Nocturne Memory

Установка

Ручная установка

git clone https://github.com/Dataojitori/nocturne_memory.git
cd nocturne_memory
pip install -r backend/requirements.txt

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Сервер хранит долговременную память агента отдельно от модели и отдает ее по протоколу MCP, поэтому одни и те же записи доступны из разных клиентов и моделей. Память организована как дерево записей с адресами вида memory://, у каждой записи есть содержимое, метаданные и условие, по которому ее стоит вспомнить. В новой сессии агент подгружает только заданные корневые записи, а остальное достает через инструменты read_memory и search_memory по мере надобности. Каждое изменение агента сохраняется как отдельная версия, их можно сравнить в визуальной панели и принять или откатить. Данные лежат в SQLite или PostgreSQL, есть изоляция по пространствам имен для нескольких независимых наборов памяти.

Для кого. Для разработчиков и энтузиастов, которым нужна общая долговременная память агента, переносимая между моделями и клиентами.

Пример запроса к агенту

Прочитай system://boot и напомни, о чем мы договорились в прошлый раз

Ограничения

Сервер нужно развернуть самому: требуется Python 3.10 и выше, зависимости из backend, а для первой сборки панели еще и Node.js. Публичный адрес misaligned.top это демо только для чтения, для записи разворачивайте свой экземпляр. Основной README на китайском, английская версия в README_EN.md. Часть примеров в README содержит откровенный ролевой контент.

Как отключить. Уберите запись nocturne_memory из конфигурации MCP клиента и остановите локальный сервер. Данные памяти остаются в файле базы, пока вы их не удалите вручную.

MCP

Транспорт

stdio, sse

Авторизация

не нужна

Проверка безопасности

• Запускает локальный сервер и базу данных на машине пользователя
• Читает и записывает постоянную память, изменения вносит сам агент

Коротко о README

README представляет сервер долговременной памяти для агентов на основе MCP, который хранит записи отдельно от модели и позволяет одному и тому же набору памяти работать в разных клиентах. Память устроена как дерево адресуемых записей с условиями вызова, в новой сессии подгружаются только корневые записи, остальное достается инструментами чтения и поиска. Установка описана в два шага: клонирование с pip install зависимостей backend и добавление в конфигурацию MCP запуска python с путем к mcp_server.py. Отдельно описана визуальная панель с деревом памяти, просмотром различий версий и откатом, а также демо-сервер только для чтения. Данные хранятся в SQLite или PostgreSQL, лицензия MIT.

Похожие