基本记忆
基本记忆 (Basic Memory) 可让您通过与 Claude 等大型语言模型 (LLM) 进行自然对话来构建持久知识，同时将所有内容保存在计算机上的简单 Markdown 文件中。它使用模型上下文协议 (MCP)，使任何兼容的 LLM 都能读取和写入您的本地知识库。
从上次中断的地方继续对话
AI 助手可以在新对话中从本地文件加载上下文
笔记实时保存为本地 Markdown 文件
无需项目知识或特殊提示
https://github.com/user-attachments/assets/a55d8238-8dd0-454a-be4c-8860dbbd0ddc
Related MCP server: memento-mcp
快速入门
# Install with uv (recommended)
uv tool install basic-memory
# Configure Claude Desktop (edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)
# Add this to your config:
{
"mcpServers": {
"basic-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"basic-memory",
"mcp"
]
}
}
}
# Now in Claude Desktop, you can:
# - Write notes with "Create a note about coffee brewing methods"
# - Read notes with "What do I know about pour over coffee?"
# - Search with "Find information about Ethiopian beans"
您可以通过~/basic-memory （默认目录位置）中的文件查看共享上下文。
通过 Smithery 进行替代安装
您可以使用Smithery为 Claude Desktop 自动配置基本内存：
npx -y @smithery/cli install @basicmachines-co/basic-memory --client claude
这将安装并配置 Basic Memory，无需手动编辑 Claude Desktop 配置文件。Smithery 服务器托管 MCP 服务器组件，而您的数据仍以 Markdown 文件的形式存储在本地。
Glama.ai
为什么是基本记忆？
大多数LLM互动都是短暂的——你提出一个问题，得到一个答案，然后一切都被遗忘了。每次对话都是全新的，没有之前对话的背景或知识。目前的解决方法存在局限性：
聊天记录记录了对话，但不是结构化的知识
RAG 系统可以查询文档，但不允许 LLM 写回
矢量数据库需要复杂的设置，并且通常位于云端
知识图谱通常需要专门的工具来维护
Basic Memory 用一种简单的方法解决了这些问题：结构化的 Markdown 文件，人类和 LLM 都可以读写。其主要优势如下：
**本地优先：**所有知识都保留在你控制的文件中
**双向：**您和 LLM 都可以读取和写入相同的文件
**结构化且简单：**使用熟悉的 Markdown 和语义模式
可遍历知识图谱： LLM 可以追踪主题之间的链接
**标准格式：**可与 Obsidian 等现有编辑器配合使用
**轻量级基础设施：**仅在本地 SQLite 数据库中索引的本地文件
使用基本记忆，您可以：
实践操作
假设你正在探索咖啡冲泡方法，并想记录你的知识。具体操作如下：
开始正常聊天：
I've been experimenting with different coffee brewing methods. Key things I've learned:
- Pour over gives more clarity in flavor than French press
- Water temperature is critical - around 205°F seems best
- Freshly ground beans make a huge difference
...继续对话。
请法学硕士 (LLM) 帮助构建这些知识：
"Let's write a note about coffee brewing methods."
LLM 在您的系统上创建一个新的 Markdown 文件（您可以在 Obsidian 或编辑器中立即看到它）：
---
title: Coffee Brewing Methods
permalink: coffee-brewing-methods
tags:
- coffee
- brewing
---
# Coffee Brewing Methods
## Observations
- [method] Pour over provides more clarity and highlights subtle flavors
- [technique] Water temperature at 205°F (96°C) extracts optimal compounds
- [principle] Freshly ground beans preserve aromatics and flavor
## Relations
- relates_to [[Coffee Bean Origins]]
- requires [[Proper Grinding Technique]]
- affects [[Flavor Extraction]]
该笔记通过简单的 Markdown 格式嵌入语义内容并链接到其他主题。
您可以在计算机上的当前项目目录（默认~/$HOME/basic-memory ）中实时看到此文件。
在与LLM聊天时，你可以参考一个话题：
Look at `coffee-brewing-methods` for context about pour over coffee
LLM 现在可以从知识图谱中构建丰富的上下文。例如：
Following relation 'relates_to [[Coffee Bean Origins]]':
- Found information about Ethiopian Yirgacheffe
- Notes on Colombian beans' nutty profile
- Altitude effects on bean characteristics
Following relation 'requires [[Proper Grinding Technique]]':
- Burr vs. blade grinder comparisons
- Grind size recommendations for different methods
- Impact of consistent particle size on extraction
每个相关文档都可以提供更多的背景信息，从而为您的知识库构建丰富的语义理解。
这会形成双向流动：
人类编写和编辑 Markdown 文件
LLM通过MCP协议进行读写
同步使一切保持一致
所有知识都保存在本地文件中。
技术实现
基本内存的底层：
将所有内容存储在 Markdown 文件中
使用 SQLite 数据库进行搜索和索引
从简单的 Markdown 模式中提取语义
维护从文件中提取的本地知识图谱
提供文件和知识图谱之间的双向同步
实现用于 AI 集成的模型上下文协议 (MCP)
公开允许人工智能助手遍历和操作知识图谱的工具
使用memory:// URL来跨工具和对话引用实体
文件格式只是带有一些简单标记的 Markdown：
每个 Markdown 文件都有：
前言
title: <Entity title>
type: <The type of Entity> (e.g. note)
permalink: <a uri slug>
- <optional metadata> (such as tags)
观察
观察是关于某个主题的事实。它们可以通过创建 Markdown 列表来添加，该列表具有特殊的格式，可以引用category 、使用“#”字符的tags以及可选的context 。
观察 Markdown 格式：
- [category] content #tag (optional context)
观察示例：
- [method] Pour over extracts more floral notes than French press
- [tip] Grind size should be medium-fine for pour over #brewing
- [preference] Ethiopian beans have bright, fruity flavors (especially from Yirgacheffe)
- [fact] Lighter roasts generally contain more caffeine than dark roasts
- [experiment] Tried 1:15 coffee-to-water ratio with good results
- [resource] James Hoffman's V60 technique on YouTube is excellent
- [question] Does water temperature affect extraction of different compounds differently?
- [note] My favorite local shop uses a 30-second bloom time
关系
关系是指向其他主题的链接。它们定义了实体在知识图谱中的连接方式。
Markdown 格式：
- relation_type [[WikiLink]] (optional context)
关系示例：
- pairs_well_with [[Chocolate Desserts]]
- grown_in [[Ethiopia]]
- contrasts_with [[Tea Brewing Methods]]
- requires [[Burr Grinder]]
- improves_with [[Fresh Beans]]
- relates_to [[Morning Routine]]
- inspired_by [[Japanese Coffee Culture]]
- documented_in [[Coffee Journal]]
与 VS Code 一起使用
对于一键安装，请单击下面的安装按钮之一...
您可以将 Basic Memory 与 VS Code 结合使用，以便在编码时轻松检索和存储信息。点击上方的安装按钮进行一键安装，或按照下方的手动安装说明进行操作。
手动安装
将以下 JSON 块添加到 VS Code 中的“用户设置 (JSON)”文件中。您可以按下Ctrl + Shift + P并输入Preferences: Open User Settings (JSON)来执行此操作。
{
"mcp": {
"servers": {
"basic-memory": {
"command": "uvx",
"args": ["basic-memory", "mcp"]
}
}
}
}
或者，您可以将其添加到工作区中名为.vscode/mcp.json的文件中。这样您就可以与其他人共享该配置。
{
"servers": {
"basic-memory": {
"command": "uvx",
"args": ["basic-memory", "mcp"]
}
}
}
与 Claude Desktop 一起使用
基本内存是使用 MCP（模型上下文协议）构建的，并与 Claude 桌面应用程序（ https://claude.ai/ ）配合使用：
配置 Claude Desktop 使用基本内存：
编辑您的 MCP 配置文件（对于 OS X，通常位于~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json ）：
{
"mcpServers": {
"basic-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"basic-memory",
"mcp"
]
}
}
}
如果您想使用特定项目（请参阅多个项目），请更新您的 Claude Desktop 配置：
{
"mcpServers": {
"basic-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"basic-memory",
"--project",
"your-project-name",
"mcp"
]
}
}
}
同步您的知识：
如果您进行手动编辑，基本内存将实时同步项目中的文件。
在 Claude Desktop 中，法学硕士现在可以使用以下工具：
write_note(title, content, folder, tags) - Create or update notes
read_note(identifier, page, page_size) - Read notes by title or permalink
build_context(url, depth, timeframe) - Navigate knowledge graph via memory:// URLs
search_notes(query, page, page_size) - Search across your knowledge base
recent_activity(type, depth, timeframe) - Find recently updated information
canvas(nodes, edges, title, folder) - Generate knowledge visualizations
尝试的示例提示：
"Create a note about our project architecture decisions"
"Find information about JWT authentication in my notes"
"Create a canvas visualization of my project components"
"Read my notes on the authentication system"
"What have I been working on in the past week?"
更多信息
请参阅文档以了解更多信息，包括：
执照
AGPL-3.0
欢迎贡献。请参阅贡献指南，了解如何在本地设置项目并提交 PR。
星史
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