echome 1.3.0

EchoMe - Personal memory sync for AI CLI tools (CLI + MCP Server)

EchoMe

让每个 AI，都能接住你的过去。

Switch AI, not yourself.

是什么

EchoMe 是一个跨 AI 的个人上下文同步层。它把你的工作流规范、技术偏好、项目背景和协作习惯统一管理，让你在 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Kiro 等任何 AI 工具之间切换时，不需要重复介绍自己。

核心架构

┌────────────────┐     ┌────────────────┐     ┌────────────────┐
│  Claude Code   │     │   Codex CLI    │     │  Cursor/Kiro   │
│  (MCP Client)  │     │  (MCP Client)  │     │  (MCP Client)  │
└───────┬────────┘     └───────┬────────┘     └───────┬────────┘
        │                      │                      │
        └──────────────────────┼──────────────────────┘
                               │ MCP Protocol
                               ▼
        ┌──────────────────────────────────────────────┐
        │          EchoMe MCP Server (本地)             │
        └──────────────────────┬───────────────────────┘
                               │ HTTPS
                               ▼
        ┌──────────────────────────────────────────────┐
        │            EchoMe Hub (你的服务器)             │
        │     FastAPI + PostgreSQL + pgvector           │
        └──────────────────────────────────────────────┘

三层注入策略

Layer	何时生效	方式	限制
L0	每次对话	写入 ~/.claude/CLAUDE.md	≤ 1500 tokens
L1	进入项目	项目级文件	≤ 2000 tokens
L2	AI 按需查	MCP search	无限制

检索思想

EchoMe 不把所有记忆一次性塞进上下文，而是采用 summary-first：AI 先通过 echome_search_summary 获取候选记忆摘要，再用 echome_get_memories 按 UUID 精读取少量相关全文。这样在项目记忆变多后，仍能先看全局索引，再精准加载需要的记忆，避免 top_k 搜索长期只命中早期记忆或把上下文弄乱。

详见 记忆检索设计。

组件

组件	说明	位置
Hub	FastAPI 服务端，存储和检索记忆	hub/
CLI	echome 命令行工具，管理和同步	echome/
MCP Server	向 AI 暴露查询/写入能力	echome_mcp/

安装

方式一：PyPI 安装（推荐）

# 完整安装（CLI + MCP Server）- 默认包含 MCP
pip install echome

# 升级到最新版本
pip install echome --upgrade

方式二：GitHub 安装

# 完整安装
pip install "echome @ git+https://github.com/qzhqzh/EchoMe.git"

快速开始

1. 部署 Hub

git clone https://github.com/qzhqzh/EchoMe.git
cd EchoMe
cp hub/.env.example hub/.env    # 配置数据库和 token
docker compose up -d            # 启动 Postgres + Redis + Hub

2. 初始化 CLI

echome init                     # 连接 Hub + 注册 MCP（交互式）

3. 添加记忆

echome add                      # 交互式添加
echome list                     # 查看所有记忆
echome search "PR 规范"         # 搜索

4. 注入到 AI CLI

cd your-project
echome sync                     # 自动检测 + 渲染到 CLAUDE.md / AGENTS.md

之后 AI 就能通过 MCP 随时查询你的记忆了。

记忆模型

每条记忆有三个核心维度：

• Type：identity / guardrail / reasoning / method / stack / style / decision / context / template / project
• Scope：global（跟人走）或 project-specific（跟项目走）
• Layer：L0（必须加载）/ L1（项目级加载）/ L2（按需搜索）

详见 docs/memory-model.md

文档

• 系统架构
• 记忆模型
• 记忆检索设计
• Hub API 规范
• MCP Server 规范
• 开发路线图
• 用户指南

技术栈

• Python 3.11+ / FastAPI / SQLAlchemy 2.0 / Alembic
• PostgreSQL 16 + pgvector
• Typer + Rich (CLI)
• mcp (official Python SDK)
• Docker Compose
• uv (包管理)

License

MIT