex 等多个主流 AI 工具。数据完全存储在本地,为智能体提供长期记忆与上下文延续能力,同时兼顾隐私安全,是构建个性化 AI 工作流的好帮手。

开源 unknown 基础设施
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GitHub 星标 ★ 4511
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类基础设施
开发团队CaviraOSS
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai,ai-agents,ai-infrastructure,ai-memory,artificial-intelligence,cognitive-architecture,embeddings,gemini,llm,long-term-memory,memory,memory-engine,memory-retrieval,ollama,one-line,openai,openmemory,rag,supermemory,vector-database
GitHub 星标★ 4511
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-10-19 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数19

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • Node.js 与 npm(用于安装 longmemory 库或 CLI)
  • Docker(可选,用于以服务方式运行 API/MCP)
  • Docker Compose(可选,需项目内 docker-compose.yml 与 .env)
  • 本地持久化存储(服务方式挂载到 /data)

安装与启动步骤

  1. 1安装记忆库依赖

    在项目目录执行 npm 安装,作为库嵌入你的应用使用,无需启动任何服务或外部数据库。

    npm install longmemory
  2. 2在代码中写入与检索

    用 createMemory 创建记忆实例,ingest 写入片段,recall 以 strict 模式检索并打印结果。

    import { createMemory } from 'longmemory';
    
    const memory = await createMemory();
    await memory.ingest({
        user_id: 'alice',
        text: 'I prefer TypeScript for backend services',
    });
    
    const result = await memory.recall({
        text: 'What language does Alice prefer?',
        mode: 'strict',
    });
    
    console.log(result);
    await memory.close();
  3. 3全局安装 CLI

    如果不想写代码,可全局安装命令行工具,随后在终端直接调用 longmemory 命令。

    npm install --global longmemory
  4. 4初始化 CLI

    首次使用先运行 init,完成本地记忆环境的初始化配置。

    longmemory init
  5. 5命令行检索记忆

    用 recall 以 associative 模式查询记忆内容,可按需切换其他检索模式。

    longmemory recall "current project priorities" --mode associative
  6. 6用 Docker 跑服务

    一条命令启动 API 与 Streamable HTTP MCP,映射 7331 端口并挂载数据卷持久化。

    docker run --rm 
      -p 7331:7331 
      -v longmemory-data:/data 
      -e LONGMEMORY_API_KEY=change-me 
      ghcr.io/caviraoss/longmemory:latest
  7. 7Docker Compose 启动

    先复制环境变量模板,再后台启动服务;加 --profile ui 可同时启动仪表盘。

    cp .env.example .env
    docker compose up --build -d longmemory
    docker compose --profile ui up --build -d

关键配置

配置项必填说明示例
LONGMEMORY_API_KEY是服务端 API 鉴权密钥,生产环境务必替换为强随机值change-me
LONGMEMORY_API_URL否Vercel 等仅托管仪表盘时,指向单独部署的 API 地址http://127.0.0.1:7331

如何确认成功

服务方式启动后,访问 http://127.0.0.1:7331/health 返回健康响应即成功;仪表盘见 http://127.0.0.1:3000。

常见问题

Q:必须安装数据库或外部服务吗?

A:不需要。作为库使用时完全本地,README 明确说明内存使用不需要服务或外部数据库,数据由 SQLite 本地持久化。

Q:服务默认端口和访问地址是什么?

A:API 与 MCP 为 http://127.0.0.1:7331,健康检查 /health,仪表盘为 http://127.0.0.1:3000。

Q:仪表盘怎么启动?

A:使用 Compose 的 ui profile:docker compose --profile ui up --build -d。

Q:Vercel 能部署完整服务吗?

A:不能。Vercel 只托管无状态仪表盘,需要另外部署 LongMemory API 并配置 LONGMEMORY_API_URL。

注意事项

  • README 中项目自述名为 LongMemory,npm 包名与命令均为 longmemory,与仓库名 OpenMemory 不同,请以命令为准。
  • 服务方式务必修改默认密钥 change-me,并在平台边缘终止 TLS。
  • 容器数据卷挂载到 /data,宿主机请确保持久化存储可用,避免记忆丢失。
  • README 另提供 Heroku、Railway、Render、DigitalOcean、Windows 脚本等部署方式,可按需查阅对应配置文件。

核心亮点

  • 为Claude Desktop、GitHub Copilot等主流LLM应用提供本地持久化记忆存储,直接解决AI会话上下文丢失痛点
  • 基于TypeScript实现,技术栈聚焦AI基础设施,支持embeddings与Gemini等模型集成,架构清晰易扩展
  • 星标数4419且处于成长阶段,社区关注度高,功能迭代活跃

不足之处

  • 项目较新,文档/社区待观察
  • 仅支持本地存储,缺乏云端同步或多端协作能力

适用场景

  • 为桌面端AI助手(如Claude Desktop)提供跨会话长期记忆
  • 为编程助手(如Copilot、Codex)保留项目上下文和用户偏好
  • 作为AI应用开发中的记忆层基础设施,集成到自研智能体系统

替代项目

Mem0、Zep、Letta

项目介绍

OpenMemory 是基础设施领域的开源项目,由 CaviraOSS 开发,2025 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(4,511)位列前 10%,在基础设施分类的 1,130 个项目里位列前 15%。

近 44 天,它的 GitHub 星标从 4,419 增加到 4,511,净增 92。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-22。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:为桌面端AI助手(如ClaudeDesktop)提供跨会话长期记忆。同类可对比的替代方案包括 Mem0、Zep、Letta。

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