MemPalace/mempalace：README に基づく導入ガイド

MemPalace/mempalace の README はプロジェクトを「The best-benchmarked open-source AI memory system. And it's free.」と説明しています。ここではリポジトリで確認できる事実だけを整理します。star 数やバッジは注目度の手掛かりであり、品質の証明ではありません。「MemPalace」には次の説明があります。Local-first AI memory. Verbatim storage, pluggable backend, 96.6% R@5 raw on LongMemEval , zero API calls.。これは範囲の説明であり、本番検証の結果ではありません。

README の「Requirements」にある内容から、用途が合うかを先に判断できます。300 MB disk for the embedding model. Onboarding (python -m mempalace.onboarding) offers embeddinggemma-300m (multilingual, 100+ languages, recommended) or all-MiniLM-L6-v2 (English-only, 30 MB).。目的が違うなら、人気だけで採用する理由にはなりません。プロジェクト名やコマンドは原文のまま残し、一次資料へ戻って用語を確認できるようにしています。 README には次の確認可能な項目もあります。Cursor IDE (adds session-start recall and a transcript snapshot before。初回テストの材料にはなりますが、実際の環境での確認を省略する理由にはなりません。

動作の説明は「MemPalace」など複数の箇所に分かれています。確認できる情報は次の通りです。> [!IMPORTANT] > Claude Code sessions expire in 30 days without auto-save hooks wired. Read this →.。書かれていない構成、性能、セキュリティを推測で補いません。導入時はディレクトリ、設定ファイル、release 履歴を確認してください。

初回導入は README の入口から始めます。確認できるコマンドは次の通りです。 python -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install mempalace 実行可能なコマンドがない場合は手順を作らず、「What it is」で依存関係、待受ポート、初回設定を確認します。

日常運用は公式文書の範囲に限ります。「What it is」にはMemPalace stores your conversation history as verbatim text and retrieves it with semantic search. It does not summarize, extract, or paraphrase.とあります。設定、環境変数、権限、データ保存先は明記されたものだけを扱います。未記載の既定値は隔離環境で確認し、戻せる設定を保存してください。 同じ資料にはGetting started → mempalaceofficial.com/guide/getting-startedともあります。