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官方说明7 个来源MCP 服务8 天前
AndreLYL/memkin

AndreLYL/memkin

Local-first personal memory that distills Feishu/Lark chats and
在 GitHub 查看 ↗直链 · 无中转页
配置模板(请按你的客户端调整)
claude mcp add memkin -- npx -y memkin
这是根据仓库名生成的可粘贴骨架,命令行参数与包名请以该项目 README 为准。
★ 数取值
5 ★ · AndreLYL/memkin · 取自该仓库的 GitHub 页面 · (2026-10-16 20:00:20 核对)
来源明细
收录自 punkpeye/awesome-mcp-servers 榜单(我们从中收集的条目之一) · 条目类型:MCP 服务
收录与活跃
收录于 2026-10-09 · 最近见到 2026-10-16 · 共见到 32 次 · 被 7 个来源列出
评分构成
综合分 703 · 5 ★ · 7 个来源 · mcp
常见问题(答案都来自我们的记录)
怎么安装?
我们【没有】从该仓库取到安装命令(我们的 install 覆盖率只有约 4%)。请看它的 README 或 releases 页。
它适合谁 / 用来做什么?
我们把它归在这些标签下: MCP 服务。标签来自条目自身,不是我们强加的分类。
谁维护它、还在更新吗?
仓库 AndreLYL/memkin;我们收录于 2026-10-09;最近见到 2026-10-16。这里没有"官方认证"或"质量评级"——我们只记录来源与时间。
第三方质量标记

Memkin

以下摘录自该仓库的 README(片段) · 在 GitHub 读完整 README →

本地优先的个人记忆系统:从飞书与 AI 编程会话中提取结构化信号,构建本机知识图谱,通过 MCP 供任何 Agent 读写。
简体中文 | English
AI Agent 的会话没有跨会话记忆:每次新会话都需要重新解释你是谁、项目背景、既有决策。Memkin 把散落在飞书(私信、群聊、邮件、日历、文档、任务)和 AI 编程会话(Claude Code、Codex、Hermes)里的信息提取为结构化信号——实体、决策、任务、发现、知识、关系——存入你自己机器上的知识图谱,并通过 MCP 提供给任何 Agent 查询和写回。数据全程保留在本机。
核心特性
- **飞书采集**:私信、群聊、邮件、日历、文档、任务、消息搜索共 7 个源,增量采集 + 历史回填。见飞书采集指南
- **AI 会话采集**:Claude Code(~/.claude/projects/)、Codex(~/.codex/)、Hermes/OpenClaw(~/.openclaw/agents/)
- **MCP 服务器**:36 个工具(默认暴露 15 个高意图工具),支持 stdio 与 Streamable HTTP 两种传输。见 MCP 接入指南
- **信号提取**:LLM Pipeline 提取 7 类结构化信号,双层噪声过滤(规则 + LLM 打分),每条信号可溯源到原始消息
- **混合检索**:tsvector 全文(支持中文)+ pgvector 向量,RRF 融合排序
- **知识图谱**:信号锚定到实体(人、项目、工具),有向链接图,跨平台人物身份归并
- **隐私**:写入前脱敏(可逆 / 不可逆双轨),存储零云依赖(PGLite 嵌入式数据库),可选 Ollama 本地嵌入
- **常驻服务**:memkin up 注册开机自启 daemon,定时采集,带运行历史与告警
- **记忆巩固**:hot → warm → cold 分层轮转、死链修复、偏好推断
- **Obsidian 双向同步**:导出为 Markdown vault,编辑后导回
- **Web UI**:Dashboard、时间线、力导向知识图谱、搜索
完整清单见功能清单。
快速上手
一键安装(推荐,注册为后台常驻服务):
脚本依次执行:安装 Node 运行时(如缺失)→ npm install -g memkin → 打开浏览器 setup 向导(填入 LLM API Key)→ memkin up 注册开机自启后台服务,并把 MCP 配置写入本机已安装的 AI 客户端(Claude Code、Codex、Hermes/OpenClaw)。
临时试用(不安装后台服务):
服务管理与卸载:
前置条件:Node.js >= 18(安装脚本会自动处理)。
接入 AI Agent
memkin install 把 MCP 配置和记忆使用指令写入本机 AI 客户端,支持 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Codex、Windsurf、Hermes/OpenClaw:
接入后重启客户端即可。传输方式(stdio / Streamable HTTP)、手动配置和 hooks 说明见 MCP 接入指南。
使用场景
以下问题均可在接入 Memkin 的 Agent 中直接提问,回答带 [n] 引用,可溯源到原始消息:
| 问题 | 使用的工具 |
|------|-----------|
| "明天要见张总谈续约,该注意什么?" | prep_for_person 从历史互动推断沟通画像,按本次目标给出建议 |
| "生成今天的日报" | daily_report 聚合当天私聊、群聊、邮件、会议纪要、日历为 7 段日报 |
| "智驾为什么无法激活?" | troubleshoot 按排查手册(playbook)给出有序排查步骤 |
| "memkin 项目现在进展如何?" | get_session_context 返回聚合的决策、待办与最近时间线 |
| "上周和这位同事聊了什么?" | recall 把私信、会议、后续任务合成为带引用的回答 |
界面预览
架构
数据流为 5 层:数据源采集 → 信号提取 → 本地存储 → 接口输出;人物身份、记忆巩固、调度三个模块横切各层。
| 层 | 内容 |
|----|------|
| 配置与上手 | TUI 配置中心 / 浏览器向导,自动检测与连接测试 |
| 采集 | 飞书 7 源 + Claude Code / Codex / Hermes,增量 + 历史回填 |
| 信号提取 | 分块 → 双层噪声过滤 → LLM 抽取 → 打分 → 隐私脱敏 |
| 记忆存储 | PGLite + pgvector,混合检索(全文 + 向量 + RRF) |
| 接口 | CLI、MCP、REST API、Web UI、Obsidian |
运行平台:macOS / Linux / Windows(默认 PGLite,零外部依赖)。可选的自管理本地 Postgres 引擎支持 macOS(arm64 / x64)与 Linux(x64 / arm64)。详见架构详解。
常用命令
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| memkin start | 启动(无配置时自动进入 setup) |
| memkin up / down / status | 后台服务:注册开机自启 / 停止 / 状态 |
| memkin install | 接入 AI 客户端 |
| memkin extract --source | 从数据源提取信号 |
| memkin search | 搜索记忆 |
来源
awesome · https://github.com/AndreLYL/memkin
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