MCP 服务器

memkin

Local-first personal memory for AI agents. Captures your Feishu chats, emails, meetings, and AI coding sessions into a private memory graph, and serves it to any agent over MCP.

README

你的 AI Agent 每天都在失忆。Memkin 把你的飞书聊天、会议、邮件和 AI 编程会话，沉淀成本地私有的记忆图谱——让任何 Agent 通过 MCP 秒懂你。

简体中文 | <a href="README.en.md">English</a>

<img src="docs/assets/demo.gif" alt="在 Claude Code 里向 Memkin 提问：上周和 Alice 聊了什么？—— 得到带 [n] 引用的回答" width="850"> 在 Claude Code 里问一句，Memkin 通过 MCP 给出带引用、可溯源的回答。

⚡ 30 秒上手

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/AndreLYL/memkin/main/scripts/install.sh | sh

一条命令，全部搞定：自动装运行时 → 全局安装 memkin → 浏览器打开 setup 向导让你填 LLM API Key → 保存后自动作为开机自启的后台常驻服务运行，并把记忆自动接入已安装的 AI agent（Claude Code、Codex、Hermes/OpenClaw）。

只想临时试一下、不装后台服务？npx memkin start 同样一条命令跑起来 —— 没有配置会自动引导 setup 向导，配置完成后立即启动服务并打开 Web UI；已有配置则直接起服务。裸跑 npx memkin 等效。

前置条件：Node.js >= 18（一键安装脚本会自动装）。npm 包名与命令名均为 memkin。

三大支柱

🕸️ 人是一切社会关系的总和 记忆不是一堆向量分块。信号被锚定到实体（人、项目、工具）并以有向图相互链接——你得到的是有上下文的答案：谁、为什么、和什么相关。

🔒 数据不出你的机器 PGLite 嵌入式数据库本地存储一切，可选 Ollama 本地向量嵌入，零云依赖。双轨隐私脱敏（可逆 / 不可逆）在写入前清洗敏感信息。

🤖 Agent 既读又写 以 15 个高意图 MCP 工具为核心（query / recall / synthesize / prep_for_person / daily_report……），任何 Agent 都能查询你的历史、也把新的决策与发现写回来。Agent 用得越多，记忆越懂你。

只用 Claude Code / Codex？

不用飞书也能完整用起来——把你的 AI 编程会话变成跨会话、跨项目的持久记忆：

# 1. 初始化并启动（setup 向导里只启用 claude-code / codex 数据源即可）
npx memkin start

# 2. 把历史会话提取成记忆
npx memkin extract --source claude-code
npx memkin extract --source codex

# 3. 一键接入你的 Agent（自动写 MCP 配置 + 记忆指令）
npx memkin install --agent claude-code
npx memkin install --agent codex

# 4.（可选）Claude Code 自动召回 hooks：开新会话自动注入近期决策 / 待办
npx memkin hooks install

装完重开客户端，问一句 "这个项目上周决定了什么？" —— Agent 直接从你的本地记忆作答，不用你再解释一遍。

痛点

你的工作记忆有两个家，而你的 AI Agent 一个都够不着。

飞书承载你的工作关系网 — 私信、群聊、邮件、会议、文档、任务。这是你在做什么、和谁一起做。
AI Agent（Claude Code、Codex、OpenClaw）承载你的构建过程 — 每次编程会话里的决策、发现和踩过的坑。

但每次打开新的 Agent 会话，它都一无所知。你得重新解释你是谁、项目是什么、上周决定了什么、为什么。上下文明明就在某处 — 埋在你再也不会翻的聊天记录和会话日志里。

你不是记忆力差，你是信息碎片化 — 而你的 Agent 每天都在为此买单。

解决方案

Memkin 是一个面向中国职场、本地优先的个人记忆系统。中国职场的工作发生在飞书、钉钉、企业微信里 —— 我们把这些工具里的私聊、群聊、邮件、会议、文档,连同你与 AI Agent 的会话,一起提取成结构化信号（实体、决策、任务、发现、知识、关系），汇入你自己机器上一个统一、可搜索的知识图谱，再通过 MCP 把这份记忆喂回给任何 Agent。

一期(MVP)聚焦飞书全量采集;钉钉、企业微信等更多中国职场工具在路线图上(见下方)。

结果是：你的 Agent 既写入又读取同一份记忆 —— 让 Claude Code、Codex 以及任何 MCP 客户端，终于懂你和你的工作。

        飞书工作流                  AI Agent 会话
   (私信 / 群聊 / 邮件             (Claude Code / Codex
    会议 / 文档 / 任务)             / OpenClaw)
           │                               │
           └───────────────┬───────────────┘
                           ▼   采集 + 抽取（本地）
                  ┌──────────────────┐
                  │   你的核心记忆    │  实体 · 决策 · 任务
                  │  (PGLite, 本地)   │  知识 · 时间线 · 图谱
                  └────────┬─────────┘
                           ▼  MCP
                   你的 Agent 懂你
                           │
                           └──── Agent 用得越多，记忆越懂你 ───┘

"我昨天在飞书和同事讨论了一个方案，今天在 Claude Code 里实现了一部分，下周还有个评审会。"

Memkin 自动把这三件事串起来 —— 跨平台、跨时间 —— 并在你需要时把完整脉络交给 Agent。

<img src="docs/assets/web-ui-graph.jpeg" alt="Memkin 知识图谱 —— 实体、决策、任务、知识在你的工作中相互连接" width="850"> 把你的工作变成一张活的知识图谱 —— 人、决策、任务、知识，全部连起来。

核心特性

🛰️ 飞书全量采集 你的工作在飞书里。Memkin 覆盖 7 个源 —— 私信、群聊、邮件、日历、文档、任务、消息搜索 —— 把你的工作关系网变成结构化记忆。文档采集会生成可升级的"摘要卡片"（DocSource v2）。

🤖 让 Agent 懂你（MCP） 把 Memkin 作为任何 MCP Agent 的记忆层 —— Claude Code、Cursor、Claude Desktop、Windsurf。以 15 个高意图工具为核心的 MCP 工具集，让 Agent 查询历史、读取实体画像、写回新知识。Agent 既是记忆的生产者，也是消费者。

🧠 AI 驱动信号提取 LLM 驱动的 Pipeline 从原始对话中提取 7 类核心结构化信号：实体、时间线、决策、任务、发现、知识、关系（另有 Preference / Reference 等衍生信号类型）。

🔍 混合语义搜索 全文搜索（tsvector，支持中文）+ 向量检索（pgvector），通过 RRF（Reciprocal Rank Fusion）融合排序。支持自然语言提问。

♻️ 记忆巩固（Memory Consolidation） 后台巩固任务自动做分层轮转（hot → warm → cold）、死链修复、偏好推断 —— 让记忆随时间自我整理（CLI：memkin consolidate）。

⏰ 常驻 Daemon + 定时采集 内置守护进程按计划自动采集各数据源，带运行历史与告警，让记忆持续保持新鲜。

🔗 Obsidian 双向同步 把记忆页面导出为 Obsidian vault（Markdown），编辑后再导入回来。

🕸️ 知识图谱 + Web UI 看见人、项目、决策之间的关联。内置 Web UI 提供 Dashboard、时间线、力导向知识图谱和搜索。

🔌 REST API 基于 Hono 的 HTTP API，暴露所有存储操作。

功能清单

完整的能力清单（✅ = 已实现并随包发布）。

📥 数据采集

✅ 飞书群聊（OpenAPI chat/message）
✅ 飞书私信 / 最近会话（lark-cli message_search，user 态）
✅ 飞书邮件
✅ 飞书日历事件
✅ 飞书任务
✅ 飞书文档摘要卡片（DocSource v2：pointer 卡 → 触发后升级完整卡）
✅ Claude Code 会话（~/.claude/projects/）
✅ Codex CLI 会话（~/.codex/）
✅ OpenClaw Hermes 多 Agent 会话（~/.openclaw/agents/，自动发现子 Agent）
✅ 增量采集：按源 cursor + 内容 hash 去重
✅ 历史回填（backfill）：覆盖范围统计、启动 / 取消 / 重置

🧠 信号提取 Pipeline

✅ 采集 → 去重 → 分块（Block Builder）→ 噪声过滤 → 信号提取 → 隐私脱敏
✅ 双层噪声过滤：L1 规则 + L2 LLM 打分
✅ 7 类结构化信号：实体、时间线、决策、任务、发现、知识、关系
✅ LLM 提供方：OpenAI / Anthropic（含 mock，便于测试）
✅ 信号打分（signal scoring）与实体抽取
✅ JSON / Markdown 两种输出格式
✅ 输出适配器：store（PGLite）/ file / gbrain / stdout
✅ 来源溯源（provenance）：每条信号可追溯到原始消息

🔒 隐私与安全

✅ 写入前脱敏，数据全程本地
✅ 双轨模式：可逆（reversible）/ 不可逆（irreversible）
✅ 内置脱敏：手机号、身份证、银行卡，可自定义替换符
✅ 配置中心 API key 全程掩码显示

🗄️ 存储与检索

✅ PGLite 嵌入式 PostgreSQL（进程内，零外部依赖）
✅ pgvector 向量检索
✅ tsvector 全文检索（simple 分词器，支持中文）
✅ RRF 混合搜索（全文 + 向量融合排序），compiled_truth / backlink 加权
✅ 递归文本分块（300 词 / 50 词重叠），嵌入复用与过期检测
✅ 向量嵌入：OpenAI / Ollama（本地）

🕸️ 知识图谱

✅ 有向链接图，带链接类型与上下文
✅ BFS 图遍历（可控深度 / 方向）
✅ 反向链接（backlinks）
✅ 实体锚定：信号挂到人 / 项目 / 工具
✅ 实体画像聚合（profile：信号 + 时间线）

👤 人物身份管理

✅ 身份解析与规范化（canonicalize）
✅ 别名 / handle 绑定（飞书 open_id、邮箱、姓名、昵称、slug）
✅ 强 / 弱绑定强度
✅ 人物合并（merge，自动重指向链接 / 时间线 / 标签 / 别名）
✅ 重命名规范 slug（修正错误规范化）

♻️ 记忆生命周期 & 常驻服务

✅ 记忆巩固（Memory Consolidation）：hot → warm → cold 分层轮转
✅ 死链修复
✅ 偏好推断（从历史中归纳 preference）
✅ 常驻 Daemon：按源定时采集、调度、运行历史、告警

🔗 同步与互通

✅ Obsidian 双向同步（导出 vault / 导入回库）
✅ MCP 服务器（stdio + Streamable HTTP）：默认 15 个高意图工具 + 会话 / 实体 / 身份工具，含 legacy 共 36 个
✅ REST API（Hono，覆盖页面 / 搜索 / 图谱 / 标签 / 时间线 / 嵌入 / 提取 / 溯源 / 事件流）

🖥️ Web UI（React + Vite）

✅ Dashboard 概览
✅ 时间线视图（feed）
✅ 力导向知识图谱
✅ 搜索界面
✅ 实体 / 页面详情
✅ 浏览器内配置编辑 + 引导式 setup 向导

⚙️ 配置与上手

✅ 交互式配置中心（全屏 TUI，React + ink）
✅ 线性问答向导 fallback（--no-tui）/ 全自动（--auto）
✅ 自动检测：运行时、API key、已有数据源
✅ 硬件评估 → 推荐本地 / 远程 Embedding
✅ 实时连接测试（LLM / Embedding API key 与连通性）
✅ memkin doctor 环境诊断

适配的 MCP 客户端

Memkin 是标准 MCP stdio 服务器，可接入任何 MCP 客户端：

Claude Code · Cursor · Claude Desktop · Windsurf · 以及任何兼容 MCP 的 Agent。

使用场景

Memkin 回答的不是"我知道什么"，而是"我该怎么做"——每个场景的输出都是带 [n] 引用、可溯源的行动建议。

🌟 见人之前，先想好怎么沟通（Hero） "我明天要见张总，谈续约涨价，该注意什么？" —— prep_for_person 从你和张总的真实互动里被动推断出沟通画像（直接还是委婉、看数据还是看关系、有哪些雷区），结合本次目标给出沟通建议，并提醒缺口（"你已 18 天没有他的新信息，画像可能过时"）。零问卷，画像永不出本机。

📋 一句话生成跨渠道日报 "帮我生成今天的日报" —— daily_report 把今天散落在私聊、群聊、邮件、妙记会议纪要、日历里的信号，聚合成 7 段：今日决策 / 推进中 / 我的待办 / 待回复·被@ / 人脉动态 / 明日提醒。会议纪要里点到你名字的待办，自动进"我的待办"。

🔧 按手册排查问题 "智驾为什么无法激活？" —— troubleshoot 沿 playbook 的排查链给出有序步骤，并解释每一步不同结果代表什么。排查手册可以手动沉淀，也能从你帮人排查的对话里自动抽取成草稿。

⚡ 让 Agent 几秒接手一个项目 "memkin 这个项目现在进展如何？" —— get_session_context 直接拉出聚合的决策、待办和最近时间线，无需你重新解释。

🔎 回忆某人、某件事 "我上周和这位同事聊了什么？" —— 把飞书私信、会议、后续任务串成一个带引用的答案。

为什么选 Memkin

	Memkin	纯 RAG / 向量检索	笔记工具（Obsidian / Notion）	GBrain	OpenHuman
本地优先 & 私密	✅	视情况	视情况	✅	✅
开源	✅	不一定	部分	部分	✅
飞书工作采集（私信/群聊/邮件/日历/文档/任务）	✅	❌	手动	❌	❌
把 AI Agent 会话作为数据源	✅	❌	❌	✅	✅
Agent 原生：通过 MCP 既读又写	✅	❌	❌	✅	部分
实体 + 关系知识图谱	✅	❌	手动	✅	部分
结构化信号提取（不只是分块）	✅	❌	❌	✅	✅
记忆巩固 + 定时采集 daemon	✅	❌	❌	部分	部分

纯 RAG 只有向量、没有实体和关系，回答缺乏上下文；笔记工具强大但依赖手动维护。Memkin 保持本地、Agent 原生 —— 并把飞书工作作为一等数据源。

快速开始

一键安装（推荐，后台常驻）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/AndreLYL/memkin/main/scripts/install.sh | sh

脚本会依次完成：自动装 Node 运行时 → npm i -g memkin@latest 全局安装 → 打开浏览器 setup 向导让你填 LLM API Key → 保存后自动执行 memkin up，作为开机自启的后台服务跑起来，并自动把记忆接入已安装的 AI agent（Claude Code、Codex、Hermes/OpenClaw）。

临时试一下（npx，不装后台服务）

# 免安装直接运行 —— 没有配置会自动引导 setup 向导，完成后自动起服务并打开浏览器
npx memkin start

# 不带任何子命令也等效于 start
npx memkin

memkin start 是单步上手路径：检测到没有 memkin.yaml 时先拉起浏览器 setup 向导，配置完成后立即启动 HTTP 服务并自动打开浏览器；这条路径不会常驻后台，退出终端 / 关机后服务不会自启。

npm 包名与命令名均为 memkin。

作为后台常驻服务

一键安装脚本最后会跑 memkin up，把 Memkin 注册为开机自启的后台守护进程（daemon）：

memkin status     # 查看后台服务状态
memkin down       # 停止服务并取消开机自启

彻底卸载：

memkin down && memkin uninstall && npm rm -g memkin

端口一览

服务	默认端口	地址
HTTP API + Web UI	`3927`	`http://localhost:3927`
MCP Streamable HTTP（`--mcp-http`）	`3928`	`http://localhost:3928/mcp`

对外暴露与鉴权：服务默认只绑定 127.0.0.1（仅本机）。要在局域网暴露，用 memkin serve --host 0.0.0.0（或在 memkin.yaml 里设 server.host）——这会强制要求配置鉴权令牌，否则拒绝启动。令牌来自 server.auth_token（config）或 MEMKIN_AUTH_TOKEN（env）；配置后，所有 API 请求都需带 Authorization: Bearer <token> 请求头。
# memkin.yaml
server:
 host: 0.0.0.0
 auth_token: <你的令牌> # 或 export MEMKIN_AUTH_TOKEN=<你的令牌>

手动配置（可选）

# 只想先生成配置、不立即起服务 —— 启动交互式配置中心
npx memkin init

前置条件

Node.js >= 18（用 npx / npm 安装时）
（可选）Ollama 本地嵌入

安装方式

# 方式 A：免安装直接运行
npx memkin --help

# 方式 B：全局安装,得到 memkin 命令
npm install -g memkin

# 方式 C：从源码安装（开发）
git clone https://github.com/AndreLYL/memkin.git
cd memkin
bun install
npm link          # 注册 memkin 全局命令

初始化配置

memkin init 启动一个交互式配置中心（基于 React + ink 的全屏 TUI），让你零手写地生成 / 编辑 memkin.yaml：

memkin init

配置中心特性：

📋 分区编辑：Overview、LLM、Embedding、数据源、隐私、分块（Block Builder）等分区
⌨️ 键盘操作：↑/↓ 或 Tab 切换字段，Enter 编辑，Ctrl+S 保存，q / Esc 退出（有改动会自动保存）
🔌 实时连接测试：编辑 LLM / Embedding 时自动校验 API key 与连通性
💡 智能推荐：根据本机硬件推荐本地（Ollama）或远程（OpenAI）Embedding
🔒 密钥脱敏：API key 始终掩码显示
🧭 自动检测：识别已有数据源（Claude Code、Codex、Hermes）并注册 memkin 命令

运行模式：

命令 / 环境	行为
`memkin init`（TTY 终端下）	全屏 TUI 配置中心
`memkin init --no-tui`	逐项问答式向导（线性 fallback）
`memkin init --auto`	全自动，无提示，用检测到的默认值生成
`memkin init --force`	覆盖已有配置
`MEMKIN_NO_TUI=1`	强制禁用 TUI（非 TTY 环境也会自动 fallback）

memkin config init 与 memkin init 等价。飞书等少数高级配置目前需直接编辑 memkin.yaml（见下方飞书章节）。

检查环境

memkin doctor

运行提取

# 从 Claude Code 提取
memkin extract --source claude-code

# 从 Codex 提取
memkin extract --source codex

# 从所有启用的数据源提取
memkin extract --source all

# 干跑模式（不调用 LLM，仅扫描数据量）
memkin extract --source claude-code --dry-run

飞书私聊/群聊提取

飞书消息有两条不同路径：

sources.feishu.sources.messages 使用 OpenAPI chat/message 接口，适合明确群聊 chat_id 或自动发现到的群聊。
sources.feishu.sources.message_search 使用 lark-cli im +messages-search，适合 user-mode 下搜索最近私聊和群聊。私聊机器人对话通常需要这条路径，否则最近三天会明显少数据。

本地需要先完成 lark-cli 的飞书用户态登录，并在 memkin.yaml 打开 message_search：

llm:
  provider: openai
  model: gpt-4.1-mini
  api_key: ${TOKENFREE_API_KEY}

sources:
  feishu:
    enabled: true
    auth_mode: user
    app_id: ${FEISHU_APP_ID}
    app_secret: ${FEISHU_APP_SECRET}
    sources:
      messages:
        enabled: true
        chat_ids: []
        lookback_days: 3
      message_search:
        enabled: true
        chat_types:
          - p2p
          # - group
        lookback_days: 3
        page_size: 50

然后运行：

bun src/cli.ts extract --source feishu --adapter store --since 3d

--dry-run 只验证采集数量，不写数据库、不提交 cursor：

bun src/cli.ts extract --source feishu --adapter store --since 3d --dry-run

飞书文档摘要卡片（DocSource v2）

Memkin 可以把飞书文档采集为可升级的"摘要卡片"：先建立轻量的 pointer 卡，被触发后再升级为完整摘要卡。

# 扫描飞书文档，建立 pointer 卡，并把触发的文档升级为完整卡
memkin docs sync

# 查看各类文档卡片数量
memkin docs status

# 重试某个失败文档的完整卡提取（或 --all-failed 重试全部）
memkin docs retry <doc_token>
memkin docs retry --all-failed

Agent 也可以通过 MCP 工具 ingest_feishu_doc（传入文档 URL 或 token）直接采集单篇文档。

增量状态与重建

Memkin 的增量状态分两层：

数据库：默认在 ~/.memkin/data，保存提取后的页面、chunk、关系和时间线。
运行状态：当前仓库的 .memkin/cursors.yaml 和 .memkin/dedup.jsonl，分别保存源 cursor 和消息去重 hash。

正常增量运行不要手动删这些文件。需要删除某个源的过期提取结果并重跑时，用内置命令，它会先备份数据库和 .memkin：

# 先预览会删除多少内容
bun src/cli.ts store purge-source feishu

# 确认后清理飞书结果、飞书 cursor，并重置旧格式 dedup
bun src/cli.ts store purge-source feishu --yes

# 再跑最近三天
bun src/cli.ts extract --source feishu --adapter store --since 3d

旧版 dedup.jsonl 只记录 hash，没有记录来源平台，所以彻底重跑飞书时默认会备份后清空整个 dedup。后续增量会重新建立去重状态。

搜索记忆

# 混合搜索（全文 + 向量）
memkin search "认证中间件决策"

# 仅全文搜索
memkin search "JWT token" --mode fts

启动服务器

# HTTP API + Web UI（默认 http://localhost:3927）—— 启动后自动打开浏览器
memkin serve

# 不想自动开浏览器（比如在远程 / 服务器上跑）
memkin serve --no-open

# MCP stdio（AI Agent 本地直连 — Claude Code、Cursor 等，不开浏览器）
memkin serve --mcp

# MCP Streamable HTTP（远程 / 多客户端，默认 http://localhost:3928/mcp，不开浏览器）
memkin serve --mcp-http

缺少 memkin.yaml 时 serve 会提示先用 memkin start 一步配置 + 启动，或 memkin init --web 先完成配置。

接入你的 Agent（MCP）

一键接入（推荐）：memkin install 会自动把 MCP 配置 + 一份极简「记忆指令」写进你的 AI 客户端（默认全局，对所有项目生效），支持 Claude Code · Claude Desktop · Cursor · Codex · Windsurf：

memkin install                      # 探测本机已装的客户端并接入
memkin install --agent claude-code  # 指定单个客户端
memkin install --dry-run            # 先预览会改哪些文件，不写盘
memkin uninstall                    # 干净移除（幂等）

装完重开客户端即可——之后你问「X 上周跟我聊了啥」「这个项目推进到哪了」，Agent 会按注入的「记忆指令」主动来 Memkin 检索（cheap-first：先 search 零成本关键词，不够再 query/recall），而不是凭空作答。

Claude Desktop 没有规则文件，靠 MCP server 的 instructions 字段兜底。也可按下面的方式手动配置。

Claude Code 自动召回（可选 · hooks）：在 Claude Code 上更进一步，让记忆「零感知」自动到手：

memkin hooks install               # SessionStart + UserPromptSubmit 读侧 hook（默认开）
memkin hooks install --write-back  # 额外开启会话结束自动写回（opt-in）
memkin hooks uninstall             # 移除

SessionStart：开新会话自动注入「近期项目 / 决策 / 待办 / 关键人」摘要（常驻 core）。
UserPromptSubmit：每条提问前用零成本 FTS 试召回，命中才注入（限 3 条、≤3000 字符、追加在用户消息后以保 prompt 缓存）。
SessionEnd（--write-back，默认关）：会话结束异步增量抽取写回，记忆自生长。

读侧默认开（本地、便宜）；写回需显式 --write-back（成本 + 隐私，逐项 opt-in）。其它客户端没有生命周期 hook，靠上面的指令层让模型自主召回。

让 Agent 自己接入：对能读取外链的 Agent，直接说「按 MEMKIN_FOR_AGENTS.md 把我接入 Memkin」，它会自跑上面的命令完成接入并自检。OpenClaw / Hermes 用 memkin install --agent hermes（写 config.yaml 的 mcp_servers + 铺 memkin skill，会话里 /reload-mcp 生效）；也可 memkin skill scaffold --dir ~/.hermes/skills 单独铺 skill。

Memkin 提供两种 MCP 接入方式，按场景选：

stdio（--mcp） —— 本地直连，Agent 把 memkin 作为子进程拉起，零网络配置，单机单客户端首选。
Streamable HTTP（--mcp-http） —— 走 HTTP（默认 3928），适合远程接入或多个客户端共享同一份记忆。

让任何 MCP 客户端指向 Memkin，即可读写你的记忆。以 Claude Code 为例（stdio 本地直连）：

{
  "mcpServers": {
    "memkin": {
      "command": "memkin",
      "args": ["serve", "--mcp"]
    }
  }
}

然后就可以让 Agent "在我的记忆里搜一下 auth 重构的决策" 或 "项目 X 还有哪些未完成任务？" —— 它会从你的本地记忆作答。

浏览 Web UI

cd web
bun install
bun run dev        # Dashboard、时间线、知识图谱、搜索

架构

Memkin 是 5 层纵向数据流 + 3 个横切关注点。数据自上而下流动:数据源被采集、提取成信号、存入本地记忆,再由底层接口对外读写;人物身份与记忆巩固、调度则横切贯穿其间。

<details> <summary>📐 查看可编辑的 Mermaid 源码</summary>

flowchart TB
  subgraph L1["① 配置与上手层"]
    cfg["TUI 配置中心 · Web UI 配置 · memkin.yaml<br/>自动检测 · 硬件评估 · 连接测试"]
  end
  subgraph L2["② 采集层"]
    feishu["飞书:私聊 · 群聊 · 邮件 · 日历 · 任务 · 消息搜索 · 云文档"]
    agent["AI Agent 会话:Claude Code · Codex · Hermes"]
    inc["增量采集(cursor + 去重) · 历史回溯 Backfill"]
    planned1["规划中:钉钉 · 企业微信 · 本地文档"]:::planned
  end
  subgraph L3["③ 信号提取 Pipeline"]
    pipe["分块 → 噪声过滤(规则+LLM) → 信号抽取(OpenAI/Anthropic)<br/>→ 实体抽取 → 打分 → 隐私脱敏 → 7 类信号"]
  end
  subgraph L4["④ 记忆存储层"]
    store["PGLite + pgvector<br/>Page · Chunk · Tag · Timeline · Graph<br/>混合检索(全文 + 向量 + RRF)"]
  end
  subgraph L5["⑤ 接口与消费层"]
    cli["CLI"]
    mcp["MCP(15 高意图工具)"]
    rest["REST API"]
    web["Web UI(只读)"]
    obs["Obsidian 双向同步"]
  end

  L1 --> L2 --> L3 --> L4 --> L5

  subgraph X["横切关注点"]
    id["🧬 人物身份<br/>跨平台同一人归并"]
    cons["♻️ 记忆巩固 Memory Consolidation<br/>分层轮转 · 死链修复 · 偏好推断"]
    sched["⏰ 调度 / AutoFetch<br/>定时采集 · 运行历史 · 告警"]
  end

  id -.-> L2
  id -.-> L4
  cons -.-> L4
  sched -.-> L2

  classDef planned stroke-dasharray: 5 5,fill:#f6f6f6,color:#888;

</details>

分层说明

层	职责
① 配置与上手层	TUI 配置中心(React + ink)、Web UI 配置、`memkin.yaml` 手编;自动检测运行时 / API key / 数据源,硬件评估推荐 Embedding,实时连接测试
② 采集层	飞书(私聊 / 群聊 / 邮件 / 日历 / 任务 / 消息搜索 / 云文档)、AI Agent 会话(Claude Code / Codex / Hermes);增量采集(per-source cursor + 内容去重)、历史回溯 Backfill。规划中:钉钉、企业微信、本地文档
③ 信号提取 Pipeline	分块 → 噪声过滤(L1 规则 + L2 LLM)→ 信号抽取(OpenAI / Anthropic)→ 实体抽取 → 打分 → 隐私脱敏;产出 7 类信号,经输出适配器(store / file / gbrain / stdout)落库
④ 记忆存储层	PGLite(进程内嵌入式 PostgreSQL)+ pgvector;Page / Chunk / Tag / Timeline / Graph 存储;混合检索(tsvector 全文 + 向量 + RRF)
⑤ 接口与消费层	CLI、MCP Server(默认 15 个高意图工具,Agent 读 / 写 / 维护)、REST API(Hono)、Web UI(检索 / 查看 / 图谱 / 时间线,当前只读)、Obsidian 双向同步

横切关注点(贯穿多层,而非独立流水线层):

🧬 人物身份 — 贯穿「采集 ↔ 存储」:跨平台(飞书 open_id、邮箱、昵称)识别并归并同一个人,别名绑定、规范化。这是「社会关系总和」的地基。
♻️ 记忆巩固(Memory Consolidation) — 后台旁路作用于存储层:hot → warm → cold 分层轮转、死链修复、偏好推断,让记忆自我整理。
⏰ 调度 / AutoFetch — 后台驱动采集层:定时自动采集、运行历史、告警。(当前运行于 serve 进程内;独立 daemon 服务化 + 开机自启见路线图。)

运行平台:macOS / Linux / Windows(默认内嵌 PGLite,开箱即用)· 一键安装(npm / npx)· 本地优先、自托管、零云依赖。自管理本地 Postgres 引擎(更快,可选)目前仅支持 macOS(arm64/x64)。

信号类型

信号类型	说明	示例
实体	人物、项目、工具、概念	`project/memkin`, `tool/claude-code`
时间线	关键事件及时间戳	"2026-05-19: 完成多平台采集器重构"
决策	架构选型、技术决策及其理由	"选择 PGLite 作为嵌入式 PostgreSQL 方案"
任务	待办事项及状态追踪	`[open] 实现 token 自动刷新`
发现	技术洞察、bug 根因、edge case	"UUID v4 不可按字典序排序"
知识	可复用的事实性知识	"PGLite 通过 WASM 在进程内运行完整 Postgres"
关系	实体间的依赖、引用、协作	`project/memkin --[depends_on]--> tool/pglite`

以上为 7 类核心信号；此外还有 Preference（偏好推断产出）与 Reference（引用沉淀）等衍生信号类型。

存储层

组件	说明
PageStore	Wiki 风格页面，YAML frontmatter，CRUD
ChunkStore	递归文本分块（300 词，50 词重叠），嵌入复用
SearchEngine	tsvector 全文搜索 + pgvector 向量搜索，RRF 融合排序
GraphStore	有向链接图，BFS 遍历，链接类型过滤，反向链接
TagStore	页面标签，冲突安全 upsert
TimelineStore	按时间排序的条目，去重
EmbeddingService	OpenAI / Ollama 批量嵌入，过期 chunk 检测

MCP 工具

Memkin 的 MCP 服务器默认暴露 15 个高意图工具为主力，外加会话上下文、实体画像与人物身份等辅助工具；12 个低层 legacy 工具默认隐藏（memkin.yaml 里设 mcp.expose_legacy_tools: true 开启），全量共 36 个。高意图工具优先：

类别	工具
检索（高意图）	`query`、`search`、`get_page_context`、`timeline_feed`、`explore_graph`
合成（高意图）	`synthesize`、`recall`（带 `[n]` 引用的成段答案 + gap 分析）、`prep_for_person`（人物沟通画像 → 目标条件化的沟通策略，被动推断·零问卷·本地优先·伦理护栏）、`daily_report`（跨渠道 7 段日报）、`troubleshoot`（沿 playbook 排查链一次性排查）
写入（高意图）	`put_page`、`add_timeline_entry`、`manage_links`、`manage_tags`
健康（高意图）	`get_health`
会话 / 实体	`get_session_context`、`get_entity_profile`、`list_signals_by_entity`
身份（人物）	`link_person_alias`、`list_person_handles`、`remove_person_alias`、`merge_persons`、`recanonicalize_person`
飞书文档	`ingest_feishu_doc`
legacy（默认隐藏）	`get_page`、`list_pages`、`get_chunks`、`add_link`、`remove_link`、`get_links`、`get_backlinks`、`traverse_graph`、`add_tag`、`remove_tag`、`get_tags`、`get_timeline`

CLI 命令

命令	说明
`memkin start`	一键启动：无配置自动引导 setup，完成后 serve + 自动开浏览器（裸跑 `memkin` 等效）
`memkin init`	交互式配置中心，生成 / 编辑 `memkin.yaml`（`--auto` / `--no-tui` / `--force` / `--web`）
`memkin extract`	从数据源提取信号
`memkin search <query>`	搜索记忆（混合 / `--mode fts`）
`memkin embed`	为未嵌入的 chunk 生成向量
`memkin serve`	启动 HTTP API（自动开浏览器，`--no-open` 关闭）/ `--mcp` stdio / `--mcp-http`
`memkin consolidate`	运行记忆巩固（分层轮转 hot→warm / warm→cold）
`memkin export`	把记忆页面导出为 Obsidian vault（Markdown）
`memkin import`	把 Obsidian vault 导回 Memkin
`memkin docs`	飞书文档摘要卡片：`sync` / `status` / `retry`
`memkin identity`	人物身份管理：别名、合并、重命名
`memkin sources`	`list` 列出 / `test <name>` 测试数据源
`memkin doctor`	诊断配置和连通性
`memkin config`	`init`（等价 `memkin init`）/ `edit`（浏览器 UI 编辑）

`memkin extract` 选项

memkin extract \
  --source <name>              # claude-code, codex, hermes, feishu, all
  --format json|markdown       # 输出格式，默认 json
  --adapter store|file|gbrain|stdout  # 输出目标，默认 store
  --since <date>               # 只处理此日期之后的消息
  --limit <n>                  # 限制消息数
  --dry-run                    # 测试模式

配置

`memkin.yaml`

# 隐私配置
privacy:
  enabled: true
  mode: reversible           # reversible（可逆）| irreversible（不可逆）
  redact_phone: true
  redact_id_card: true
  redact_bank_card: true
  replacement: "[REDACTED]"

# LLM（信号提取用）
llm:
  provider: openai
  model: gpt-4o-mini
  api_key: ${OPENAI_API_KEY}

# 分块配置
block_builder:
  block_gap_minutes: 30
  max_block_tokens: 4000
  max_block_messages: 100

# 数据源
sources:
  claude-code:
    enabled: true
  codex:
    enabled: true
  hermes:
    enabled: true

# 存储（PGLite）
store:
  data_dir: ~/.memkin/data

# 嵌入
embedding:
  provider: openai           # openai | ollama
  model: text-embedding-3-large
  dimensions: 1536
  api_key: ${OPENAI_API_KEY}

# 服务器
server:
  http_port: 3927

支持的数据源

数据源	路径	说明
飞书（Lark）	API + lark-cli	核心工作源 —— 7 个源：群聊、私信、邮件、日历、文档、任务、消息搜索
Claude Code	`~/.claude/projects/`	Claude Code Agent 对话记录
Codex	`~/.codex/`	OpenAI Codex CLI 会话
Hermes	`~/.openclaw/agents/`	OpenClaw Hermes Agent 会话

飞书优先：它承载的是工作本身 —— 需求讨论、技术方案、团队决策。私信和最近会话需要先完成 lark-cli 用户态登录并启用 message_search（详见上方配置）。

路线图

Phase 1 — 信号提取（已完成）

[x] 多平台采集器（Claude Code、Codex、Hermes、飞书）
[x] LLM 驱动的噪声过滤和信号提取
[x] 7 类信号：实体、时间线、决策、任务、发现、知识、关系
[x] 双轨隐私脱敏（可逆 + 不可逆）
[x] JSON 和 Markdown 输出格式

Phase 2 — 存储 & 服务器（已完成）

[x] PGLite 嵌入式 PostgreSQL + pgvector
[x] PageStore、ChunkStore、TagStore、TimelineStore、GraphStore
[x] 全文搜索（simple 分词器，支持中文）+ 向量搜索
[x] RRF 混合搜索
[x] EmbeddingService（OpenAI / Ollama）
[x] StoreAdapter — Pipeline 直接写入 PGLite
[x] Hono REST API
[x] MCP 服务器（stdio，高意图工具集）
[x] CLI serve、search、embed 命令

Phase 3 — Web UI（已完成）

[x] Dashboard
[x] 时间线视图
[x] 知识图谱可视化（力导向）
[x] 搜索界面
[x] 实体 / 页面详情

Phase 4 — 巩固与常驻服务（已完成）

[x] 记忆巩固（Memory Consolidation）：分层轮转、死链修复、偏好推断
[x] 常驻 Daemon + 定时采集（调度、运行历史、告警）
[x] 人物身份管理（别名、合并、重命名）
[x] 飞书文档摘要卡片（DocSource v2）
[x] Obsidian 双向同步（export / import）

Phase 5 — 常驻自托管（进行中 · MVP）

[ ] 独立 daemon 服务化 + 开机自启（systemd / launchd / Windows 服务）—— "配置一次，后台免维护"
[ ] Agent Hook 机制：会话结束 / 关键决策后自动读写记忆

Phase 6 — 更多中国职场数据源（规划中）

[ ] 钉钉
[ ] 企业微信
[ ] 微信聊天记录
[ ] 本地文档源（扫描本机文件，社区驱动 · 低优先）

Phase 7 — 上下文感知提取 & 问答（进行中）

[x] 合成层（基础）：synthesize / recall —— 带 [n] 引用的成段答案 + gap 分析、意图模板框架、逐 scope 缓存
[x] 人物沟通画像（Hero）：prep_for_person(person, goal?) —— 从真实互动被动推断沟通画像（行为层零-LLM 统计 + 行为四象限特质层 + 关系层 + 四色外壳），给出目标条件化、带 [n] 引用的沟通策略。零问卷·本地优先·伦理护栏（建议非操纵），默认关闭、逐人 opt-in
[x] 跨渠道日报：daily_report(date?) —— 把今天散落在私聊/群聊/邮件/妙记纪要/日历的信号聚合成 7 段日报（今日决策 / 推进中 / 我的待办 / 待回复被@ / 人脉动态 / 明日提醒）；妙记纪要可抽出 decisions 与带 owner 的 action_items（owner 是我的进"我的待办"）
[x] 排查 Playbook：troubleshoot(query) —— 沿 playbook 的排查链（precedes）给出有序步骤并解释每步结果含义；分层树（part_of）组织问题域,手册可手动沉淀或从排查对话自动抽取（草稿待确认）
[x] 检索质量：best-chunk-per-page 池化（以最强证据露出）、写入时零-LLM 自布线（[[slug]]/[[rel:slug]] 建图边）、规则式 query 改写
[ ] ContextBuffer —— 跨 block 共享上下文
[ ] 加权准入评分（替换二元噪声过滤）
[ ] NarrativeAssembler —— 按实体聚合叙事
[ ] 自然语言问答

Phase 8 — Web UI 增强（规划中）

[ ] 记忆编辑（当前为只读）
[ ] 审计视图（信号溯源可视化）

技术栈

层	技术
语言	TypeScript
运行时	Bun
数据库	PGLite（嵌入式 PostgreSQL）
向量搜索	pgvector
嵌入	OpenAI / Ollama
Web 框架	Hono
Web UI	React + Vite
MCP	@modelcontextprotocol/sdk
Linter	Biome
测试	Vitest（1700+ 测试）

开发

bun run test              # 全量测试
bun run test:watch        # 监听模式
bun run typecheck         # 类型检查
bun run lint              # 代码检查
bun run lint:fix          # 自动修复

详见 CONTRIBUTING.md。

社区与支持

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License

基于 Apache License 2.0 开源。