iai-pme：一個本機、逐字記錄的記憶引擎，面向基於 MCP 的編碼助手
人工智慧的網路大腦。它永遠不會忘記任何細節，準確地記住您所說的內容，並隨著時間的推移了解您的工作方式。免費、本地，可與 Cursor、Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes 等配合使用。麻省理工學院。
秒懂
- 它是什麼？
- 一個免費、MIT 許可的 MCP 伺服器，為 Claude Code 等助手提供長期記憶，儲存加密且無遙測。
- 適合誰用？
- iai-personal-memory-engine 適合需要「A cyber brain for your AI. It never forgets a detail, remembers exactly what you said, and learns how you work over time.
- 可以商用嗎？
- 可以。MIT 是寬鬆授權：你可以使用、修改並販售以它為基礎的軟體，只需保留著作權與授權聲明。
- 還在維護嗎？
- 有在維護。儲存庫最近一次提交在 2 天前。
- 用什麼語言寫的？
- 主要是 Python（依據 GitHub 的語言統計）。
以上回答依據專案的 GitHub 資料（最近同步於 2026年9月15日）與我們的分析，不構成法律意見。
開源專案深度解析
iai-personal-memory-engine：逐字記錄每一輪對話的記憶引擎
iai-pme 是一個本機伺服器，使用 MCP 協定，為 Claude 或任何其他相容 MCP 的助手提供長期記憶。它會逐字記錄每個會話的每一輪對話，隨時間將這些記錄組織成關於你的個人圖譜，並在每次新會話開始時返回一小段相關記憶。作者為個人使用而構建，每日執行數月後發布。倉庫將其描述為個人記憶引擎，而非為產品構建的記憶層；與雲記憶服務不同，它不需要 API 金鑰、不需要帳戶，也沒有遙測。
針對 iai-personal-memory-engine 的「逐字記錄每一輪對話的記憶引擎」，可從 CodeAbra/iai-personal-memory-engine README 所列入口核對：先固定專案版本與執行環境，按文件中的命令、檔案或設定鍵建立最小案例，再查看命令輸出、產生檔案或服務狀態。若該項行為在 README 沒有明確描述，本文不把它延伸成相容性、效能或安全保證；實際結果仍取決於 iai-personal-memory-engine 的版本與部署條件。
iai-personal-memory-engine：三層記憶與超維基底
記憶儲存在三層中。情景記憶保存逐字、帶時間戳的對話片段，只寫一次，從不覆蓋。語義記憶是在空閒鞏固期間從相關片段簇中歸納出的摘要。程序記憶是一組關於你的穩定參數，隨時間學習，被描述為十一個密封旋鈕。這些層級位於超維基底之上，因此情景細節、語義要點和程序模式保持各自的表示。召回結合語義相似性、圖連結強度和近期性，統一排名，熱點路徑上沒有 LLM。當事實發生變化時，memory_contradict 會歸檔舊版本而非刪除，因此目前和過時的表述都保持可檢索。
針對 iai-personal-memory-engine 的「三層記憶與超維基底」，可從 CodeAbra/iai-personal-memory-engine README 所列入口核對：先固定專案版本與執行環境，按文件中的命令、檔案或設定鍵建立最小案例，再查看命令輸出、產生檔案或服務狀態。若該項行為在 README 沒有明確描述，本文不把它延伸成相容性、效能或安全保證；實際結果仍取決於 iai-personal-memory-engine 的版本與部署條件。
iai-personal-memory-engine：本機引擎：加密儲存，無網路暴露
引擎是一個在背景執行的 Python 程序，空閒時休眠，需要時喚醒。MCP 用戶端透過 Unix 套接字連接，沒有 TCP 監聽器或綁定位址。所有記錄使用 AES-256-GCM 靜態加密，金鑰位於 ~/.iai-mcp/.key，權限為 0600。README 警告要備份：丟失金鑰即丟失記憶。所有資料都位於 ~/.iai-mcp/。承載組件是作者自己的程式碼：名為 Hippo 的儲存引擎、MOSAIC 社群發現演算法、Lilli HD 基底，以及用於嵌入和圖核心的 Rust 原生引擎。其下是一層經過驗證的寬鬆許可原語（SQLite、candle、NumPy 和經過審計的 cryptography AES 實作）。
針對 iai-personal-memory-engine 的「本機引擎：加密儲存，無網路暴露」，可從 CodeAbra/iai-personal-memory-engine README 所列入口核對：先固定專案版本與執行環境，按文件中的命令、檔案或設定鍵建立最小案例，再查看命令輸出、產生檔案或服務狀態。若該項行為在 README 沒有明確描述，本文不把它延伸成相容性、效能或安全保證；實際結果仍取決於 iai-personal-memory-engine 的版本與部署條件。
iai-personal-memory-engine：MCP 工具、CLI 與儀表板
iai-pme 暴露十五個 MCP 工具，全部本機執行，全部針對同一儲存。最顯眼的是 memory_recall，它返回命中和反命中，使過時事實不會偽裝成當前事實；memory_temporal_recall 用於時間錨定的問題，例如'我五月份關於定價說了什麼'；memory_search 用於純文字搜尋；memory_capture 用於顯式寫入；memory_contradict 用於記錄事實變更。還有一個 CLI：iai 命令支援 recall、temporal-recall、search、ask、capture、teach、upload、watch、brain、status 和 last，iai-mcp 處理 doctor、self-update、守護程序管理、crypto、maintenance、capture-hooks 等。儀表板透過 iai brain 開啟，顯示記憶的即時圖譜，帶有尋找、固定、淡出、救援或教它文件的控制項，並統計已提供的包、注入的令牌和令牌節省的下限估計。同一儀表板也作為 Tauri 桌面應用提供，支援 macOS 和 Linux。
針對 iai-personal-memory-engine 的「MCP 工具、CLI 與儀表板」，可從 CodeAbra/iai-personal-memory-engine README 所列入口核對：先固定專案版本與執行環境，按文件中的命令、檔案或設定鍵建立最小案例，再查看命令輸出、產生檔案或服務狀態。若該項行為在 README 沒有明確描述，本文不把它延伸成相容性、效能或安全保證；實際結果仍取決於 iai-personal-memory-engine 的版本與部署條件。
iai-personal-memory-engine：基準測試、令牌節省與誠實揭露
倉庫在 bench/ 中附帶基準測試工具，每條一行可重現命令。報告的結果包括 Rescue@10 為 1.000，歷史逐字為 1.000，個人事實漂移為 0.9933，睡眠鞏固召回為 1.000。在 LongMemEval-S 上，產品嵌入器 R@5 0.962，R@10 0.978，作者稱與 mempalace 在匹配嵌入器上完全打平。令牌論證基於作者自己的儲存測量：三週內提供 282 個記憶包，約注入 99,000 個令牌，取代平均每次呼叫 2,639 個令牌的代理搜尋，下限節省約 707,000 個令牌。一個環境包平均約 350 個令牌，而被取代的搜尋約 2,850 個，每包約便宜 88%。README 謹慎指出，顯式的會話中 memory_recall 預設預算為 1,500 個令牌，節省較少。它還承認在 10k 記錄時召回 p95 延遲為 368 ms，高於低於 100 ms 的目標，記憶體 RSS 在 10k 記錄時為 589 MB。
針對 iai-personal-memory-engine 的「基準測試、令牌節省與誠實揭露」，可從 CodeAbra/iai-personal-memory-engine README 所列入口核對：先固定專案版本與執行環境，按文件中的命令、檔案或設定鍵建立最小案例，再查看命令輸出、產生檔案或服務狀態。若該項行為在 README 沒有明確描述，本文不把它延伸成相容性、效能或安全保證；實際結果仍取決於 iai-personal-memory-engine 的版本與部署條件。
iai-personal-memory-engine：安裝、設定、相容性與限制
安裝可以從 pip install iai-pme 開始，然後執行 iai-mcp crypto init，再將 MCP 伺服器新增到主機。對於 Claude Code，還有外掛市場路徑，bootstrap 指令碼可以在 macOS 或 Linux 上處理完整設定。先決條件是 Python 3.11 或 3.12，MCP 伺服器需要 Node.js 18 或更新版本；在 macOS 和 Linux 上，僅原始碼構建需要 Rust 工具鏈；預構建的 wheel 適用於 Apple Silicon 上的 macOS、glibc 2.28 或更新版本的 Linux 以及 Windows x86_64。Windows 支援處於測試階段。使用 iai-mcp capture-hooks install 安裝環境捕獲鉤子，目標包括 claude、codex、cursor、antigravity、hermes 和 openclaw。設定變數包括 IAI_MCP_STORE、IAI_MCP_RECALL_CONCURRENCY 和用於更換嵌入器的 IAI_MCP_EMBED_PROVIDER。倉庫列出了限制：按設計僅支援英語，不支援跨機器同步，僅限本機檢查，冷啟動需要幾秒鐘，前十個會話的召回品質平庸。許可證為 MIT，README 聲明專案已脫離實驗階段，但仍由個人維護，沒有企業級 SLA。
針對 iai-personal-memory-engine 的「安裝、設定、相容性與限制」，可從 CodeAbra/iai-personal-memory-engine README 所列入口核對：先固定專案版本與執行環境，按文件中的命令、檔案或設定鍵建立最小案例，再查看命令輸出、產生檔案或服務狀態。若該項行為在 README 沒有明確描述，本文不把它延伸成相容性、效能或安全保證；實際結果仍取決於 iai-personal-memory-engine 的版本與部署條件。
編輯結論
iai-personal-memory-engine 適合需要「A cyber brain for your AI. It never forgets a detail, remembers exactly what you said, and learns how you work over time. Free, local, works with Cursor, Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes and more. MIT.」且能依 README 管理其執行環境的團隊；不適合把未記錄的相容性、效能或支援承諾視為既定事實。先以 CodeAbra/iai-personal-memory-engine README 中的實際命令、檔案與設定建立最小案例，觀察輸入、輸出和錯誤路徑，再決定是否進入正式流程。
社群筆記