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Ori-Mnemos

by aayoawoyemi·301·综合分 52

基于递归记忆框架的本地持久化AI代理记忆系统,支持MCP集成。

ai-llmknowledge-graphdeveloper-tools
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概述

Ori Mnemos实现了一个复杂的基于知识图谱的记忆系统,使用数学模型模拟人类认知。它包含激活衰减、沿wiki链接的激活传播、赫布共现学习和检索模式的强化学习。该系统本地运行,零云依赖,数据存储在markdown文件中并使用SQLite索引。其递归记忆框架(RMH)将检索视为导航而非搜索,通过图遍历和子问题分解实现多跳推理。

试试问 AI

装完之后,这里有 5 个你可以让 AI 做的事:

:AI代理跨会话和客户端的持久化记忆
:带有wiki链接图谱结构的知识管理
:复杂推理任务的检索增强生成
:Ori与其他记忆系统相比如何?
:Ori支持哪些存储后端?

什么时候选它

当你需要为 AI 代理提供持久化记忆和复杂的检索能力时,尤其是复杂推理任务和长期对话记忆场景,同时希望完全控制数据时,选择 Ori。

什么时候不要选它

如果你需要基于云的记忆服务和内置 API 访问,或者寻找简单的笔记解决方案而非复杂的图结构和学习机制,不要选择 Ori。

此 server 暴露的工具

从 README 抽取出 12 个工具
  • add_note

    Add a new note to the memory vault

  • search_memory

    Search through the memory vault for relevant information

  • update_note

    Update an existing note in the memory vault

  • explore_topic

    Perform recursive exploration of a topic using sub-question decomposition

  • get_graph_stats

    Get statistics about the knowledge graph structure

  • promote_note

    Classify and promote a note from inbox to appropriate memory space

  • get_identity

    Retrieve the agent's stored identity information

  • list_notes

    List notes in a specific memory space with filtering options

  • get_note

    Retrieve a specific note by ID or title

  • delete_note

    Delete a specific note from the memory vault

  • create_wiki_link

    Create a wiki-link connection between two notes

  • prune_memory

    Analyze and archive notes based on activation topology

可对比工具

mem0lettalangmemzep

安装

npm install -g ori-memory
ori init my-agent
cd my-agent

MCP集成方式:

{
  "mcpServers": {
    "ori": {
      "command": "ori",
      "args": ["serve", "--mcp", "--vault", "/path/to/brain"],
      "env": { "ORI_VAULT": "/path/to/brain" }
    }
  }
}

FAQ

Ori与其他记忆系统相比如何?
Ori在基准测试中显著优于Mem0等系统,召回率高3.1倍,F1分数高2.1倍,速度快9.5倍—all仅使用本地markdown文件和SQLite,无需云服务。
Ori支持哪些存储后端?
Ori使用磁盘上的markdown文件进行存储,SQLite用于索引和向量嵌入。它没有数据库锁定限制,可与任何文件系统配合使用。

Hacker News 讨论

开发者社区最近的相关讨论。

Ori-Mnemos 对比

GitHub →

最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。