Memix — 轻量级 AI Agent 长期记忆系统

零基础设施的 Agent 记忆系统：一个 SQLite 文件搞定一切。混合检索（语义 + 关键词 + 实体 + 时间衰减），MCP 原生协议，一行配置接入 Claude Code。

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为什么用 Memix？

大多数 AI Agent 会话之间没有记忆。现有的记忆方案又太重——要起 Pinecone、Elasticsearch、PostgreSQL……

Memix 不同：

• 零外部依赖：向量检索用 sqlite-vec，关键词用 rank-bm25，全跑在 SQLite 里
• 混合检索：语义 + BM25 关键词 + 实体匹配 + 时间衰减，四路融合
• MCP 原生：实现 Model Context Protocol，Claude Code 等 MCP 客户端可直接接入
• 本地运行：不需要 GPU，不需要 Docker，笔记本就能跑

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快速开始

1. 安装

# 基础安装
pip install -e .

# 完整安装（含 Web 可视化 + LLM 自动提取）
pip install -e ".[all]"

2. 配置

# 复制配置模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env，填入你的 API Key（DeepSeek 或 OpenAI 兼容均可）
# MEMIX_API_KEY=sk-your-key-here

config.yml 里可以调整个性化参数（嵌入模型、检索权重等），默认就能用。

3. 启动 MCP 服务

python -m memix.server

服务默认监听 http://localhost:8899/mcp。

4. 接入 Claude Code

在 Claude Code 的 claude_desktop_config.json（或项目级 .mcp.json）中添加：

{
  "mcpServers": {
    "memix": { "url": "http://localhost:8899/mcp" }
  }
}

重启 Claude Code 即可使用。支持的工具：

工具	功能
add_memory	存储记忆（支持直接写入或从对话自动提取）
search_memories	混合检索，返回带评分拆解的结果
list_entities	查看所有已知实体
get_memory	查看单条记忆及其关联
get_stats	系统统计

5. （可选）启动可视化面板

# 启动 Web API
python -m memix.web_api

# 构建前端（需要 Node.js）
cd memix/frontend && npm install && npm run build

# 访问 http://localhost:8000

包含仪表盘、记忆图谱（D3 力导向）、时间轴等页面，支持中英文切换。

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检索原理

查询
  ├── 语义检索 (vec0 KNN, 权重 0.50)
  ├── 关键词检索 (BM25 + jieba, 权重 0.20)
  ├── 实体匹配 (权重 0.20)
  └── 时间衰减 (半衰期 30 天, 权重 0.10)
        ↓
  融合排序 → 返回 Top-K

语义和关键词互补：前者抓「意思相近」，后者抓「精确匹配」——特别适合中英混合场景。

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技术栈

Python 3.10+ · SQLite + sqlite-vec · rank-bm25 + jieba · SentenceTransformers · FastMCP · React + Vite

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License

MIT