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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“~/”。

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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
在 GitHub 查看完整 README

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" } } }