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★ 85,096· 7,346 forks· JavaScript· Apache-2.0开发工具

Claude-Mem:AI 代理跨会话持久化记忆引擎

thedotmack/claude-mem

为 Claude Code 等 AI 编程助手提供跨会话记忆压缩系统,自动捕获工具调用、生成语义摘要并注入未来会话,实现上下文持久化

成熟度：维护活跃,最近提交 0 天前,open issues 224 个,v13.9.1 版本发布于 1 天前

GitHub 仓库 → HN 讨论 · 2 点 · 1 评论

项目体检

部署 · Docker Compose 多服务部署(Postgres + Valkey + server + worker),需配置 POSTGRES_USER/PASSWORD 等必需环境变量,默认端口未明示,严禁未修改凭据直接暴露公网

成本 · 需 Anthropic API Key(中国大陆需梯子)、Postgres 数据库、Valkey/Redis 队列,支持 ChromaDB 向量存储,非开箱即用需配置多项环境变量

技术 · JavaScript(Node.js ≥20.0.0) + Claude Agent SDK + BullMQ 队列 + Postgres/SQLite + ChromaDB 向量数据库

许可 · Apache-2.0 协议,允许商用、修改和分发,需保留版权声明

活跃 · 最新版本 v13.9.1 发布于 1 天前,122 位贡献者,最近提交 0 天前,维护极活跃

解决什么

AI 编程助手(如 Claude Code、Cursor、Copilot)在每次会话结束后会丢失上下文,开发者需要反复解释项目背景、代码架构和历史决策。Claude-Mem 通过自动捕获 AI 代理的工具调用(文件读写、命令执行、搜索操作)、压缩为语义摘要并持久化到向量数据库,在新会话启动时自动注入相关历史上下文,让 AI 助手"记住"项目的长期演进过程。

为何火

该项目在 GitHub 获得 8.5 万 stars,主要原因包括:1)精准击中 AI 编程助手的痛点——上下文窗口有限且无法跨会话保留;2)技术实现巧妙,利用 Claude Agent SDK 的钩子机制自动捕获工具调用,无需修改现有工作流;3)支持多种 AI 工具(Claude Code、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw 网关),生态兼容性强;4)采用 RAG(检索增强生成)+ 向量嵌入技术,检索精度高;5)Apache 2.0 协议允许商用,吸引企业级用户。

核心功能

  • 自动记忆捕获:监听 AI 代理的工具调用(文件编辑、终端命令、搜索查询),生成结构化观察记录
  • 语义压缩:使用 Claude API 将原始操作日志压缩为高层次摘要,减少存储成本并提升检索相关性
  • 向量检索:支持 ChromaDB、SQLite-VSS 等向量数据库,通过嵌入相似度检索历史上下文
  • MCP 搜索工具:提供 search_memories、search_observations 等 Model Context Protocol 工具,让 AI 主动查询历史
  • 多 IDE 支持:通过插件或网关模式集成 Claude Code、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw
  • 分布式架构:Server-Beta 模式采用 Postgres + BullMQ 队列,支持多 worker 横向扩展生成任务

安装

快速安装(推荐):

npx claude-mem install

自动检测 Claude Code 配置目录并注册插件钩子。

Gemini CLI:

npx claude-mem install --ide gemini-cli

OpenCode:

npx claude-mem install --ide opencode

OpenClaw 网关:

curl -fsSL https://install.cmem.ai/openclaw.sh | bash

Docker 部署(需先配置 .env 文件):

docker compose up -d

必需环境变量包括 POSTGRES_USER、POSTGRES_PASSWORD、CLAUDE_MEM_REDIS_URL、Anthropic API Key。

⚠️ 注意:npm install -g claude-mem 仅安装 SDK 库,不会注册插件,必须用 npx 或 /plugin 命令安装。

适合谁

  • 长期项目开发者:需要 AI 助手"记住"数月前的架构决策和代码演进
  • 团队协作场景:通过 OpenClaw 网关共享记忆,让团队成员的 AI 助手访问统一上下文
  • AI 工具重度用户:每天使用 Claude Code/Cursor 编写大量代码,需要减少重复解释
  • 隐私敏感用户:支持本地 SQLite 存储,无需将代码上下文上传到第三方服务
  • 企业级部署:Server-Beta 模式支持 Postgres + Redis 集群,满足高并发和数据持久化需求

中国大陆用户注意:Anthropic API 需科学上网,可考虑使用支持国内 API 的分支或自建代理。

社区评价

HN 讨论热度较低(2 点、1 评论),社区公开讨论不足。基于项目本身的中立评估:该项目技术实现扎实,利用 Claude Agent SDK 的钩子机制实现无侵入式记忆捕获,架构设计合理(分离 server 和 worker 服务),支持多种向量数据库和队列引擎。8.5 万 stars 表明需求真实,但 224 个 open issues 显示维护压力较大。文档完善(支持 30+ 语言),但 Docker 配置文件中明确警告"禁止未修改凭据直接暴露公网",说明安全配置门槛较高。

选型对比

vs Mem0/SuperMemory:

  • Mem0 是通用 AI 记忆层,支持多种 LLM 和应用场景;Claude-Mem 专为编程助手优化,深度集成 Claude Agent SDK
  • SuperMemory 侧重个人知识管理;Claude-Mem 聚焦代码工具调用的自动捕获

vs 商业方案(Cursor 内置记忆):

  • Cursor 的记忆功能闭源且绑定平台;Claude-Mem 开源且支持多 IDE
  • Claude-Mem 支持自托管,数据完全可控

vs 手动维护项目文档:

  • 传统方式需人工更新 README/Wiki;Claude-Mem 自动生成语义摘要,减少维护成本
  • 但自动化可能引入噪声(无关操作被记录),需定期清理

已知坑

  1. API 成本:每次压缩调用 Claude API,高频使用可能产生显著费用(据 README,可配置压缩策略)
  2. 国内网络:Anthropic API 需梯子,部署时需配置代理或使用国内兼容 API
  3. Docker 安全:配置文件明确警告"必须修改 Postgres 凭据",默认配置禁止生产使用
  4. 依赖复杂:Server-Beta 模式需 Postgres + Valkey/Redis + 向量数据库,运维成本较高
  5. Issue 积压:224 个 open issues 表明功能请求和 bug 修复可能延迟
  6. 向量数据库选型:ChromaDB 需单独部署,SQLite-VSS 性能有限,需根据规模权衡
  7. 记忆污染:无关操作(如临时测试文件)可能被记录,需手动清理或配置过滤规则

来源: GitHub thedotmack/claude-mem + HN 讨论

安装方式：npx

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