MARM Memory

📌 一句话定位

MARM Memory 是一款本地优先的 AI 编程记忆层与 MCP 服务器，为 Claude Code、Codex、Cursor、VS Code 等主流 AI 编程工具提供持久化上下文记忆能力，让 AI 在多次对话之间真正记住项目历史、决策和代码结构。

🔧 核心功能

🧠 三层记忆架构

MARM 将 AI 记忆拆分为三个各司其职的层次：

核心记忆层（7 个工具）：以结构化方式存储会话日志、重要笔记、草稿和语义记忆，让项目历史始终可搜索，而不是困在单次对话里。

代码图谱层（5 个工具）：对代码仓库建立索引，让 AI 能够查找符号、追踪调用路径、理解项目结构，无需反复阅读整个代码库。项目变更后自动重新索引，始终保持最新。

概念图谱层（2 个工具）：从已存储的记忆中提取实体和关系（人员、决策、错误、工具），并与代码图谱交叉链接，实现跨会话的知识连接。

⚡ 即装即用，60 秒上手

安装只需一行命令，MARM 自动检测已安装的 AI 编程工具并完成配置，无需手动写配置文件。内置 Web 控制台可直观查看保存的记忆内容。

🔍 智能检索：精确 + 语义双通道

精确检索通道：配置键、CLI 参数、文件路径、API 名称等语法型查询走 FTS5 BM25 精确匹配，结果稳定可预测。

语义检索通道：自然语言查询（如"我昨天讨论的机器学习算法"）走向量嵌入语义搜索，找出语义相关但字面不同的记忆。

混合模式自动识别查询类型，两个通道按需协作，保证每次检索又快又准。

🗄️ 本地 SQLite，数据不出本机

所有记忆存储在 ~/.marm/marm_memory.db，纯本地 SQLite WAL 模式，无需任何第三方向量数据库服务。完全私有，不存在云端同步或外部存储风险。

🌐 支持主流 AI 编程工具

开箱即用：Claude Code、VS Code / GitHub Copilot Agent、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI、Qwen Code，以及任何兼容 MCP 协议的 AI 客户端。

📊 性能数据

在 1 万条记忆规模下，混合检索（6.6ms）比纯语义扫描（316.7ms）快约 59 倍。

🚀 快速安装

# pip 安装
pip install marm-mcp-server

# 一键初始化，自动检测并配置所有主流 AI 编程工具
marm-memory init --g-claude --g-codex

# 启动 HTTP 服务
marm-memory start

# 连接 Claude Code
claude mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp

也支持 Docker 部署（共享/常驻服务器场景）和 STDIO 直连模式（完全本地无需网络）。

💡 典型使用场景

跨 AI 客户端共享项目上下文：用 Claude Code 研究认证方案，切到 Gemini CLI 实现，结论和代码片段全部自动保留，新会话无需重新介绍项目背景。

团队多 AI Agent 协作：多个 AI 各自在独立会话工作，通过 marm_smart_recall(search_all=True) 互相查阅已有成果，避免重复劳动。

代码架构长期记忆：对仓库索引后，AI 每次对话都能回答"这个模块的入口在哪里""这个函数被谁调用"，而不是每次都让你从零解释。

🛡️ 安全与隐私

• 所有数据存储在本地 ~/.marm/ 目录，无云同步
• MCP 连接支持 Bearer Token 鉴权
• 写操作支持写时去重和语义合并，防止重复记忆堆积
• 概念图谱与记忆库隔离存储，互不影响

📦 信息速览

• 类型：MCP 服务器 / AI Agent 记忆工具
• 许可：Apache-2.0
• Python 版本：≥ 3.10
• 首页：https://github.com/Lyellr88/marm-memory