marm-memory

本地记忆层，让 AI 工具秒懂你的代码和对话

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 95 🐛 待处理 19 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 435
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

marm-memory 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Lyellr88
官网地址https://lyellr88.github.io/marm-memory
GitHubhttps://github.com/Lyellr88/marm-memory
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-memory,ai-agents,ai-memory,claude-code,codex-cli,developer-tools,embeddings,indexing-engine,knowledge-graph,llm,local-first,long-term-memory,mcp,mcp-servers,model-context-protocol,persistent-memory,rag,self-hosted,sematic-search,sqlite
GitHub 星标★ 435
上线时间2025-06-10 00:00:00
代码更新2026-10-29
仓库体积58.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

marm-memory 是一个本地优先的 AI 记忆层，为 Claude Code、Codex、Grok、Gemini、VS Code 和 Cursor 等 AI 编程工具提供统一的记忆服务。它通过 SQLite 融合会话历史、代码库索引和概念图谱，解决 AI 助手在长时间任务中上下文丢失、重复解释和隐私泄露的问题。核心能力包括：自动记录和检索历史会话、对代码库进行语义索引、构建概念间的关系图谱，并支持多智能体协同共享记忆。所有数据存储在本地，无需云端，确保隐私安全。项目提供 MCP 服务器接口，可无缝集成到主流 AI 工具中，实现零配置的即时上下文召回。

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 ★ 435

使用教程

难度：入门 约 15 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • 一个支持 MCP 的助手

安装与启动步骤

  1. 1装服务

    一个 pip 包就位，注册成 MCP 服务用。

    pip install marm-mcp-server

  2. 2在宿主里加上它

    按 MCP 配置格式填命令与参数。

  3. 3写一条记忆再读回来

    先验证存取闭环。

  4. 4看它怎么检索

    语义检索加本地存储，确认召回符合预期。

如何确认成功

写入一条事实后，隔一次新会话提问能把它召回，且不相关的问题不会误召回

注意事项

  • 它是本地持久记忆服务，数据留在本机，不经过云端。
  • 记忆越攒越多时召回精度会下降，定期清理过期条目。
  • 不要让它记凭据与隐私信息，本地文件照样可能泄露。
  • 检索基于向量，同义表述能召回但精确匹配不如关键词。

核心亮点

  • 三合一记忆模型（会话+索引+图谱）整合在 SQLite，架构轻量且查询高效
  • 本地优先设计，数据完全离线，隐私安全有保障
  • 支持多智能体共享记忆，适合复杂协作场景

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚待完善
  • 概念图谱的构建质量依赖嵌入模型，可能影响召回准确性

适用场景

  • 在大型代码库中，为 AI 编程助手提供跨会话的代码上下文记忆
  • 多智能体协作时，共享项目级记忆，避免重复劳动
  • 隐私敏感环境（如企业内网）中，需要本地化 AI 记忆方案

替代项目

Mem0、Letta、Cognee

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