
robotmem
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机器人记忆系统 - 为AI机器人提供持久化记忆,支持MCP服务器、混合搜索和空间检索功能。
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概述
robotmem是一个专为AI机器人设计的MCP服务器,用于存储和检索经验数据。它采用混合搜索技术结合BM25全文搜索和向量嵌入,支持通过JSON上下文过滤和空间排序进行结构化经验检索。系统完全基于CPU运行,使用本地SQLite数据库,无需GPU基础设施,特别适用于对空间关系有要求的机器人应用场景。
试试问 AI
装完之后,这里有 5 个你可以让 AI 做的事:
你:机器人从物理经验和失败中学习
你:利用空间记忆检索进行自主导航
你:机器人操作任务参数优化
你:robotmem与其他记忆系统有什么不同?
你:robotmem是否需要GPU运行?
什么时候选它
为需要从物理经验学习并需要结构化记忆检索,结合空间和参数上下文的机器人AI系统选择robotmem。
什么时候不要选它
如果您需要基于云的存储、没有物理参数的纯文本AI系统,或需要GPU加速,请不要选择此系统。
此 server 暴露的工具
从 README 抽取出 7 个工具learnlearn(insight, context)Record physical experiences (parameters / strategies / lessons)
recallrecall(query, context_filter, spatial_sort)Retrieve experiences using BM25 + vector hybrid search
save_perceptionsave_perception(description, perception_type, data)Store perception / trajectory / force data
forgetforget(memory_id)Delete incorrect memories
updateupdate(memory_id, new_content)Correct memory content
start_sessionstart_session(context)Begin an episode
end_sessionend_session(session_id)End an episode with auto-consolidation
可对比工具
mem0memoryvlasemantic-search-server
安装
通过pip安装robotmem:
pip install robotmem要用于Claude Desktop,请添加到claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"robotmem": {
"command": "python",
"args": ["-m", "robotmem", "mcp"]
}
}
}FAQ
- robotmem与其他记忆系统有什么不同?
- robotmem专为物理机器人设计,具有结构化经验存储、空间检索和上下文过滤等独特功能,这些是通用记忆系统所不具备的。
- robotmem是否需要GPU运行?
- 不需要,robotmem完全基于CPU运行,使用FastEmbed ONNX模型进行向量搜索,无需GPU基础设施。
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- 帖子 by robotmem · 2026-03-09
robotmem 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。