零依赖、单文件存储、高性能向量检索的AI Agent记忆系统
- 🚀 高性能: <50ms检索延迟(P95)
- 💾 轻量级: 单文件SQLite存储,零外部依赖
- 🧠 智能压缩: 11倍压缩率(基于Structured Distillation论文)
- 🔍 混合检索: 向量相似度 + BM25全文搜索 + RRF融合
- 🔄 遗忘机制: 艾宾浩斯曲线自动衰减
- 🔌 MCP协议: 原生支持Claude Code等MCP客户端
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│ MemLite MCP Server │
│ ┌─────────────────────────────┐ │
│ │ Memory Manager │ │
│ │ ┌──────────┬──────────┐ │ │
│ │ │ Episodic │ Semantic │ │ │
│ │ │ Memory │ Memory │ │ │
│ │ └──────────┴──────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────┘ │
│ ┌─────────────┬─────────────┐ │
│ │ Compression │ Retrieval │ │
│ │ Engine │ Engine │ │
│ └─────────────┴─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────┘
│
▼
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│ SQLite + sqlite-vec │
│ ┌────────┬─────────┬──────────┐ │
│ │ Vector │ BM25 │ Time │ │
│ │ Index │ FTS5 │ Index │ │
│ └────────┴─────────┴──────────┘ │
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npm install memlite-mcp-server
在Claude Desktop配置中添加:
{
"mcpServers": {
"memlite": {
"command": "npx",
"args": ["memlite-mcp-server"],
"env": {
"MEMLITE_DB_PATH": "/path/to/memories.db"
}
}
}
}MemLite使用3层工作流来优化token使用:
1. search(query) → 获取ID列表 (~50-100 tokens/结果)
2. timeline(anchor=ID) → 获取锚点周围的上下文
3. get_observations([IDs]) → 获取完整详情
重要: 不要在没有过滤的情况下获取完整详情。10倍节省token。
搜索记忆库。
参数:
query(string): 搜索查询limit(number): 结果数量限制 (默认20)offset(number): 分页偏移 (默认0)minImportance(number): 最小重要性过滤 (0-1)dateStart(number): 开始时间戳dateEnd(number): 结束时间戳
获取时间线上下文。
参数:
anchor(string): 锚点记忆IDdepth_before(number): 锚点前数量 (默认5)depth_after(number): 锚点后数量 (默认5)
获取完整观察详情。
参数:
ids(string[]): 记忆ID列表
保存新记忆。
参数:
text(string): 要记忆的内容title(string, 可选): 简短标题project(string, 可选): 项目名称obs_type(string, 可选): 观察类型importance(number, 可选): 重要性评分 (0-1)
MemLite 支持通过 Claude Code Hooks 实现后台自动记忆:
在项目的 CLAUDE.md 中添加:
# MemLite 自动记忆 ## Hooks 配置 <hooks> { "user-prompt-submit": [{ "command": "memlite hook --event=prompt --query=\"$PROMPT\"", "timeout": 500 }], "assistant-response-complete": [{ "command": "memlite hook --event=response --prompt=\"$PROMPT\" --response=\"$RESPONSE\"", "timeout": 1000 }] } </hooks>
# Hook 命令(Claude Code hooks 调用) memlite hook --event=prompt --query="..." memlite hook --event=response --prompt="..." --response="..." # 管理命令 memlite stats # 查看记忆统计 memlite search "关键词" # 搜索记忆
| 环境变量 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
MEMLITE_ENABLED |
true |
启用/禁用静默模式 |
MEMLITE_FILTER_SENSITIVE |
true |
过滤敏感信息 |
MEMLITE_IMPORTANCE_THRESHOLD |
0.3 |
最小重要性阈值 |
MEMLITE_MAX_INJECTIONS |
5 |
注入记忆的最大数量 |
# 安装依赖 npm install # 构建 npm run build # 开发模式 npm run dev # 测试 npm test # 类型检查 npm run typecheck # 运行基准测试 npm run benchmark
| 组件 | 选择 | 理由 |
|---|---|---|
| 语言 | TypeScript | 与Claude生态(MCP SDK)天然兼容 |
| 存储 | SQLite + better-sqlite3 | 零配置、单文件、高性能 |
| 向量 | 纯JS实现 | 无需编译原生扩展 |
| 协议 | MCP | Claude Code原生支持 |
interface MemoryExchange { id: string; timestamp: number; // 四元组(11倍压缩核心) exchange_core: string; // 核心摘要 (~15 tokens) specific_context: string; // 具体上下文 (~20 tokens) thematic_tags: string[]; // 主题标签 entities_extracted: string[]; // 提取的实体 // 遗忘曲线参数 importance_score: number; // 重要性 (0-1) access_count: number; // 访问次数 decay_rate: number; // 衰减率 last_accessed: number; // 最后访问时间 }
- Structured Distillation (2026) - 11倍压缩,四元组结构
- SleepGate (2025) - 睡眠启发的记忆巩固
- HIMM (2025) - 情景-语义双通路
- FadeMem (2025) - 艾宾浩斯遗忘曲线
MIT