https://github.com/milla-jovovich/mempalace 是最近比較火的一個本地 AI Agent 記憶系統，它比較創新的引入了記憶宮殿的概念，完全離線。看起來非常美好，但由於程式碼是用 python 寫的，要整合到 mac agent裡還是有點複雜，這裡我記錄安裝過程：
安裝步驟
皮克斯
如果你透過 brew 安裝了新版的 python，那麼除了創建一個 venv 外，使用 皮克斯 是一個不錯的選擇，這樣安裝的 mempalace 可以直接呼叫而不需要每次都啟動 venv。 釀造 安裝 皮克斯
梅姆宮
皮克斯 安裝 梅姆宮 這樣就可以安裝 mempalace 了， 安裝後可正常使用各種功能，比如 init 和 礦
MCP
這裡是比較麻煩的地方，由於這個 mcp 伺服器是 mempalace 的一個模組，你沒辦法直接呼叫它。官方 readme 也沒寫具體的 mcp 配置，你需要這麼寫：
"梅姆宮": {
"command": "〜/.local/pipx/venvs/mempalace/bin/python",
"參數": ["-米", "mempalace.mcp_server"]
}
一點用法
我是用這個來記憶我的程式碼項目的，我發現其實直接創建然後 礦，並不是一個好主意，由於現在專案還比較初期， 它並沒有一個完善的文件過濾機制，雖然初始化過程會引導你管理實體和房間之類的，但最終掃描還是會加入目錄下的全部文件。我的資料檔案太大，以至於我根本不知道程式碼有沒有被加，是不是被過濾了，反正搜任何內容都是我的資料本身…
最後我發現，與其 礦 整個專案，不如讓 AI 自己去建立和新增記錄，例如專案裡的文檔，或者乾脆就叫 AI 自己總結一下寫進去。以後隨時更新，慢慢的記憶庫就豐滿了。
當然，還有個辦法就是先把不想被索引的文件移走，只留下必要的文檔之類的，然後在 礦 結束之後再把文件挪回來。
現況
https://github.com/milla-jovovich/mempalace/issues/37 這裡有一個 issue ， 是中文的 AI 分析，目前來看這個項目還存在爭議，但不得不說，目前並沒有很好的完全離線的外部記憶系統。總的來說，值得一試。
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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