Mempalace — плагин

Mempalace хранит память Claude Code и Codex в локальной SQLite, без Python и ключей: одним бинарником около 13 МБ.

  • 66 ★ репозитория
  • Последний коммит
  • MIT
Плагин

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Хуки сохраняют содержимое сессий и переписок в локальную базу.
  • Бинарник из GitHub Actions проверяют по sha256 и запускают после снятия карантина macOS.
Все причины и проверки

bunkerlab-net/mempalace

Установка

Работает в

Ручная установка

git clone https://github.com/bunkerlab-net/mempalace.git

Первая команда установки из README: затем `cargo build --release` в папке проекта.

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Хуки сохраняют содержимое сессий и переписок в локальную базу.
  • Бинарник из GitHub Actions проверяют по sha256 и запускают после снятия карантина macOS.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Mempalace дает ИИ-ассистенту локальную память между сессиями. Проекты и переписки складываются в «дворец» из секций, комнат и ящиков, а поиск идет по ключевым словам с ранжированием BM25. Сервер работает как MCP по stdio и отдает 26 инструментов, а то же самое доступно командами `mempalace init`, `mine`, `search` и `wake-up`. Проект переписывает на Rust оригинальный MemPalace на Python. Вместо ChromaDB с эмбеддингами используется инвертированный индекс по словам, а в SQLite-слое turso исправлены потерянные записи при нескольких одновременных MCP-клиентах. Плагин приносит команды `help`, `init`, `mine`, `search`, `status` и скилл для Claude Code и Codex.

Для кого. Тем, кто держит несколько агентов на одной машине и хочет общую память без Python-окружения и облачных сервисов.

Подходит, если

  • Агент должен вспомнить решения из прошлой сессии по проекту.
  • Папку проекта нужно загрузить в память командой `mempalace mine`.
  • Переписки из `~/.claude/projects/` хотят сделать доступными для поиска.
  • Два MCP-клиента работают с одной базой, а прежний вариант терял записи.

Не подходит, если

  • Нужен семантический поиск по смыслу, а не по словам.
  • Хранить в памяти конфиденциальные переписки нельзя.
  • Установка из исходников на Rust неприемлема.

Пример запроса к агенту

Загрузи этот проект в Mempalace и найди, что мы решили про блокировки SQLite.

Ограничения

Поиск по ключевым словам: эмбеддингов нет, их автор отложил до появления встроенной модели без сети. Бинарник собирают командой `cargo build --release`, готовые сборки лежат во вложениях GitHub Actions, на macOS с них снимают карантин. Хуки `Stop` и `PreCompact` сами запускают `mempalace hook` и сохраняют контекст, поэтому в базе окажется содержимое ваших сессий. Перед первой загрузкой проверьте, какие каталоги и переписки попадут в память.

Как отключить. Удалите MCP-подключение командой `claude mcp remove mempalace`, снимите плагин вместе с хуками и удалите базу в каталоге данных `$XDG_DATA_HOME/mempalace`.

Частые вопросы

Чем Mempalace отличается от версии на Python?

Это переписанный на Rust вариант с бинарником около 13 МБ вместо окружения около 100 МБ. Поиск по эмбеддингам заменен индексом по словам.

Нужны ли ключи API?

Нет. Облачные сервисы и ключи не требуются, все хранится во встроенной SQLite.

Как подключить Mempalace к Claude Code?

Соберите бинарник и выполните `claude mcp add mempalace -- /path/to/mempalace mcp`. Сервер работает по stdio, инструменты доступны сразу после запуска.

Какие переписки можно загрузить?

Команда `mempalace mine ~/.claude/projects/ --mode convos` читает переписки Claude Code. Поддерживаются также форматы Codex CLI и Gemini CLI.

Как узнать полный список инструментов?

Вызовите `mempalace_status`: ответ содержит протокол памяти и описание диалекта AAAK. Справка по командам лежит в `USAGE.md`.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Плагины
Официальный

Локальная память для агентов: хранит переписку и файлы проекта дословно и находит нужное семантическим поиском через MCP

MCP-серверРасширенный доступ60,5 тыс.Звезды репозитория
Официальный

Membase хранит одну общую память для ИИ-агентов, и Claude Code, Cursor и Codex читают ее через MCP, SDK или команду membase

MCP-серверРасширенный доступ141Звезды репозитория

Локальный слой памяти: импортирует память Claude Code, Codex, mem0 и других в SQLite и отдает агентам через CLI и MCP.

ПлагинРасширенный доступ188Звезды репозитория

Cortex хранит решения и контекст проекта между сессиями Claude Code и Codex в локальной базе и показывает, что агент вспомнил

MCP-серверРасширенный доступ76Звезды репозитория

MemMesh, MCP-сервер памяти в одном бинарнике на Rust, хранит заметки агента на машине и ищет по смыслу без внешней базы.

MCP-серверРасширенный доступ358Звезды репозитория

Локальный MCP-сервер памяти для агентов: история сессий, индекс кодовой базы и граф понятий в одной базе SQLite

MCP-серверРасширенный доступ438Звезды репозитория

Сравнение с похожими

Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.

ИнструментОфициальныйАвторизацияЗвезды репозиторияГлавное отличие
Mempalace (эта карточка)нет66
MemPalaceдане нужна60 537исходная Python-версия с ChromaDB; Mempalace собран на Rust с индексом по словам и одним бинарником
Basic Memoryнетне нужна4 557хранит заметки в Markdown; Mempalace складывает память в SQLite и подключается как MCP и плагин

Коротко о README

Проект заменяет Python-реализацию одним статическим бинарником и сохраняет совместимость с ее MCP-инструментами и командами. Режим памяти локальный, облака не нужны.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

# MemPalace

MemPalace is a local-first AI memory system. It stores conversation context,
project knowledge, and code insights in an embedded SQLite database accessible
via MCP tools or the `mempalace` CLI. No cloud services or API keys required.

## Architecture

    Wings (top-level categories, e.g. projects, people, domains)
      +-- Rooms (sub-topics within a wing)
            +-- Drawers (verbatim memory chunks)

    Tunnels connect related rooms across different wings.

## When to Use MemPalace

- **Remember context** across sessions: call `mempalace_search` when the user
  references something that may have been discussed before.
- **Wake up** at the start of a session: check `mempalace_status` and the
  L0/L1 context from `mempalace wakeup` to orient yourself.
- **File important facts**: use `mempalace_add_drawer` to store decisions,
  preferences, milestones, and key facts the user wants to be remembered.
- **Mine projects**: run `mempalace mine <dir>` to ingest a project directory
  or conversation exports into the palace.

## MCP Tools Quick Reference

### Search and recall

    mempalace_search(query, wing?, room?)     -- keyword search with BM25 ranking
    mempalace_list_wings()                    -- list all top-level wings
    mempalace_list_rooms(wing)                -- list rooms within a wing
    mempalace_get_taxonomy()                  -- full wing/room/drawer tree
    mempalace_traverse(room, wing?)           -- graph traversal from a room
    mempalace_find_tunnels(wing1, wing2)      -- cross-wing connections
    mempalace_follow_tunnels(wing, room?)     -- follow tunnels from a location

### Write

    mempalace_add_drawer(wing, room, content, source_file?)   -- store a memory
    mempalace_update_drawer(id, content)                      -- update a memory
    mempalace_delete_drawer(id)                               -- remove a memory
    mempalace_get_drawer(id)                                  -- fetch one drawer
    mempalace_list_drawers(wing?, room?, limit?, offset?)     -- paginated listing

Сообщить о проблеме