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In-Memoria

by pi22by7·168·综合分 47

MCP 服务器,可学习代码模式并为 AI 助手提供持久化记忆。

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概述

In Memoria 是一个用 Rust 构建的 MCP 服务器,它能从实际代码库中学习并跨会话记忆。它分析模式、架构和约定,为 AI 编码工具提供上下文感知的辅助。该系统结合了对 12 种语言的 Tree-sitter AST 解析与语义分析和模式学习,将数据存储在本地 SQLite 和 SurrealDB 中。它为 AI 助手提供 13 种专业工具,包括项目蓝图、智能文件路由和模式预测功能。

试试问 AI

装完之后,这里有 5 个你可以让 AI 做的事:

:为 AI 编码助手提供跨会话的持久化记忆
:智能代码分析和模式学习
:智能文件路由以实现功能开发
:In Memoria 支持哪些编程语言?
:它如何存储数据?

什么时候选它

当您需要 AI 助手能够记住项目特定的模式和约定,特别是在使用 Claude 或 GitHub Copilot 时,选择 In-Memoria。

什么时候不要选它

如果您需要支持多项目的基于云的 AI 助手,不要选择 In-Memoria,因为它专为仅限本地的单一项目代码库而设计。

此 server 暴露的工具

从 README 抽取出 12 个工具
  • analyze_codebase

    Analyze files/directories with concepts, patterns, complexity

  • search_codebase

    Multi-mode search (semantic/text/pattern)

  • learn_codebase_intelligence

    Deep learning to extract patterns and architecture

  • get_project_blueprint

    Instant project context with tech stack and entry points

  • get_semantic_insights

    Query learned concepts and relationships

  • get_pattern_recommendations

    Get patterns with related files for consistency

  • predict_coding_approach

    Implementation guidance with file routing

  • get_developer_profile

    Access coding style and work context

  • contribute_insights

    Record architectural decisions

  • auto_learn_if_needed

    Smart auto-learning with staleness detection

  • get_system_status

    Health check

  • get_intelligence_metrics

    Analytics on learned patterns

可对比工具

continue-servercursor-agentgithub-copilot

安装

安装

# 全局安装
npm install -g in-memoria

# 或直接使用 npx
npx in-memoria --help

Claude Desktop 集成

添加到你的配置文件 (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "in-memoria": {
      "command": "npx",
      "args": ["in-memoria", "server"]
    }
  }
}

FAQ

In Memoria 支持哪些编程语言?
目前支持 12 种语言:TypeScript、JavaScript、Python、PHP、Rust、Go、Java、C/C++、C#、Svelte 和 SQL。
它如何存储数据?
使用 SQLite 存储结构化数据模式和元数据,使用 SurrealDB 及 SurrealKV 后端存储持久化向量嵌入。所有数据都保存在本地机器上。

Hacker News 讨论

开发者社区最近的相关讨论。

In-Memoria 对比

GitHub →

最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。