🧠 Memory-Plus 是一个轻量级的本地 RAG 内存存储器，适用于 MCP 代理。轻松记录、检索、更新、删除和可视化跨会话的持久“记忆”——非常适合开发者......
概览
一个轻量级的本地检索增强生成（RAG）内存存储器，适用于MCP代理。Memory-Plus允许你的代理记录、检索、更新并可视化持久的“记忆”——即笔记、想法和会话上下文——跨运行。 🏆 在Infosys剑桥人工智能中心黑客马拉松！ * ：保存用户数据、想法和重要上下文。* ：通过关键词或主题搜索过去条目。* ：快速获取最后N项。* ：无缝添加或修改现有条目。* ：交互式图簇，揭示关系。*（自v0.1.2起）：直接将文档导入内存。*（自v0.1.2起）：删除不需要的条目。*（自v0.1.4起）：现在我们利用资源教导你的AI精准何时（何时不）回忆过去的互动。*（自v0.1.4起）：当内存更新时，我们保留旧版本以提供完整的历史。 从Google AI Studio获取，并在你的环境中设置为GOOGLE_API_KEY。请注意，我们只会使用带有此API密钥的Gemini Embedding API，所以你可以使用它！
概述（AI 翻译）
一个轻量级的本地检索增强生成（RAG）内存存储器，适用于MCP代理。Memory-Plus允许你的代理记录、检索、更新并可视化持久的“记忆”——即笔记、想法和会话上下文——跨运行。
🏆 在Infosys剑桥AI中心黑客马拉松中获得第一名！
主要特色
- 记录回忆：保存用户数据、想法和重要背景。
- 检索回忆：通过关键词或主题搜索过去条目。
- 近期回忆：快点取回最后的N物品。
- 更新记忆：无缝添加或修改现有条目。
- 可视化记忆：交互式图簇揭示关系。
- 文件导入（自v0.1.2起）：将文档直接导入内存。
- 删除记忆（自v0.1.2起）：删除不需要的条目。
- 记忆以记忆回忆（自v0.1.4起）：现在我们用
resources来教你的AI准确地在何时（以及何时不）回忆过去的互动。 - 内存版本管理（自v0.1.4起）：内存更新时，我们保留旧版本以提供完整历史。
安装
1.前提条件
Google API 密钥
从Google AI Studio下载，并在你的环境中设置为GOOGLE_API_KEY。
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。
Memory-Plus
A lightweight, local Retrieval-Augmented Generation (RAG) memory store for MCP agents. Memory-Plus lets your agent record, retrieve, update, and visualize persistent “memories”—notes, ideas, and session context—across runs.
🏆 First Place at the Infosys Cambridge AI Centre Hackathon!
Key Features
- Record Memories：Save user data, ideas, and important context.
- Retrieve Memories：Search by keywords or topics over past entries.
- Recent Memories：Fetch the last N items quickly.
- Update Memories：Append or modify existing entries seamlessly.
- Visualize Memories：Interactive graph clusters revealing relationships.
- File Import (since v0.1.2)：Ingest documents directly into memory.
- Delete Memories (since v0.1.2)：Remove unwanted entries.
- Memory for Memories (since v0.1.4)：Now we use
resourcesto teach your AI exactly when (and when not) to recall past interactions. - Memory Versioning (since v0.1.4)：When memories are updated, we keep the old versions to provide a full history.
Installation
1. Prerequisites
Google API Key
Obtain from Google AI Studio and set as GOOGLE_API_KEY in your environment.
Note that we will only use the
Gemini Embedding APIwith this API key, so it is Entirely Free for you to use!
UV Runtime Required to serve the MCP plugin.
VS Code One-Click Setup
Click the badge below to automatically install and configure Memory-Plus in VS Code:
安装
uvx -q memory-plus@latest配置
{
"mcpServers": {
//..., your other MCP servers
"memory-plus": {
"command": "uvx",
"args": [
"-q",
"memory-plus@latest"
],
}
}
}