https://github.com/milla-jovovich/mempalace 是最近比较火的一个本地 AI Agent 记忆系统，它比较创新的引入了记忆宫殿的理念，完全离线。看起来非常美好，但由于代码是用 python 写的，要集成到 mac agent里还是有点复杂，这里我记录一下安装过程：
安装步骤
pipx
如果你通过 brew 安装了新版的 python，那么除了创建一个 venv 外，使用 pipx 是一個不錯的選擇，这样安装的 mempalace 可以直接调用而不需要每次都激活 venv。 釀造 安裝 pipx
mempalace
pipx 安裝 mempalace 这样就可以安装 mempalace 了， 安装后可以正常使用各种功能，比如 init 和 mine
MCP
这里是比较麻烦的地方，由于这个 mcp 服务器是 mempalace 的一个模块，你没办法直接调用它。官方 readme 也没写具体的 mcp 配置，你需要这么写：
"mempalace": {
"command": "~/.local/pipx/venvs/mempalace/bin/python",
"args": ["-米", "mempalace.mcp_server"]
}
一点用法
我是用这个来记忆我的代码项目的，我发现其实直接创建然后 mine，并不是一个好主意，由于现在项目还比较初期， 它并没有一个完善的文件过滤机制，虽然初始化过程会引导你管理实体和房间之类的，但最终扫描还是会添加目录下的全部文件。我的数据文件太大，以至于我根本不知道代码有没有被添加，是不是被过滤了，反正搜任何内容都是我的数据本身……
最后我发现，与其 mine 整个项目，还不如让 AI 自己去创建和添加记录，比如项目里的文档，或者干脆就叫 AI 自己总结一下写进去。以后随时更新，慢慢的记忆库就丰满了。
當然，还有个办法就是先把不想被索引的文件挪走，只留下必要的文档之类的，然後在 mine 结束之后再把文件挪回来。
现况
https://github.com/milla-jovovich/mempalace/issues/37 这里有一个 issue ， 是中文的 AI 分析，目前来看这个项目还存在争议，但不得不说，目前并没有很好的完全离线的外部记忆系统。總的來說，值得一试。
本文由 落格博客 原創撰寫：落格博客 » 為你的 AI Agent 添加記憶宮殿 mempalace
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