MemPalace（MemPalace/mempalace）是一个本地优先的开源 AI 记忆系统：把对话历史以「逐字（verbatim）」原文存储，并用语义检索回取——不做摘要、不抽取、不改写。索引结构化（人/项目=「wings」、主题=「rooms」、原文=「drawers」），让搜索可被划分作用域而不是在扁平语料里乱搜。后端可插拔（默认 ChromaDB，base.py 定义接口可换），并自述在 LongMemEval 上 raw R@5 96.6%、且零外部 API 调用。MIT 许可，约 53,383 stars，主语言 Python，PyPI 包名 mempalace，文档 mempalaceofficial.com。重要警告：README 顶部明示「冒充站点」问题，仅 GitHub repo、PyPI 包与 mempalaceofficial.com 是官方来源，其它 .tech/.net/.com 变体属冒充（可能分发恶意软件），安装前请核对来源。
来源：README.md（标题、What it is、Caution 段、Beware of impostor sites）；GitHub 仓库元数据（stars=53383、language=Python、license=MIT、topics memory/mcp） 查看 GitHub 仓库 →AI 代理普遍「健忘」——会话过期、上下文丢失反复返工，已是高频痛点。MemPalace 用「verbatim 存原文 + 语义检索 + 结构化作用域」给出一条本地优先、无外部 API 的路径，并把 LongMemEval R@5 96.6% 作为基准号，对接 Claude Code/Gemini CLI/MCP 工具/本地模型，「永不离开本机」的承诺很对隐私敏感者口味，因而 star 极高。需说明：基准为仓库可复现的自评数据，实际表现依数据规模与使用模式；存在冒充站点风险，安装前请只走官方来源。截至数据采集约 53,383 stars。
来源：README.md（What it is、Benchmarks、Caution）；GitHub 仓库元数据（stars=53383、pushed_at 2026-06）不摘要、不抽取、不改写，保留原文以避免信息失真。
来源：README.md（What it is）wings（人/项目）→ rooms（主题）→ drawers（原文）三层让搜索可被划界。
来源：README.md（What it is）默认 ChromaDB，base.py 定义接口可替换为其它检索后端。
来源：README.md（What it is 的 retrieval layer is pluggable）零外部 API、不离开本机；自述 LongMemEval raw R@5 96.6%（可在仓库复现）。
来源：README.md（What it is、Benchmarks）MemPalace 用 Python 实现 CLI，关键设计是「verbatim + 结构化作用域」：mine 命令把项目文件、Claude Code 会话等内容按原文写入「palace」存储；wings/rooms/drawers 三层做语义/结构化作用域；search 命令按作用域做语义检索；wake-up 命令在新会话开始时把相关历史载入上下文。检索后端可插拔，默认 ChromaDB，接口在 mempalace/backends/base.py 定义；嵌入与检索全部本机进行（不出本机除非主动 opt-in）。配合 MCP 与各编码代理（Claude Code/Gemini CLI 等）做长期记忆层。
来源：README.md（What it is、Install、Quickstart、Pluggable backend）中心为项目本体，内环 = 核心功能模块，外环 = 关键技术依赖；按 deep.json 中的 core_features 与 tech_stack.key_deps 自动生成
ChromaDB（默认后端）嵌入与语义检索MCP 与编码代理（Claude Code/Gemini CLI 等）适合长期使用 AI 编码代理（Claude Code/Codex/Cursor/Gemini CLI 等）、希望本地、原文、可按项目/主题划作用域的开发者：跨会话保留项目背景、过往决策、对话片段；做大型代码库或长周期项目的「记忆层」；接 MCP 让代理在新会话「醒来」时自动捞回相关上下文。隐私敏感的团队尤其合适。安装/分发请只信任官方来源。
来源：README.md（What it is、Quickstart、Caution）本页未列固定版本号；MemPalace 通过 PyPI（mempalace）持续发布，文档在 mempalaceofficial.com。仓库最后更新约在 2026 年 6 月初。
来源：README.md（Install、Caution）；GitHub pushed_atMemPalace 是一个 star 极高的本地优先 AI 记忆系统：以「verbatim 原文 + 结构化 wings/rooms/drawers 作用域 + 可插拔向量后端」做长期记忆层，零外部 API、不离开本机，自述 LongMemEval raw R@5 96.6%（可复现），可接入 Claude Code/Gemini CLI/MCP 工具与本地模型，对长期使用 AI 编码代理且在意隐私的开发者很对口。要清楚基准依使用模式、存在冒充站点风险（仅信 GitHub repo / PyPI / mempalaceofficial.com）、向量后端与嵌入模型选择影响质量、verbatim 体量大时代价上升。商业引流：无，纯开源 + 文档站。
来源：综合 README.md 的定位、设计、能力与官方边界MemPalace（MemPalace/mempalace）是一个本地优先的开源 AI 记忆系统：把对话历史以「逐字（verbatim）」原文存储，并用语义检索回取——不做摘要、不抽取、不改写。索引结构化（人/项目=「wings」、主题=「rooms」、原文=「drawers」），让搜索可被划分作用域而不是在扁平语料里乱搜。
mempalace 的核心功能包括：Verbatim 原文存储、结构化作用域检索、可插拔后端、本地优先 + 高 R@5。
AI 代理普遍「健忘」——会话过期、上下文丢失反复返工，已是高频痛点。MemPalace 用「verbatim 存原文 + 语义检索 + 结构化作用域」给出一条本地优先、无外部 API 的路径，并把 LongMemEval R@5 96.6% 作为基准号，对接 Claude Code/Gemini CLI/MCP 工具/本地模型，「永不离开本机」的承诺很对隐私敏感者口味，因而 star 极高。
适合长期使用 AI 编码代理（Claude Code/Codex/Cursor/Gemini CLI 等）、希望本地、原文、可按项目/主题划作用域的开发者：跨会话保留项目背景、过往决策、对话片段；做大型代码库或长周期项目的「记忆层」；接 MCP 让代理在新会话「醒来」时自动捞回相关上下文。隐私敏感的团队尤其合适。安装/分发请只信任官方来源。