Mnemosyne OS

English 中文 繁體中文 Español Русский Deutsch ไทย 한국어 日本語

# Mnemosyne OS ☤

Mnemosyne OS | GitHub | Документация на китайском

PyPI License: MIT Python 3.8+ Model Context Protocol Downloads X 中文 繁體中文 Español Русский Deutsch ไทย 한국어 日本語

**Mnemosyne OS 8.1.0** — локальная система ИИ-памяти с нулевыми зависимостями, приоритетом локального хранения, многоуровневым забыванием, хеш-цепочечным реестром, SDK плагинов, локальной веб-панелью управления и поддержкой MCP (Model Context Protocol). > Единственный движок ИИ-памяти, ядро которого **не требует сторонних зависимостей** (только стандартная библиотека Python 3.8+) — ни векторной базы данных, ни среды выполнения LLM (большой языковой модели), ни привязки к облаку. Работает на ноутбуке, сервере или бессерверной инфраструктуре. Используйте его как **библиотеку Python**, **интерфейс командной строки (CLI)**, **HTTP API**, **MCP-сервер** или встраивайте через транспорт **MCP** stdio.
Ядро без зависимостейРаботает только на стандартной библиотеке Python. Не требует numpy, torch, векторной БД или LLM для сохранения и извлечения воспоминаний.
Многоуровневая памятьУровни hot / warm / cold с экономикой забывания — малозначимые воспоминания переносятся, но никогда не удаляются молча.
Хеш-цепочечный реестрРеестр на основе цепочки SHA-256 — verify_chain() обнаруживает подделку и указывает точную повреждённую запись.
SDK плагиновVectorBackendPlugin / CryptoPlugin / RerankerPlugin + официальные плагины (numpy_vector, crypto, reranker, hrr, async, context-engine).
MCP-сервер55 инструментов поверх stdio JSON-RPC с токен-аутентификацией и многопользовательскими пространствами имён.
Веб-панель управленияЛокальная тёмная панель в технологичном стиле без внешних CDN — обслуживается из web_server.py.
Асинхронный APIAsyncMemoryBrain — обёртка asyncio для высокопроизводительного приёма данных.
Оптимизация для китайскогоБиграммная токенизация + FTS5 + встроенный словарь синонимов.
Нотариус безопасностиОбнаруживает учётные данные, невидимый Unicode и HTML-инъекции; полеуровневое сокрытие чувствительных данных перед записью.
--- ## ☁️ Mnemosyne OS SaaS Тот же движок, но в хостинговом варианте, с веб-консолью: **[ai-memory.net](https://ai-memory.net)**. Продукт называется **Mnemosyne OS SaaS** — именно там вы регистрируетесь, создаёте API-ключи, просматриваете воспоминания и управляете подпиской. | Тариф | Цена (USD) | Цена (CNY) | Что входит | |---|---|---|---| | **Free** | $0 | ¥0 | Все 55 инструментов MCP · 30-дневное окно поиска по холодному слою памяти · 1 пространство имён (namespace) · окно аудита 7 дней · данные никогда не удаляются | | **Pro** | $6.9/мес · $69/год | ¥9.9/мес · ¥99/год | Постоянное хранение холодного слоя · поиск между пространствами имён · неограниченная история аудита · полный экспорт | | **Team** | $19.9/место/мес · $199/место/год | ¥29.9/место/мес · ¥299/место/год | Всё из Pro · многопользовательские пространства имён · командные политики · экспорт отчётов аудита (оплата за место) | | **Пакет подтверждения соответствия (Compliance Add-on)** | $9.9/мес | ¥19.9/мес | Необязательная докупка к Pro или Team (не отдельный тариф, годовой оплаты нет): регулярные отчёты `verify_integrity`, экспорт с подтверждением удаления, настройка места хранения данных | Годовая оплата = платите за 10 месяцев, пользуетесь 12 (скидка ≈16,7 %; Pro — это ¥8.25/мес). Каждый новый аккаунт получает **30 дней доступа Team без привязки карты** — после этого можно навсегда остаться на Free. USD списывается через подписку PayPal с автопродлением (отменить можно в любой момент внутри PayPal); CNY — по QR-коду WeChat с ручным подтверждением администратора. Самостоятельный хостинг по-прежнему под MIT и без ограничений — линия SaaS существует для тех, кто не хочет держать собственный сервер. Движок полностью идентичен, **в открытой сборке ни одна функция не заблокирована**. --- ## Быстрая установка ### Из PyPI ```bash pip install mnemosyne-os ``` ### Ядро без зависимостей (установка pip не требуется) ```bash # Core runs on the Python standard library alone python -c "from mnemosyne import MemoryBrain; print('Ready!')" ``` ### Установка для разработки ```bash git clone https://github.com/MnemosyneOS/mnemosyne.git cd mnemosyne pip install -e . ``` --- ## Начало работы ### Интерфейс командной строки (CLI) ```bash # Initialize the memory database python mnemosyne.py --dir ./mem init # Store a memory python mnemosyne.py --dir ./mem retain --content "Apple Inc. was founded in 1976" # Search memories python mnemosyne.py --dir ./mem recall "Apple" --k 5 # Consolidate similar memories (pre-check) python mnemosyne.py --dir ./mem consolidate --dry-run # View status / health check python mnemosyne.py --dir ./mem status --json python mnemosyne.py --dir ./mem doctor --json # Knowledge graph query python mnemosyne.py --dir ./mem graph-query "Steve Jobs" --depth 2 --json # Ledger integrity / audit python mnemosyne.py --dir ./mem verify-integrity --json python mnemosyne.py --dir ./mem ledger-audit # Export / import python mnemosyne.py --dir ./mem export --format json --out ./memories.json python mnemosyne.py --dir ./mem import ./memories.json # Migrate JSONL -> SQLite python mnemosyne.py --dir ./mem migrate --jsonl ./mem/index.jsonl # Start the web dashboard python -m mnemosyne.webui.web_server --port 9090 ``` ### Python API ```python from mnemosyne import MemoryBrain brain = MemoryBrain("./my_memories", enable_embeddings=False) brain.ensure_init() # Store brain.retain("Apple Inc. was founded in 1976", fast=True) # Recall results = brain.recall("Apple", k=5) for score, record, reasons in results: print(f"Score: {score:.4f} | {record['content']}") # Token-budgeted recall results, cost_report = brain.recall("Apple", k=5, budget_tokens=100) # Conversation history brain.add_conversation_turn("session-1", "user", "Tell me about Apple") hits = brain.search_conversations("Apple", session_id="session-1") # Context snapshot snapshot = brain.build_context_prompt(query="Apple", max_chars=2000) ``` ### Асинхронный API ```python import asyncio from plugins.async_wrapper import AsyncMemoryBrain async def main(): brain = AsyncMemoryBrain("./memories", enable_embeddings=False) await brain.async_retain("Hello World", fast=True) results = await brain.async_recall("Hello", k=5) print(results) brain.close() asyncio.run(main()) ``` ### MCP-сервер Запустите MCP-сервер поверх stdio JSON-RPC: ```bash export MNEMOSYNE_MCP_TOKEN="your-secret-token" # optional token auth python -m mnemosyne.webui.mcp_server --brain-dir ./mem --namespace default ``` MCP-сервер предоставляет **55 инструментов**: | Инструмент | Описание | | --- | --- | | `retain` | Записать воспоминание | | `recall` | Извлечь воспоминания | | `retain_batch` | Пакетная запись, ускорение ~15× | | `stats` | Статистика выполнения — записи / извлечения / экономия токенов | | `graph_query` | Запрос графа знаний | | `temporal_query` | Временной запрос цепочки версий | | `list_projects` | Список изолированных проектов | | `doctor` | Проверка работоспособности — целостность, число записей, диск | | `audit` | Запрос журнала аудита | | `confidence_history` | Запрос истории достоверности | | `memory/export-v1` | Экспорт через Memory Exchange Protocol | | `memory/import-v1` | Импорт через Memory Exchange Protocol | | `memory/claim` | Получить воспоминания из внешнего экспорта | | `memory_export-v1` | Псевдоним `memory/export-v1` для клиентов, не принимающих `/` в именах инструментов | | `memory_import-v1` | Псевдоним `memory/import-v1` для клиентов, не принимающих `/` в именах инструментов | | `memory_claim` | Псевдоним `memory/claim` для клиентов, не принимающих `/` в именах инструментов | | `forget` | Забыть воспоминание — уверенность становится 0 и выполняется мягкое удаление (принимает `memory_id` или `query` на естественном языке) | | `consolidate` | Движок сжатия · консолидация памяти — объединяет сильно похожие / синонимичные воспоминания в одно репрезентативное; исходные помечаются `consolidated` (`min_similarity`, `max_group`, `generate_summary`, `dry_run`) | | `reflect` | Движок сжатия · расширенная рефлексия — итоги по типу / слою / типу факта / уверенности, частые сущности, обнаружение конфликтов фактов, временная плотность; `deep=true` добавляет поиск когнитивных паттернов | | `dedup` | Движок сжатия · дедупликация — поиск дубликатов и почти-дубликатов по отпечатку содержимого + векторному / частотному сходству; `dry_run=true` только отчёт | | `recall_health` | Метрики качества поиска — только чтение: доля пустых ответов, тренд top1, отсечения по порогу релевантности, задержка | | `capsule` | Сжать память в указатель + факты + атомы — без потерь и с адресацией | | `expand` | Побайтово восстановить исходный текст капсулы с проверкой хэша | | `session_summarize` | Сводка сессии — семь элементов (цель / ограничения / решения / незавершённое / артефакты / неудачи / предпочтения) | | `session_recall` | Вызвать сводки и незавершённые дела по сессии или проекту | | `conflict_resolve` | Классификация и разрешение конфликтов (шесть классов, сначала `dry_run`) | | `task_record` | Зафиксировать факт задачи — что сделано и с каким результатом (слой фактов) | | `playbook_save` | Сохранить опыт — **предусловия обязательны** (must / must_not / typical_env) | | `playbook_recall` | Искать опыт по типу цели + предусловиям; возвращает `applicable` / `blocked_by` | | `code_change_record` | Зафиксировать событие изменения кода (намерение / ограничения / отклонённые подходы) | | `code_archaeology` | Проследить цепочку эволюции и ловушки для файла или символа | | `memory_policy` | Просмотр / настройка уровней чувствительности и политики источников | | `profile_card` | Карточка профиля: три уровня (устойчивая идентичность / предпочтения и ограничения / текущая ситуация) + открытые вопросы, готова для system prompt | | `memory_inject` | Конвейер внедрения контекста: запрос → четырёхканальный поиск → RRF-слияние → реренк → внедрение в бюджете | | `recall_catalog` | Прогрессивное раскрытие, уровень каталога: только заголовок + строка + стоимость раскрытия, без тела | | `expand_memory` | Прогрессивное раскрытие, расширение: тело + единый конверт + соседи графа + цепочка доказательств | | `memory_envelope` | Единый конверт памяти: восемь классов + четырёхмерная область + цепочка доказательств + двойная ось времени + TTL + SPO | | `memory_consolidate` | Три пути консолидации: эпизод→семантика, эпизод→процедура, ошибка→негативная память; идемпотентно | | `memory_metrics` | Метрики: Chat (5) + Working (4) + Coding (4); при нехватке данных возвращается `insufficient_data`, а не 0 | | `memory_cascade_delete` | Каскадное удаление: мягкое удаление источника → инвалидация производных выводов → очистка кэша → stale для зависимых сводок | | `memory_mask` | Маска: заменяет тело заполнителем, сохраняя скелет записи (KV-Cache остаётся переиспользуемым) | | `topic_summarize` | L3-сводка темы: объединяет несколько L2-сводок сессий одного проекта | | `memory_trace` | Обход цепочки указателей L3→L2→L1: содержимое каждого уровня, охваченные ходы и `message_ids` | | `memory_hot_path` | Буфер горячего пути: `enable` включает асинхронную запись, `status` показывает очередь, `flush` ждёт записи | | `add_memory` | Сохранить текст или историю для пользователя/агента | | `search_memories` | Семантический поиск с фильтрами | | `get_memories` | Структурированные фильтры + постраничный список | | `get_memory` | Одна запись по id | | `update_memory` | Перезаписать текст и/или метаданные | | `delete_memory` | Удалить одну запись | | `delete_all_memories` | Очистить область видимости | | `delete_entities` | Удалить сущности каскадно | | `list_entities` | Список users/agents/apps/runs | | `list_events` | Список операций памяти | | `get_event_status` | Опрос асинхронной операции | Подключите любой MCP-хост (Claude Desktop, Hermes Agent и др.), указав ему указанную выше stdio-команду. ### HTTP API / Веб-панель управления ```bash python -m mnemosyne.webui.web_server --port 9090 ``` Затем откройте `http://127.0.0.1:9090` — локальную тёмную панель с просмотром воспоминаний, графом, статистикой и REST-эндпоинтом. Учётная запись по умолчанию `admin / mnemosyne` создаётся при первом запуске; смените пароль после входа. --- ## Плагины ```python # Crypto plugin (requires cryptography; degrades gracefully otherwise) brain = MemoryBrain("./memories", plugins=["crypto"]) # Numpy vector backend (requires numpy; optional sentence-transformers model) brain = MemoryBrain("./memories", plugins=["numpy_vector"]) # Reranker plugin brain = MemoryBrain("./memories", plugins=["reranker"]) ``` --- ## Структура проекта ``` Mnemosyne8.1.0/ ├── mnemosyne.py # Thin facade re-exporting the mnemosyne package ├── mnemosyne/ # Core engine package (brain / storage / retrieval / cognitive / notary) ├── storage/ # Storage backends (sqlite_backend / ledger / session_store / plugin_sdk) ├── context/ # Context snapshots (snapshot_builder) ├── context_engine/ # Context compression engine (engine-agnostic core + Hermes adapter) ├── lexical/ # Built-in synonym dictionary ├── profiles/ # User profile management ├── providers/ # External provider adapter + multi-source router ├── security/ # Contradiction detection + security report ├── session/ # Conversation importer ├── visualization/ # Knowledge tree generator ├── plugins/ # Extra plugins (HRR / Async) ├── mnemosyne_plugins/ # Official plugins (numpy_vector / crypto / reranker / qdrant_backend) ├── examples/ # Runnable examples (Ollama / LangChain / MCP / CLI / embedded) └── docs/ # Documentation (architecture, modules, plugins, API, deployment) ``` ## Тестирование ```bash python -m unittest discover -s tests -v python -m unittest tests.test_plugins -v ``` ## Документация - `README_CN.md` — описание на китайском (китайское README) - `docs/DEPLOY_DEEPSEEK_HARNESS.md` — Развёртывание с DeepSeek Harness (через MCP) - `docs/` — Полная документация: архитектура, модель данных, документация по модулям, плагинам, справочники API / CLI / MCP, развёртывание, интеграция - `COMPLIANCE.md` — соответствие HIPAA / 等保 / GDPR / PIPL - `comparison.md` — сравнение возможностей с аналогами - `CHANGELOG.md` — история версий - Отчёты: `quality_report.md` (качество извлечения), `benchmark_report.md` (производительность), `security_report.md` (безопасность) ## Лицензия Лицензия MIT — см. [LICENSE](LICENSE). Автор: Mnemosyne OS contributors. > Этот перевод сгенерирован машиной. Авторитетной версией является английская (README.md).