Strata Memory（分层记忆）MCP

<p align="center"> <img src="./assets/memory.png" alt="Strata Memory 分层记忆 MCP" width="80%"> </p>

Strata Memory（分层记忆） 是新一代 AI Agent 记忆中枢系统，专为追求透明、可控、持久记忆体验的个人用户与企业场景打造。

它以 Markdown 文件系统 为物理底座，将人类记忆的「地层」概念引入 AI 世界，构建出 L0-L3 四层分层记忆架构，彻底解决「黑盒不可解释、Token 爆炸、长期遗忘」三大痛点。

---

✨ Core Features / 核心特性

• 极致透明 / Ultimate Transparency: Markdown + YAML Frontmatter 物理存储，VSCode / Obsidian / Git 直接编辑
• 智能分层 / L0-L3 Tiered Architecture: 永驻核心、近期日记、混合检索、冷归档，高效控制 Token
• 混合检索 / Hybrid Retrieval: 私有化 BGE-M3 + SQLite/PostgreSQL KG + RRF 融合
• 双模式设计 / Dual Mode:
  • 个人模式 / Personal: 集成 CBT（负面图式隔离、48h 冷却期、叙事重构）
  • 企业模式 / Enterprise: Memory Palace 空间化结构、多租户隔离、完整 AuditLog、MES/WMS 状态持久化
• Agent-Driven Onboarding: 自动引导配置
• 全私有部署 / Full Private Deployment: 支持内网与 Air-gapped 环境

🚀 Quick Start / 快速开始

# 一键运行
uvx strata-memory-mcp

# 或克隆仓库
git clone https://github.com/vincy/strata-memory.git
cd strata-memory
uv sync
uv run strata-memory-mcp

MCP Client Config / 客户端配置

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "strata-memory": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "strata-memory-mcp"]
    }
  }
}

Hermes (~/.hermes/config.yaml):

mcp_servers:
  strata-memory:
    command: uv
    args:
      - run
      - strata-memory-mcp
    timeout: 120

Cursor — 见 examples/cursor-mcp.json

Claude Desktop — 见 examples/CLAUDE.md

🤖 Agent-Driven Onboarding / 智能引导

首次启动无配置时，宿主 AI 自动读取 strata://memory/setup-instructions.md，完成：

1. get_system_profile() — 静默硬件探测
2. search_embedding_recommendations(profile) — 硬件感知模型匹配
3. 对话式推荐（本地 vs 云端、隐私 vs 性能）
4. apply_memory_config() — 一键写配置、初始化 Palace、热重载

零 CLI 命令。零手动 JSON 编辑。Agent 主导，用户只需选择。

🔧 Tools / 工具

Tool	描述 Description
get_system_profile	静默硬件探测 Silent hardware detection
search_embedding_recommendations	硬件感知模型匹配 Hardware-aware model matching
apply_memory_config	应用配置 + 热重载 Config persistence + hot reload
strata_init	手动初始化 Manual init with mode selection
memorize	写入记忆 Write with psych metadata
wake_up	分层唤醒 L0+L1+L2 with CBT defusion
search	主动检索 Semantic search with filters
get_health	系统状态 Runtime status (30s cache)

详细示例见 docs/tools.md

🧠 Architecture / 架构

L0 (Permanent/永驻)   → Markdown profile     — 核心身份、程序性知识
L1 (Recent/近期)      → Diary entries         — CBT 重构叙事
L2 (Semantic/语义)    → ChromaDB + BGE-M3     — 向量检索 (384-dim)
L3 (Cold/冷归档)      → Markdown archive      — 降级不删除 (Inhibitory Control)

• Embedding: BGE-M3 via SiliconFlow API (MRL 384-dim) 或本地模型
• Scoring: final_score = base × (1 + log₂(1+usage) × 0.3) × e^salience × decay^days
• Decay / 衰减率: event=0.85, lesson=0.90, preference=0.95, procedure=0.98, core_identity=1.00
• Storage / 存储: Markdown + YAML frontmatter + ChromaDB + SQLite
• Safety / 安全: CBT 认知扭曲检测、48h 冷却期、负面图式隔离、叙事解离

完整架构见 docs/architecture.md

🔀 Dual Mode / 双模式

Feature / 特性	Personal / 个人	Company / 企业
CBT safety / 认知安全	✅ passive	默认关闭
Emotional tracking / 情感追踪	✅	—
AuditLog / 审计日志	Markdown	Markdown + SQLite
Multi-tenancy / 多租户	—	Wings 隔离
PostgreSQL	—	V2 路线图
Private embedding / 私有部署	可选	推荐

📁 Project / 项目结构

strata-memory/
├── strata_memory/         # 主包
│   ├── server.py          # MCP Server (8 tools, 5 resources)
│   ├── config.py          # 双模式配置 + 衰减率
│   ├── cli.py             # CLI 入口 (init/health/serve)
│   ├── pipeline/          # memorize / wake / scoring
│   ├── storage/           # markdown / chroma / triples
│   ├── embedding/         # BGE-M3 via SiliconFlow
│   ├── safety/            # CBT 认知安全
│   ├── audit/             # 审计日志
│   └── tools/             # Agent-Driven 工具
├── docs/                  # 架构 + 工具文档
├── examples/              # 客户端配置示例
├── .github/               # CI/CD + Issue/PR 模板
└── tests/                 # 测试

详见 DEVELOPMENT.md

🔒 Security / 安全

所有数据默认本地存储，零外部上传。详见 SECURITY.md

📄 License / 许可证

MIT — 见 LICENSE