mempalace

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. 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

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2. 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

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3. 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

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4. 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

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5. 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

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6. 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

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7. 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

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关键配置

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

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