heropen
专业解决记不住的问题，越用越懂你。
本地优先的 AI 记忆系统。记忆存在你自己的机器上，不上传、不同步、不收走；它自动整理与裁剪，让你越用越准、越用越懂你。
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30 秒看懂
- 一行装好：
pip install heropen，不用 Docker / Postgres / API key。常见客户端可自动写入 MCP 配置；Hermes 等需手动接heropen-mcp。 - 你的 agent 从此有长期记忆：跨会话记得人、记得事、记得上下文——不再「聊完就忘」。
- 数据 100% 留本机：无遥测、无云端同步、无账单。记忆只在你机器上，只有你拿得走。
安装
pip install heropen # 核心：MCP + 全文检索，纯 Python 依赖，任意架构（含 ARM64）可装
pip install 'heropen[embedding]' # 可选：本地向量（额外引入 onnxruntime / fastembed）
ARM64 说明
| 平台 | 建议 |
|---|---|
| Apple Silicon (macOS arm64) | 通常 pip install 'heropen[embedding]' 即可 |
| Windows ARM64 | 同上；确认 Python 为 ARM64 构建 |
| Linux aarch64 | 先装核心；再试 embedding。若 onnxruntime 无匹配 wheel，用 EMBEDDING_ENDPOINT 自托管向量，或仅用 FTS |
没有本地向量时，search / recall 会自动降级为全文检索，不影响记忆存取。
重启你的 agent，完成。首次启动会自动探测常见客户端（Claude Code、Cursor、Windsurf、WorkBuddy 等固定配置路径）并注册记忆工具。Hermes 等自定义 mcp_servers 路径不会自动写入，请按下方「接入你的 agent」手动配置。
30 秒快速上手
heropen add "项目使用 FastAPI + SQLAlchemy，测试用 pytest" # 存一条记忆
heropen search "项目技术栈" # 搜记忆
heropen status # 看状态
heropen diagnose # 诊断问题
怎么用才记得住：请读官方使用方法（SSOT）—— docs/usage-ssot-zh.md。
要点：事实只进 heropen；热层只留铁律 + 高频 + 指针；每次开场先 prime 再 search；主打自由标签。
首次 add 不会同步下载约 95MB 的向量模型；写入立即走全文检索。需要本地语义检索时再显式运行：
pip install 'heropen[embedding]'
heropen embed # 下载模型并为已有条目生成 embedding
接入你的 agent（MCP）
推荐使用独立入口 heropen-mcp（stdio）。heropen mcp 也可，但 MCP 客户端配置里请用下面这种：
{
"mcpServers": {
"heropen": { "command": "heropen-mcp", "args": [] }
}
}
若 heropen-mcp 不在 PATH（例如 uv tool install 装到隔离环境），把 command 换成该环境里的绝对路径。
对 Claude Code / Cursor / Windsurf / WorkBuddy：heropen auto-setup 会尝试写入已知配置路径。对 Hermes 等自有配置格式，请手动把上面的块加进你的 mcp_servers，再重启 agent。
重启 agent，它就有了记忆。把一条 bug 修复存一次，跨会话永久记住。
为什么选 heropen
| heropen（免费） | 其他方案 | |
|---|---|---|
| 存储 | 不限量 | 通常有限额 |
| 检索 | 不限次 | 按次计费 |
| 需要联网 | 否 | 是 |
| 数据归属 | 你的机器 | 他们的服务器 |
| 安装 | 一行 pip install |
服务器 + 配置 |
免费 = 完整核心功能，无功能阉割。
heropen 占住的位置
本地优先不是 heropen 独有的卖点——已经有十几个同类项目走 SQLite + MCP。heropen 真正占住、且别人还没占的位置是这三件事：
- 多 agent 的私有域 / 共享域分层。免费层给 6 个完全私有的 agent（Hermes / WorkBuddy 这类高频常驻 agent 各占一个隔离库），再加一个可选的共享域（
_shared）让 agent 之间按需交换知识。免费与 Plus 的差别不在数量、而在功能（Plus 提供技能收集与共享等真功能）。大多数竞品只有一个扁平的命名空间。 - 对话前的时间感知（v1.8.7 起）。agent 每次开场会自动拿到本地时间、时段词、距上次对话间隔、是否跨睡眠周期——交互侧的时间基准，目前没人做。
- 零依赖的安装面。
pip install heropen一行即可，不需要 Docker、不需要 Postgres、不需要 Ollama。
隐私承诺
数据留在你本机。无遥测。无心跳 ping。 所有记忆存于本地 SQLite 数据库。向量检索默认使用本地 embedding 模型（fastembed，执行 pip install heropen[embedding] 即可）——完全离线、零成本。你也可以把 EMBEDDING_ENDPOINT 和 EMBEDDING_API_KEY 环境变量指向你自托管的 embedding endpoint（兼容 OpenAI 的 /v1/embeddings），这样永远不会向任何第三方云付费。
如果本地 embedding 与自托管 endpoint 都没配置，搜索会自动降级为快速全文（FTS）匹配——依然完全离线、零成本。pip install heropen 可零配置直接使用；embedding 只是提升检索质量，绝不会卡住基础使用。
本地能力不上收（当前）：当前版本的本地记忆读写、检索与面板能力不会被迁移为必须联网的云端服务；免费层已提供的能力不会在后续版本中被削减。
为什么是本地
当记忆被做成云端原语，你的对话历史、工作上下文就被存在别人的服务器上。heropen 的选择相反：记忆写在 ~/.heropen/，一个 agent 一个 SQLite 文件，数据物理不出本机。
云能给你的，是方便；本地给你的，是只有你拿得走。
记忆属于你
记忆存在你本机的 ~/.heropen/ 目录下，每个 agent 一个 SQLite 文件。你可以随时：
- 备份 / 导出：
heropen export把全部记忆导出为本地 JSON（heropen import可再导入）； - 删除 / 清空：
heropen delete <id>删单条，rm ~/.heropen/*.db清空整个库——不需要经过我们，也不需要联网。
更友好的 Markdown + YAML 导出（人类可读、无损往返、可再导入）已在路线图中规划。
如何选型
选记忆方案，不只看召回率，看五件事：
- 部署门槛：
pip install一行就能跑，还是要 Docker / Postgres / Ollama / API key？ - 依赖与成本：写入路径烧不烧 LLM token？是否零外部依赖？
- 可移植性：记忆能不能导出成可读文件、带走、再导入？
- 安全默认值：监听端口默认绑 loopback 还是
0.0.0.0？是否零遥测？ - 工程税：写入纪律与失效机制是否清晰？与 Prompt Cache 是否冲突？跨模型容量上限如何处理？
跑一句 heropen doctor，上面五项会逐项给你「通过 / 提示 / 告警」三态自检。
版本与定位
| 版本 | 定位 | 适合谁 |
|---|---|---|
| 免费 | 专业解决记不住的问题，越用越懂你 | 任何想给 agent 装长期记忆的人，本机即用 |
| Plus | 收费档 = 真功能开发档（如多端备份） | 一人公司 / 独立开发者，愿意为持续新功能付费 |
| 企业版 | 多员工 × 多客户的记忆底座（自托管 + 隔离 + 审计） | 多员工服务多客户的机构 |
免费版完全开源（Apache-2.0）；Plus / 企业版闭源。
合规声明
heropen 是本地优先的记忆与上下文工具，你的数据始终保存在本机、由你完全掌控。本地优先的架构天然满足关于用户数据控制权与透明度的要求，运行过程对你透明、可控。
开源范围
免费版完全开源（Apache-2.0）。商业层（Plus / 企业版）闭源。
链接 & 支持
- 官网：heropen.net
- 文档：heropen.net/docs
- GitHub：github.com/Koradji77/heropen
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路线图
- 当前聚焦桌面本地使用。移动端 / 跨设备同步不在当前范围内——它与「数据不出本机」的默认承诺冲突。若未来做，也必然是用户自有存储 + 端到端加密 + 默认关闭的形式。
- Markdown + YAML 记忆导出（无损往返）。
- 更多 agent 私有 / 共享域的产品化能力。
许可证
Apache-2.0
1 maintainer
Metadata
1 maintainer
Release files for heropen 1.9.6
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| heropen-1.9.6.tar.gz | 243.7 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| heropen-1.9.6-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 346.2 kB
Release files / heropen-1.9.6.tar.gz
| Download URL | heropen-1.9.6.tar.gz |
|---|---|
| Size | 243.7 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
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|
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
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|
| Upload date | |
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Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.14.4
|
Release files / heropen-1.9.6-py3-none-any.whl
| Download URL | heropen-1.9.6-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 102.6 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
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|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
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No |
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