mnemo-mcp Skill 技能

技能简介

mnemo-mcp 是一个开源的持久化 AI 记忆 MCP 服务器，主打「混合检索 + 内置同步、开放免费无限制」。它为 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Windsurf 等代理提供跨会话的长期记忆：类型化捕获、知识图谱、时间衰减与重要度加权的排序、软归档策略、多机加密同步，全部落在单个 SQLite 文件里，零外部依赖即可本地运行。项目已进入 v2.x 阶段（时相知识图谱），提供 stdio 与 Streamable HTTP 两种模式，配套插件三件套（recall-context 与 memory-commit 技能 + SessionStart 钩子），在与 Mem0、Letta、OpenMemory 的对比表中在混合检索、重排链、时间衰减、端到端加密同步等维度占优。Apache-2.0 协议，GitHub 11 星，PyPI 持续高频更新。

核心能力

• 类型化记忆捕获：memory(action="capture") 支持 6 种上下文类型（对话、事实、偏好、技能、任务、决策），基于向量去重，避免重复记忆堆积。
• 混合检索与重排：FTS5 全文加向量搜索（本地 sqlite-vec 或 Cloudflare Vectorize），RRF(k=60) 融合后过可配置的交叉编码器重排链（本地 Qwen3 或 Jina、Cohere），叠加时间衰减与重要度加成。
• 时相知识图谱：自动抽取实体与关系，每条记忆带 valid_from / valid_to 双时相列，支持 as_of 时间旅行查询、实体搜索与图谱检索，近邻实体的结果自动提权。
• 重要度与归档策略：LLM 打分 0~1 的重要度参与排序，recency × (1-importance) 超阈值自动软归档，可随时恢复；后台定期清扫，无需 cron。
• 插件三件套：内置 /recall-context、/memory-commit 技能与 SessionStart、可选 PostToolUse 钩子，引导代理在正确时机保存与召回。
• 加密护照同步：AES-256-GCM 加密包加 Argon2id 密钥派生，支持 S3（R2/B2/MinIO）与 Google Drive 后端，按行最后写入获胜的增量同步，跨机器引导开机即用。
• LLM 压缩与多供应商调度：捕获时按多供应商链压缩旧记忆，约 3 倍 token 削减且事实保留率 0.9 以上；LLM_MODELS 链任意 litellm 供应商可插拔。

安装配置

1. Claude Code 插件方式：/plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins 后 /plugin install mnemo-mcp@n24q02m-plugins。
2. stdio 直连：claude mcp add mnemo -- uvx mnemo-mcp；Codex 在 ~/.codex/config.toml 的 mcp_servers 注册 uvx mnemo-mcp，Cursor/Windsurf 在 MCP 设置里写入同样的 mcpServers JSON。
3. HTTP 自托管：claude mcp add --transport http mnemo https:///mcp，Streamable HTTP 传输带 OAuth 门控，支持多用户按 JWT 主体隔离凭据。
4. 零配置默认：本地默认使用内置注册表解析 Qwen3 ONNX 向量与重排，无需 API Key；可选 Jina、Gemini、OpenAI、Cohere 云供应商。

使用步骤

1. 安装注册：任选插件、stdio 或 HTTP 方式把 mnemo 接入你的 MCP 客户端。
2. 开始对话：SessionStart 钩子自动注入记忆上下文，代理可用 recall-context 技能主动召回。
3. 捕获记忆：代理在合适时机调用 memory(action="capture")，指明上下文类型，系统自动去重并打重要度分。
4. 检索与探索：用混合检索提问，或用 entity_search、entity_graph、history 在知识图谱中做实体与时间旅行查询。
5. 多机同步：配置 Google Drive 或 S3 后端，用加密护照包在新机器上引导，增量同步保持一致。

适用场景

• 个人 AI 助理长期记忆：偏好、决策、事实跨会话保留，越用越懂你。
• 团队代理知识沉淀：任务与技能类记忆结构化存档，新成员机器引导即恢复。
• 时间线追溯：双时相列回答「三个月前当时的结论是什么」，并有审计哈希留痕。
• 多客户端统一记忆：Claude Code、Cursor、Codex 共享同一记忆层，切换工具不丢上下文。
• 私有化部署：单 SQLite 文件完全本地运行，或自托管 HTTP 服务给小团队共用。

适用人群

需要跨会话、跨机器保留 AI 上下文的个人开发者与重度 AI 编码用户；构建多代理系统、需要记忆层与知识图谱的团队；重视数据主权、要求端到端加密同步的用户；在 Mem0、Letta 等方案间寻找可完全自托管替代品的技术决策者。

工作原理

记忆以类型化结构写入 SQLite，捕获时经向量去重、LLM 重要度打分与可选压缩。检索时 FTS5 与向量双路召回，RRF 融合后经交叉编码器重排，时间衰减与重要度、图谱近邻共同参与最终排序；软归档策略在后台按需收拾低价值旧记忆。知识图谱在捕获时自动抽取实体关系并做嵌入近邻实体消歧，双时相列记录每次状态变化并写入审计表。同步层把记忆打包成 AES-256-GCM 加密护照，跨机器按行增量合并，全程本地密钥可控。

官方链接

• GitHub 仓库：https://github.com/n24q02m/mnemo
• PyPI 主页：https://pypi.org/project/mnemo-mcp/
• 文档站点：https://mcp.n24q02m.com/servers/mnemo-mcp/setup/