lm-mem

本地语义记忆 MCP Server — 跨会话持久化,语义检索。

安装

pip install lm-mem

使用

# 启动后端
lm-mem backend start

# MCP Server (stdio)
lm-mem mcp

# Web 台(浏览器查看/检索/删除记忆,默认只绑 127.0.0.1)
lm-mem web start

装入 agent 规则文件

lm-mem skill install 把一段常驻触发规则写进已安装 agent 的规则文件， 让 agent 知道何时该调用记忆工具（完整策略见 skill 的 SKILL.md）。

自动检测下列 agent 的配置目录，装了几个写几个：

lm-mem skill install      # 检测并写入(幂等，可重复执行以同步最新版本)
lm-mem skill status       # 查看各文件安装状态
lm-mem skill uninstall    # 移除写入的段落

只想操作某几个 agent 时用 --platform（可重复）：

lm-mem skill install --platform claude                     # 只写 Claude Code
lm-mem skill install --platform codex --platform openclaw  # 写这两个
lm-mem skill uninstall --platform claude                   # 只从 Claude 移除

显式指定的 platform 优先于自动检测 —— 配置目录还不存在也会照写并新建 （适合先把规则配好、之后再装那个 agent）。

写入内容用 <!-- lm-mem:begin -->…<!-- lm-mem:end --> 包裹，不影响文件其余部分。

MCP 客户端配置

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["lm-mem", "mcp"],
      "env": {
        "LM_MEM_BACKEND_URL": "http://127.0.0.1:8901"
      }
    }
  }
}

环境变量

改后端端口要用环境变量(三个进程都得看到同一个值),别只给 backend start --port:

export LM_MEM_BACKEND_PORT=9000
lm-mem backend start && lm-mem web start   # web 会连到 9000

作为库使用

from lm_mem import MemoryClient

client = MemoryClient()                 # 用共享后端(由 LM_MEM_BACKEND_URL 决定)
# client = MemoryClient(url="http://127.0.0.1:8901")  # 或显式指定后端

# 保存(同作用域内内容高度相似会自动查重;force=True 跳过)
client.add("用户偏好 pytest", user_id="u1")
client.add(messages=[{"role": "user", "content": "I like cats"}], user_id="u1")

# 语义检索
for r in client.search("测试框架偏好", user_id="u1")["items"]:
    print(r["content"], r["similarity"])

# 查看 / 更新 / 删除
client.get("mem-id-xxx")
client.update("mem-id-xxx", content="新内容")
client.delete("mem-id-xxx")