memflow (Kadirou12333)

🧠 MemFlow

用于AI编码助手的本地第一持久存储层

   

给你的AI编码助手一个它保留的大脑。

MemFlow是一个轻量级的、本地优先的MCP服务器，它提供了Claude Code、GitHub Copilot和Cursor等人工智能工具 持久内存 跨会话——所以你永远不必再重新解释你的代码库、架构决策或编码偏好。

快速开始 • 运作原理 • 路线图 • 贡献

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问题

每次你打开一个新的AI编码会话，它都会重新开始。你重新解释：

• “我们使用FastAPI，而不是Flask”
• “身份验证模块位于 /core/auth，不 /auth"
• “由于基础设施的限制，我们决定不使用Redis”
• “我的名字是Abdelkader，我更喜欢简洁、有注释的代码”

这是浪费、烦人的，会打乱你的节奏。 MemFlow解决了这个问题。

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MemFlow做什么

MemFlow坐在你和你的人工智能助手之间 本地MCP服务器它

1. 捕获 每个AI会话的上下文（决策、代码模式、偏好、问答）
2. 构建 存储在SQLite中的本地知识图——没有云，没有数据离开你的机器
3. 检索 当您开始新会话时，最相关的记忆会自动显示
4. 注射 将该上下文导入您的AI工具，使其已经“了解”您的项目

Your AI Tool (Claude Code / Copilot / Cursor)
        ↕  MCP protocol
  ┌─────────────────────┐
  │      MemFlow        │
  │  ┌───────────────┐  │
  │  │ Context Graph │  │
  │  │  (SQLite)     │  │
  │  └───────────────┘  │
  │  ┌───────────────┐  │
  │  │ Retrieval     │  │
  │  │ Engine (RAG)  │  │
  │  └───────────────┘  │
  └─────────────────────┘
        Local only — your data stays on your machine

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特性

• 🔒 100%本地 --SQLite存储，无需外部API
• ⚡ 快速检索 --基于局部嵌入的语义搜索（句子转换）
• 🔌 MCP本地 --可与任何与MCP兼容的AI工具开箱即用
• 🧩 自动捕获 --无需手动标记，即可从对话中被动构建记忆
• 🗂️ 项目范围 --每个项目/仓库都有单独的内存图
• 🔍 可查询的 --CLI用于搜索、检查和管理您的记忆
• 📤 可出口的 --将内存导出为Markdown或JSON以实现可移植性

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快速开始

先决条件

• Python 3.11+
• MCP兼容的AI工具（Claude Code、Cursor等）

安装

# Clone the repo
git clone https://github.com/kadirou12333/memflow.git
cd memflow

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run the MCP server
python -m memflow serve

连接到克劳德代码

将MemFlow添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "memflow": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "memflow", "serve", "--project", "/path/to/your/project"],
      "cwd": "/path/to/memflow"
    }
  }
}

就是这样。MemFlow将从第一个会话开始构建你的内存图。

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运作原理

内存捕获

MemFlow通过MCP协议拦截对话并提取：

检索

当你开始一个新的会话时，MemFlow：

1. 从工作目录中检测活动项目
2. 使用语义相似度检索前K个最相关的记忆
3. 将它们格式化为在会话开始时注入的简洁上下文块

知识图谱

内存作为节点存储在SQLite图中，其中：

• 语义嵌入 用于相似性搜索（本地，使用 sentence-transformers)
• 近期衰退 --旧的、未使用的记忆会消失，除非得到强化
• 关系边 相关内存节点之间
• 置信度分数 当记忆被确认时，这种情况会增加

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CLI参考

# Start the MCP server
memflow serve [--project PATH] [--port 7070]

# List all memories for current project
memflow list [--project PATH] [--limit 20]

# Search memories
memflow search "FastAPI authentication"

# Add a memory manually
memflow add "We use Postgres 16, schema migrations via Alembic"

# Delete a memory
memflow delete 

# Export memories
memflow export --format markdown > memories.md

# Clear all memories for a project
memflow clear --project myproject --confirm

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路线图

v0.1——基础（第1-2周）

• \[\]项目脚手架：FastAPI+SQLite+MCP服务器样板
• \[\]核心数据模型：内存、项目、边缘
• \[\]基本MCP工具端点： remember, recall, list_memories
• \[\]具有WAL模式的SQLite持久层

v0.2——情报（第3周）

• \[\]本地嵌入引擎（语句-转换器，不需要API密钥）
• \[\]基于余弦距离的语义相似度搜索
• \[\]内存分类：决策/架构/偏好/调试
• \[\]近期衰减评分

v0.3——集成（第4周）

• \[\]会话开始时自动注入相关内存
• \[\]Claude代码配置说明+集成指南
• \[\]VS代码扩展框架（可选MCP继电器）
• \[\]从工作目录自动检测项目

v0.4-波兰语（第5周）

• \[\]CLI(memflow 命令）：列表、搜索、添加、删除、导出
• \[\]内存重复数据消除（防止存储几乎重复的事实）
• \[\]单元测试+集成测试
• \[\]综合文件

v0.5测试版发布（第6周）

• \[\]Docker镜像+编写文件
• \[\]README润色，演示GIF
• \[\]社区启动（HN Show，Reddit r/LocalLLaMA）
• \[\]CONTRIBUTING.md+问题模板

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技术栈

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为什么本地优先？

您的编码对话包含敏感的IP：架构决策、内部工具名称、业务逻辑和个人工作流程。 这些都不应该离开你的机器。 MemFlow使用本地嵌入和本地存储——没有MemFlow云，没有遥测，没有帐户。

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灵感

内置于AI编码工具中，以应对日益加剧的上下文失忆症的痛苦。灵感来源：

• Mumpix --人工智能代理的持久内存
• mem0 --AI应用程序的存储层
• 更广泛的MCP生态系统和代理记忆研究

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贡献

PR非常受欢迎！看 贡献.md 作为指导方针。

最需要帮助的领域：

• 添加对更多AI工具（Copilot、Cursor、Windsurf）的支持
• 提高嵌入/检索质量
• 构建VS代码扩展

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许可证

麻省理工学院——见 许可证.

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建造于 框架12333 ·明星⭐ 如果这能拯救你的脑细胞