MemPalace
概述
本地优先的 AI 记忆操作系统。逐字存储对话历史，不摘要不压缩，支持语义检索和知识图谱。与 [[hermes-agent]] 集成后形成五层记忆架构。
项目信息
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| GitHub | https://github.com/MemPalace/mempalace |
| Stars | 47,687 |
| 版本 | v3.3.3 |
| 许可证 | MIT |
| 安装 | pip install mempalace |
核心能力
- 宫殿结构：Wing(人/项目) → Room(日期/话题) → Drawer(逐字原文块)
- 混合搜索：BM25 关键词 + ChromaDB 向量语义
- 知识图谱：SQLite 三元组存储实体关系
- MCP Server：29 个 MCP 工具，支持
mempalace_store/recall/knowledge等 - 多实例隔离：不同系统使用独立 palace 实例
基准成绩
LongMemEval R@5 = 98.4%（无需 LLM）
嵌入模型
从 all-MiniLM-L6-v2（英文为主，中文命中率 50%）迁移到 Qwen3-Embedding-0.6B（中英双语，中文命中率 100%），通过 [[ollama]] 本地部署。
实际部署
| 实例 | 路径 | 数据量 | 使用者 |
|---|---|---|---|
| Hermes 主 | ~/.mempalace/palace/ | 40 drawers | Hermes MCP Server |
| OpenClaw | ~/.mempalace/palace-openclaw/ | 659 drawers | OpenClaw 定时挖掘 |
| Yuan | ~/.mempalace/palace-yuan/ | 预留 | Yuan profile |
与 Hermes 集成
- 路径A（已实施）：MCP 工具方式 — config.yaml 配置 mempalace MCP Server
- 路径B（待实施）：MemoryProvider 插件 — 实现自动 prefetch/sync_turn 深度集成
相关
- [[hermes-agent]] — 通过 MCP 集成
- [[memory-layered-architecture]] — 五层记忆架构
- [[ollama]] — 本地嵌入模型部署