Basic Memory

Basic Memory让你能够通过与Claude等大型语言模型（LLM）的自然对话来构建持久化知识，同时将所有内容保存在你电脑上的简单Markdown文件中。它使用模型上下文协议（MCP），使任何兼容的LLM都能读取和写入你的本地知识库。

官网：https://basicmachines.co
文档：https://memory.basicmachines.co

从你离开的地方继续对话

AI助手可以从本地文件加载上下文开始新的对话
笔记会实时保存为本地Markdown文件
不需要项目知识或特殊提示

https://github.com/user-attachments/assets/a55d8238-8dd0-454a-be4c-8860dbbd0ddc

快速开始

# 使用uv安装（推荐）
uv tool install basic-memory

# 配置Claude Desktop（编辑~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）
# 在你的配置中添加以下内容：
{
  "mcpServers": {
    "basic-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "basic-memory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}
# 现在在Claude Desktop中，你可以：
# - 用"Create a note about coffee brewing methods"写笔记
# - 用"What do I know about pour over coffee?"读笔记
# - 用"Find information about Ethiopian beans"搜索

你可以通过~/basic-memory（默认目录位置）中的文件查看共享的上下文。

通过Smithery替代安装

你可以使用Smithery自动为Claude Desktop配置Basic Memory：

npx -y @smithery/cli install @basicmachines-co/basic-memory --client claude

这会安装和配置Basic Memory，而无需手动编辑Claude Desktop配置文件。Smithery服务器托管MCP服务器组件，而你的数据仍然作为Markdown文件存储在本地。

Glama.ai

为什么选择Basic Memory？

大多数LLM交互是短暂的——你问一个问题，得到一个答案，然后一切都被遗忘。每次对话都是全新的，没有之前对话的上下文或知识。当前的解决方法有局限性：

聊天历史记录捕获了对话，但不是结构化的知识
RAG系统可以查询文档，但不允许LLM写回
向量数据库需要复杂的设置，通常位于云端
知识图谱通常需要专门的工具来维护

Basic Memory通过一个简单的方法解决了这些问题：人类和LLM都可以读取和写入的结构化Markdown文件。主要优势包括：

本地优先：所有知识都保存在你控制的文件中
双向：你和LLM都可以读取和写入相同的文件
结构化但简单：使用熟悉的Markdown和语义模式
可遍历的知识图谱：LLM可以跟随主题之间的链接
标准格式：与现有的编辑器（如Obsidian）兼容
轻量级基础设施：只是本地文件，索引在本地SQLite数据库中

使用Basic Memory，你可以：

进行建立在先前知识基础上的对话
在自然对话中创建结构化笔记
与记住你之前讨论内容的LLM进行对话
语义地导航你的知识图谱
将所有内容保留在本地并受你控制
使用熟悉的工具（如Obsidian）查看和编辑笔记
构建一个随时间增长的个人知识库

实际工作原理

假设你正在探索咖啡冲泡方法并想记录你的知识。以下是工作原理：

先正常聊天：

我一直在尝试不同的咖啡冲泡方法。我学到的一些关键点：

- 手冲比法压壶更能呈现清晰的风味
- 水温至关重要——大约205°F似乎是最好的
- 新鲜研磨的豆子有很大的不同

...继续对话。

让LLM帮助构建这个知识：

"让我们写一篇关于咖啡冲泡方法的笔记。"

LLM在你的系统上创建一个新的Markdown文件（你可以在Obsidian或你的编辑器中立即看到）：

---
title: 咖啡冲泡方法
permalink: coffee-brewing-methods
tags:
- 咖啡
- 冲泡
---

# 咖啡冲泡方法

## 观察

- [方法] 手冲比法压壶更能呈现清晰的风味和微妙的味道
- [技巧] 水温在205°F（96°C）时提取最佳化合物
- [原则] 新鲜研磨的豆子保留香气和风味

## 关系

- relates_to [[咖啡豆产地]]
- requires [[正确的研磨技巧]]
- affects [[风味提取]]

笔记嵌入了语义内容，并通过简单的Markdown格式链接到其他主题。

你可以在当前项目目录（默认~/$HOME/basic-memory）中实时看到这个文件。

从v0.12.0版本开始，默认启用了实时同步

在与LLM的聊天中，你可以引用一个主题：

查看`coffee-brewing-methods`以获取关于手冲咖啡的上下文

现在LLM可以从知识图谱中构建丰富的上下文。例如：

跟随关系'relates_to [[咖啡豆产地]]'：
- 找到了关于埃塞俄比亚耶加雪菲的信息
- 关于哥伦比亚豆子坚果风味的笔记
- 海拔对豆子特性的影响

跟随关系'requires [[正确的研磨技巧]]'：
- 磨豆机与刀片磨豆机的比较
- 不同方法的研磨尺寸建议
- 一致的颗粒大小对提取的影响

每个相关文档都可以带来更多上下文，构建对你知识库的丰富语义理解。

这创造了一个双向流动：

人类编写和编辑Markdown文件
LLM通过MCP协议读取和写入
同步保持一切一致
所有知识都保留在本地文件中。

技术实现

在底层，Basic Memory：

将所有内容存储在Markdown文件中
使用SQLite数据库进行搜索和索引
从简单的Markdown模式中提取语义含义
- 文件成为实体对象
- 每个实体可以有观察，或与之相关的事实
- 关系将实体连接在一起形成知识图谱
维护从文件派生的本地知识图谱
提供文件和知识图谱之间的双向同步
实现模型上下文协议（MCP）用于AI集成
提供让AI助手遍历和操作知识图谱的工具
使用memory:// URL在工具和对话中引用实体

文件格式只是带有简单标记的Markdown：

每个Markdown文件有：

前置内容

title: <实体标题>
type: <实体类型>（例如笔记）
permalink: <uri slug>

- <可选元数据>（如标签）

观察

观察是关于一个主题的事实。
可以通过创建带有特殊格式的Markdown列表来添加观察，该格式可以使用"#"字符引用类别、标签，并可选地包含上下文。

观察Markdown格式：

- [类别] 内容 #标签（可选上下文）

观察示例：

- [方法] 手冲比法压壶更能提取花香
- [技巧] 手冲的研磨尺寸应该是中细 #冲泡
- [偏好] 埃塞俄比亚豆子有明亮、果味的风味（尤其是耶加雪菲）
- [事实] 浅烘焙通常比深烘焙含有更多的咖啡因
- [实验] 尝试了1:15的咖啡与水比例，效果很好
- [资源] YouTube上James Hoffman的V60技巧非常棒
- [问题] 水温是否对不同化合物的提取有不同的影响？
- [笔记] 我最喜欢的本地商店使用30秒的闷蒸时间

关系

关系是到其他主题的链接。它们定义了知识图谱中实体之间的连接方式。

Markdown格式：

- 关系类型 [[WikiLink]]（可选上下文）

关系示例：

- pairs_well_with [[巧克力甜点]]
- grown_in [[埃塞俄比亚]]
- contrasts_with [[茶冲泡方法]]
- requires [[磨豆机]]
- improves_with [[新鲜豆子]]
- relates_to [[早晨例程]]
- inspired_by [[日本咖啡文化]]
- documented_in [[咖啡日志]]

在VS Code中使用

要一键安装，请点击下面的安装按钮之一...

你可以使用Basic Memory与VS Code轻松地在编码时检索和存储信息。点击上面的安装按钮进行一键设置，或者按照下面的手动安装说明操作。

手动安装

将以下JSON块添加到你的VS Code用户设置（JSON）文件中。你可以通过按Ctrl + Shift + P并输入Preferences: Open User Settings (JSON)来执行此操作。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "basic-memory": {
        "command": "uvx",
        "args": ["basic-memory", "mcp"]
      }
    }
  }
}

可选地，你可以将它添加到你的工作区中的.vscode/mcp.json文件中。这将允许你与他人共享配置。

{
  "servers": {
    "basic-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["basic-memory", "mcp"]
    }
  }
}

在Claude Desktop中使用

Basic Memory使用MCP（模型上下文协议）构建，并与Claude桌面应用程序（https://claude.ai/）一起工作：

配置Claude Desktop使用Basic Memory：

编辑你的MCP配置文件（通常位于~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，适用于OS X）：

{
  "mcpServers": {
    "basic-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "basic-memory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

如果你想使用特定的项目（参见多个项目），更新你的Claude Desktop配置：

{
  "mcpServers": {
    "basic-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "basic-memory",
        "--project",
        "your-project-name",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

同步你的知识：

如果你手动编辑，Basic Memory会实时同步你项目中的文件。

在Claude Desktop中，LLM现在可以使用这些工具：

write_note(title, content, folder, tags) - 创建或更新笔记
read_note(identifier, page, page_size) - 按标题或永久链接读取笔记
build_context(url, depth, timeframe) - 通过memory:// URL导航知识图谱
search_notes(query, page, page_size) - 在你的知识库中搜索
recent_activity(type, depth, timeframe) - 查找最近更新的信息
canvas(nodes, edges, title, folder) - 生成知识可视化

尝试的示例提示：

"创建一篇关于我们项目架构决策的笔记"
"在我的笔记中查找关于JWT认证的信息"
"创建我的项目组件的知识可视化"
"阅读我关于认证系统的笔记"
"过去一周我在做什么？"

许可证

AGPL-3.0

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