MemPalace — AI Long-Term Memory Archive#

Based on / 基于: milla-jovovich/mempalace

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总览 / Overview#

MemPalace 是一个 本地长期记忆系统，为 AI 设计。对话永久存档，支持语义搜索。

MemPalace is a local long-term memory system for AI agents. Conversations are permanently archived and searchable by meaning (semantic search), not just keywords.

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核心优势 / Key Advantages#

优势 / Advantage说明 / Description本地存储 / Local Only所有数据存在你自己电脑，不上传任何服务器 / All data stays on your machine, nothing uploaded语义搜索 / Semantic Search按意思搜索，不只是关键词匹配 / Searches by meaning, not just keyword match零费用 / 100% Free无需 API Key，无需付费 / No API key, no subscription跨项目 / Cross-Project对话存档跨项目共享，不是单一 workspace / Archives shared across projects, not tied to one workspace自动归档 / Auto-Archive每天 23:00 自动保存，无需手动 / Daily auto-save at 23:00, no manual work源码内置 / Bundled SourceMemPalace 完整源码打包在 skill 内，首次运行自动安装 / Full MemPalace source bundled, auto-installed on first run

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费用对比 / Cost Comparison#

方案 / Solution费用 / Cost数据位置 / Data LocationMemPalace免费 / Free本地 / Local普通 memory/免费 / Freeworkspace 内 / In workspace第三方云记忆服务 / Cloud memory services付费订阅 / Paid云端 / Cloud

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三个命令 / Three Commands#

命令 / Command中文作用English Action/mem-arc手动归档当前对话到 MemPalaceArchive current session to MemPalace/mem-sea语义搜索历史记忆Semantic search past memories/mem-asave立即执行今日自动保存Auto-save today's memories now

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工作原理 / How It Works#

MemPalace 将对话存储在分级结构中（Wing 主题 > Room 房间 > Drawer 抽屉），通过 ChromaDB 向量数据库实现语义搜索。

MemPalace stores conversations in a hierarchical structure (Wing topic > Room > Drawer) with a ChromaDB vector database for semantic search.

1. Skill 安装后，第一次运行 /mem-arc 时自动触发初始化
2. 自动安装 MemPalace 源码 + chromadb/pyyaml 依赖
3. 自动创建 palace_data/ 目录和 mempalace.yaml 配置文件
4. 对话归档时：压缩内容 -> 写入 convos 文件夹 -> 索引到 ChromaDB
5. 搜索时：通过向量匹配找到最相关的记忆片段

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自动配置 / Auto-Setup#

第一次运行时自动执行以下步骤，无需手动操作：

1. pip install -e ./mempalace --no-deps — 从内置源码安装 mempalace
2. pip install chromadb pyyaml — 安装运行时依赖（chromadb 从 PyPI 下载）
3. 创建 palace_data/ 目录 — 存放对话归档和向量索引
4. 创建 mempalace.yaml — Wing 和 Room 配置文件
5. 运行初次索引 — mempalace mine ./palace_data --wing openclaw

安装后只需要用命令，无需任何手动配置。

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数据存储位置 / Storage Locations#

所有路径相对于 skill 目录，不暴露用户路径。

All paths are relative to the skill directory — no user paths exposed.

mempalace/ Skill 目录 ├── mempalace/ 内置 MemPalace 源码 │ ├── cli.py, miner.py 等所有源码文件 │ └── pyproject.toml pip install -e 所需 ├── scripts/ │ └── archive.ps1 归档和搜索脚本 ├── palace_data/ 首次运行后自动创建 │ ├── convos/ 归档的对话文件 │ └── .mempalace/ ChromaDB 向量索引 ├── mempalace.yaml Wing/Room 配置 └── SKILL.md

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适用 AI / Compatible AI#

AI 产品 / AI Product支持情况 / Support说明 / NotesOpenClaw完全支持 / FullSkill 系统 + exec + cron 完整支持XClaw待确认 / Unconfirmed取决于 exec 工具是否可用WorkBuddy待确认 / Unconfirmed取决于 exec 工具是否可用Claude Code可用 / Usable通过 exec 调用 Python/powershell其他 Agent可用 / Usable任何能运行 Python + 脚本的环境

Skill 触发机制（description 匹配）是 OpenClaw 特有的。XClaw/WorkBuddy 如果支持 Skill 加载则可用，否则需要手动执行 scripts/archive.ps1。

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归档流程 / Archive Flow#

1. 读取当前 workspace 的 memory/ 文件夹内容（或直接传入内容）
2. 压缩：删除问候等废话，保留决策/配置/待办
3. 写入： palace_data/convos/YYYY-MM-DD-archive.md
4. 索引： mempalace mine ./palace_data --wing openclaw

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搜索流程 / Search Flow#

1. 运行： mempalace search "搜索词" --wing openclaw
2. ChromaDB 返回向量相似度排序结果
3. AI 解析结果，返回最相关的记忆片段

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主动坦白 / Honest Disclosure#

Security Scan 提出了几个合理问题，这里主动说明：

1. 数据写入位置 / Data Write Location archive.ps1 在调用 mempalace CLI 前设置环境变量 MEMPALACE_PALACE_PATH=palace_data 目录的绝对路径。所有 MemPalace 数据（对话归档、ChromaDB 向量索引）都写入 skill 目录下的 palace_data/ 文件夹，不写入用户 home 目录。

2. Wikipedia 查询 / Wikipedia Lookups entity_registry 模块在实体消歧时会发起 Wikipedia API 请求（ benign outbound HTTP，用于消歧，不上传用户数据）。如需完全离线，可注释掉相关代码。

3. pip install 修改 Python 环境 / pip install Modifies Python Env 首次运行会执行 pip install -e ./mempalace 和 pip install chromadb pyyaml，会写入系统 Python 环境。如需隔离，建议用 venv： pip install -e ./mempalace --no-deps + pip install chromadb pyyaml 可在 venv 中运行。

4. cron 自动归档 / Cron Auto-Archive 每天 23:00 的自动归档通过 OpenClaw 内置 cron 实现（ cron add），属于 OpenClaw 运行时调度，不体现在 skill 代码文件中。如需确认 cron 是否生效，问 AI： cron list。

5. 目录扫描范围 / Directory Scan Scope mempalace mine 会递归扫描指定目录并索引其中的 .py/.json/.md/.yaml 等文件。归档时请确保 memory/ 目录内无敏感文件，或在归档前由 AI 过滤。

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Skill: mempalace-openclaw | Based on milla-jovovich/mempalace | https://github.com/milla-jovovich/mempalace