Mycelia

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Provides a persistent, cross-tool memory layer for AI coding agents via MCP, enabling storage and retrieval of decisions, preferences, and context across different tools and models.

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README

<div align="center">

<img src="apps/desktop/build/icon.png" width="96" alt="Mycelia" />

Mycelia

换工具、换模型,记忆不归零。

给 AI coding agent 的长期记忆层 —— 本地优先,跨工具共享。

CI Release License Platform MCP

</div>


它解决什么

你花了一小时向 Claude Code 解释清楚项目的部署流程、踩过的坑、为什么选了这个方案。

明天换到 Codex,一切从头再来。

这不是某个工具的缺陷,是整个生态的结构性问题:上下文属于会话,而不是属于你。会话结束,理解就蒸发了。换模型、换工具、开新窗口,都是一次归零。

Mycelia 把这层记忆从会话里拿出来,放进你自己的机器:

  • agent 自己判断什么值得记 —— 通过 MCP 接入后,agent 在对话中把结论性的东西写回来。不是录音机,不是什么都往里塞
  • 按需检索,而不是灌满上下文 —— 需要时才取相关的几条,token 花在刀刃上
  • 跨工具共享 —— Claude Code 记下的,Codex 下次就能读到
┌─────────────┐  ┌─────────┐  ┌──────────┐  ┌────┐
│ Claude Code │  │  Codex  │  │ opencode │  │ pi │
└──────┬──────┘  └────┬────┘  └────┬─────┘  └─┬──┘
       └──────────────┴────────────┴──────────┘
                        │  MCP
                 ┌──────▼──────┐
                 │   Mycelia   │  ← 你的机器,你的数据
                 └─────────────┘

三层知识库

不同形态的知识需要不同的组织方式,硬塞进一种结构必然有一头受委屈。

存什么 怎么找
记忆库 结论、决策、偏好、踩坑记录 全文检索 + 向量语义 + 重要度排序
文档库 成篇的材料,挂载目录或手写 RAG:结构化分块 → 向量召回 → 原文扩展
知识图谱 记忆之间的关联 社区发现,看结构而非看列表

特性

记忆不该被污染

写入前有四道闸:价值判断(这条脱离上下文还成立吗)、重复检测(向量粗筛 + 模型确认)、时效判断、敏感度分级。低置信度的进待确认队列,你说了算。

长文不该被切碎

按文档结构切分而非固定长度,代码块、表格、列表作为原子单元不拆开;每块附带层级路径与文档摘要一起向量化(内容本身保持干净);命中后向上扩展到完整段落再交给 agent。

知识图谱是能读懂的

力导向 + LinLog 能量模型让社区自然分离,而不是糊成一团毛球。防重叠保证间距均匀,拖拽时相连节点跟随移动,坐标持久化——同一份数据每次打开位置一致,方位感才建立得起来。

凭据不该明文躺着

AES-256-GCM 加密,密钥经系统钥匙串封装。写入时自动识别 API key、私钥、连接串并强制加密。

离线可用

嵌入模型跑在本地(multilingual-e5-small,384 维)。不配任何云端 API 也能完整使用——LLM 只影响长文入库的上下文增强这类锦上添花的环节。

安装

到 Releases 下载对应平台的包:

平台 下载
macOS .dmg(Apple Silicon 选 arm64,Intel 选 x64)
Windows .exe 安装包,或 -portable.exe 免安装版
Linux .AppImage 免安装,或 .deb / .rpm

macOS 首次打开

应用没有花钱买 Apple 的开发者签名,Gatekeeper 会拦一下,提示「已损坏」或「无法验证开发者」。这不是应用真的有问题——所有未签名的开源 macOS 应用都是这个待遇。放行一次即可:

xattr -cr /Applications/Mycelia.app

或者在访达里右键点应用 →「打开」→ 再点一次「打开」。

从源码运行

需要 Node.js 20+ 和 pnpm。

git clone https://github.com/kittors/Mycelia.git
cd Mycelia
pnpm install
pnpm build
pnpm desktop:dev

自己打包:

pnpm --filter @mycelia/desktop package:mac    # 或 package:win / package:linux

接入 agent

打开应用 → 设置 → Agent 接入,会自动检测本机已安装的 agent 并一键写入配置。

也可以手动接:

// Claude Code: ~/.claude/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "mycelia": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mycelia/mcp-server"]
    }
  }
}

agent 侧会拿到这些工具:

工具 用途
remember 写入一条长期记忆
recall 按语义检索相关记忆
search_docs 在文档库里检索原文片段
forget 标记失效

可选:配置文本模型

不配也能用。配了之后,长文入库时会做上下文增强、去重时会有模型二次确认。

export MYCELIA_LLM_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"   # 兼容 OpenAI 协议的任意端点
export MYCELIA_LLM_API_KEY="sk-..."
export MYCELIA_LLM_MODEL="gpt-4o-mini"

也可以在应用的设置页里配,支持 Anthropic Messages、OpenAI Chat、OpenAI Responses、Ollama 四种协议。

技术栈

apps/desktop      Electron + React 19 + Tailwind v4
services/mcp      MCP stdio server
packages/core     提取管线、检索、图谱、RAG
packages/store    SQLite (WAL / FTS5 trigram) + 向量索引
packages/embed    transformers.js 本地嵌入
packages/crypto   AES-256-GCM 保险箱

数据全部在本地:~/Library/Application Support/Mycelia(macOS)。没有账号,没有同步,没有遥测。

开发

pnpm build          # 全量构建
pnpm test           # 跑测试
pnpm lint           # Biome 检查
pnpm desktop:dev    # 桌面端热更新

约定:单文件不超过 300 行;注释解释为什么而不是复述代码。

License

MIT © kittors

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