人工智能代理的语义记忆。本地优先,MCP原生。
概览
人工智能代理的语义记忆。本地优先,MCP原生。 将向量搜索、关系图和访问追踪结合为统一的内存智能层——所有功能本地以单一二进制形式运行。 - — 没有 Docker,没有 Postgres,没有 Qdrant。只有沉积物。- — 在 1000 条项处进行本地嵌入和矢量搜索,没有网络往返。- — 存储、调用、列出、忘记。仅此而已。- — macOS(Intel + ARM),Linux x86_64。所有数据都留在您的机器上。 向你的MCP客户端配置添加沉积物: 添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json: 在你的项目中运行沉积物初始化,或者手动添加到 ~/.claude/settings.json: 在你的项目中添加 .cursor/mcp.json: 在你的项目中添加 .vscode/mcp.json:
概述(AI 翻译)
人工智能代理的语义记忆。本地优先,MCP原生。
将向量搜索、关系图和访问追踪结合为统一的内存智能层——所有功能本地以单一二进制形式运行。
为什么是沉积物?
- 单一二进制,零配置 — 没有Docker,没有Postgres,没有Qdrant。只有
sediment。 - 50毫秒存储,103毫秒回溯 — 在1K条项下进行局部嵌入和向量搜索,无网络往返。
- 4工具聚焦API —
store、recall、list、forget。仅此而已。 - 无处不在 — macOS(Intel + ARM),Linux x86_64。所有数据都保存在你的机器上。
比较
| 沉积物 | ChromaDB | Mem0 | MCP 内存 SVC | |
|---|---|---|---|---|
| 安装 | 单一二进制 | Python + pip | Docker + Postgres + Qdrant | Python + pip |
| 工具 | 4 | API | 4 | 12 |
| R@1 | 50% | 47% | 47% | 38% |
| Recency@1 | 100% | 14% | 14% | 10% |
| 去压 | 99% | 0% | 0% | 0% |
| 存储p50 | 50毫秒 | 692毫秒 | 14毫秒 | 2毫秒 |
安装
布置
向你的MCP客户端配置添加沉积物:
克劳德桌面
加到~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
克劳德·科德
在你的项目中运行sediment init,或者手动添加到“~/”。
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
Sediment
Semantic memory for AI agents. Local-first, MCP-native.
Combines vector search, a relationship graph, and access tracking into a unified memory intelligence layer — all running locally as a single binary.
Why Sediment?
- Single binary, zero config — no Docker, no Postgres, no Qdrant. Just
sediment. - 50ms store, 103ms recall — local embeddings and vector search at 1K items, no network round-trips.
- 4-tool focused API —
store,recall,list,forget. That’s it. - Works everywhere — macOS (Intel + ARM), Linux x86_64. All data stays on your machine.
Comparison
| Sediment | ChromaDB | Mem0 | MCP Memory Svc | |
|---|---|---|---|---|
| Install | Single binary | Python + pip | Docker + Postgres + Qdrant | Python + pip |
| Tools | 4 | API | 4 | 12 |
| R@1 | 50% | 47% | 47% | 38% |
| Recency@1 | 100% | 14% | 14% | 10% |
| Dedup | 99% | 0% | 0% | 0% |
| Store p50 | 50ms | 692ms | 14ms | 2ms |
Install
# Via crates.io
cargo install sediment-mcp
# Via Homebrew
brew tap rendro/tap
brew install sediment
# Via shell installer
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/rendro/sediment/main/install.sh | sh
# From source
cargo install --path .
Setup
Add Sediment to your MCP client configuration:
Claude Desktop
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"sediment": {
"command": "sediment"
}
}
}
Claude Code
Run sediment init in your project, or add manually to ~/.claude/settings.json:
{
"mcpServers": {
"sediment": {
"command": "sediment"
}
}
}
Cursor
Add to .cursor/mcp.json in your project:
{
"mcpServers": {
"sediment": {
"command": "sediment"
}
}
}
VS Code (Copilot)
Add to .vscode/mcp.json in your project:
{
"servers": {
"sediment": {
"command": "sediment"
}
}
}
Windsurf
Add to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": {
"sediment": {
"command": "sediment"
}
}
}
JetBrains IDEs
Go to Settings > Tools > AI Assistant > MCP Servers, click +, and add:
{
"sediment": {
"command": "sediment"
}
}
Zed
Add to ~/.zed/settings.json on macOS or ~/.config/zed/settings.json on Linux:
{
"context_servers": {
"sediment": {
"command": "sediment",
"args": [],
}
}
}
Tools
| Tool | Parameters | Description |
|---|---|---|
store |
content, scope?, replace_id? |
Save content to memory |
安装
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide 新手?先看 mcpskill.org 教程 →配置
{
"mcpServers": {
"sediment": {
"command": "sediment"
}
}
}