mempalace

给 AI 装上永久记忆，告别每次对话都失忆

mempalace 是一个开源的 AI 记忆系统，旨在为大型语言模型提供持久、可扩展的长期记忆能力。它解决了 AI 对话中上下文丢失、记忆碎片化的问题，通过高效的存储和检索机制，让模型能够跨会话、跨任务地记住用户偏好、历史事实和关键信息。其核心能力包括：基于向量数据库的语义记忆存储、自动化的记忆提取与摘要、以及低延迟的上下文注入。项目在公开基准测试中表现优异，号称是当前最佳的开源记忆方案，且完全免费，支持 Python 生态，易于集成到现有 AI 应用中。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 59225

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队MemPalace

所属国家

官网地址http://mempalaceofficial.com

GitHubhttps://github.com/MemPalace/mempalace

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型ai,chromadb,llm,mcp,memory,python

GitHub 星标★ 59225

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-04-05 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7

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 7 步

环境要求

Python 环境（pip 安装方式需要虚拟环境，避免 PEP 668 报错）
推荐使用 uv 或 pipx 做隔离安装
Docker 可选：镜像支持 amd64 与 arm64
Node.js/npx 可选：用于安装 agent setup skills
需预留 /data 目录用于持久化 palace、配置与嵌入模型缓存

安装与启动步骤

1安装 Agent skills

先装 skills，再由编码 agent 引导完成安装、MCP 配置与连接验证。装 skill 本身不会安装 CLI 或 MCP server。
```
npx skills add MemPalace/mempalace
```
2用 uv 装 CLI

官方推荐方式，uv tool install 会把 mempalace CLI 装进隔离环境并加入 PATH，避免依赖冲突。
```
uv tool install mempalace
```
3初始化记忆库

为指定项目创建本地 palace，把路径换成你自己的项目目录即可。
```
mempalace init ~/projects/myapp
```
4pipx 备选安装

pipx 的安装效果与 uv 相同，适合已经习惯 pipx 的用户。
```
pipx install mempalace
```
5虚拟环境 pip 安装

仅在你明确需要 import mempalace 时使用，务必先激活虚拟环境再安装。
```
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install mempalace
```
6拉取容器镜像

无需本地 Python 工具链即可跑 MCP server 或 CLI，多架构镜像在 Apple Silicon 上原生运行。
```
docker pull ghcr.io/mempalace/mempalace:latest
```
7挂载数据卷运行

palace、配置和嵌入模型缓存在 /data 下，必须挂载卷才能跨次运行复用；容器只能看到挂载进去的内容。
```
docker run -v /your/path:/data ghcr.io/mempalace/mempalace:latest
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`/data`	是	容器内的持久化目录，存放 palace、配置和缓存的嵌入模型	`/your/path:/data`
`backend`	否	可插拔检索层后端，当前默认 ChromaDB，接口见 backends/base.py	`chromadb`
`weekly stable-release checks`	否	引导式安装时可选的每周稳定版检查，默认关闭，仅访问 PyPI	`关闭`

如何确认成功

用 agent 引导式 setup 时会自动验证实时连接；CLI 方式则确认 mempalace 命令可正常执行、palace 目录已生成。

常见问题

Q：MemPalace 有哪些官方来源？

A：只有 GitHub 仓库、PyPI 包和 mempalaceofficial.com 三个。其他域名（含 .tech、.net 及其他 .com 变体）都是仿冒站，可能分发恶意软件。

Q：为什么推荐 uv 或 pipx 而不是直接 pip？

A：可隔离 chromadb、numpy、grpcio 等依赖，避免与全局 site-packages 冲突，也能规避 Debian/Ubuntu/Homebrew Python 的 PEP 668 报错。

Q：只安装 skills 就等于装好 MemPalace 了吗？

A：不是。skill 本身不安装 CLI 或 MCP server，需要 setup skill 引导 agent 完成系统变更并验证实时连接。

Q：Claude Code 会话会过期吗？

A：会。未接好自动保存 hook 时会话 30 天后过期，请按官方 Claude Code retention setup checklist 配置。

注意事项

务必只从 GitHub 仓库、PyPI 和 mempalaceofficial.com 获取安装包，谨防仿冒站
Docker 容器只可见挂载进去的内容，务必挂载 /data 卷以复用 palace 与模型缓存
引导式安装的每周版本检查默认关闭，启用后仅访问 PyPI，绝不自动安装更新
README 节选中的 Quickstart 与 Docker 运行命令被截断，具体参数请以官方文档为准

核心亮点

在公开基准测试中综合得分领先，记忆准确率和检索效率有数据支撑
支持多种向量数据库后端，可灵活适配不同规模和场景
提供简洁的 Python API，与 LangChain 等主流框架无缝集成

不足之处

文档和社区生态尚在早期，教程和案例不够丰富
对超大规模记忆场景的分布式支持仍需生产环境验证

适用场景

构建具备长期用户画像的聊天机器人或虚拟助手
为 RAG 应用提供跨会话的上下文记忆增强
开发需要持续学习用户行为的个性化推荐系统

替代项目

Mem0、Zep、LangMem

项目介绍

mempalace 是基础设施领域的开源项目，由 MemPalace 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（59,225）位列前 1%，在基础设施分类的 1,130 个项目里位列前 1%。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 58,322 增加到 59,225，净增 903。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：构建具备长期用户画像的聊天机器人或虚拟助手。同类可对比的替代方案包括 Mem0、Zep、LangMem。

上一篇：cognitive-workspace

下一篇：ray