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概览
Metronix Memory 提供了一个全面的后端，允许 AI 代理摄取文件和 SaaS 知识，使用稠密、稀疏和图检索来获取上下文，存储持久的事实和偏好，并保持长期知识的时效性。与独立的向量数据库相比，它通过提供内置摄取、稀疏检索、图上下文和操作 API 形成差异化；与简单的聊天历史相比，它通过提供结构化事实、时序知识和任何 MCP 原生代理的可重用上下文来实现改进。其架构遵循跨六个层的严格单向依赖模型，从核心配置一直到 API 和通道集成。
主要功能
- MCP 原生服务器端点
- 混合 RAG（稠密向量 + SPLADE 稀疏向量 + Neo4j 图上下文）
- 时序知识图谱和本体层
- 按工作区和代理 ID 划分作用域的持久代理内存
- 时效性检查和过期内存冲突解决
- 本地模型友好（捆绑 Ollama 容器用于嵌入和图提取）
- 适用于 Confluence、Jira、Notion、GitHub、Google Drive、Slack 的原生连接器框架
- OpenAI 兼容 API
- 用于基于 UI 管理的 Metronix 管理控制台
要求、安装和快速入门
克隆仓库：`git clone https://github.com/mtrnix/metronix-memory.git && cd metronix-memory`。配置环境：`cp .env.example .env` 并生成 MCP API 密钥：`printf '\nMETRONIX_MCP_API_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" >> .env`。启动堆栈：`docker compose up -d --build`。验证安装：`curl http://localhost:8000/health`。或者，使用快速安装脚本：`curl -fsSL https://mtrnix.com/install.sh | bash`。
用法
启动后端后，通过 REST API 进行身份验证以获取 JWT 令牌。通过向 `http://localhost:8000/api/v1/memory/records` 发送包含 content、agent_id、scope 和 kind 的 POST 请求来存储内存记录。通过向 `http://localhost:8000/api/v1/memory/search` 发送 POST 请求来检索内存。对于 MCP 用法，将 MCP 客户端（如 Cursor 或 Claude Desktop）连接到 `http://localhost:8000/mcp` 并使用 `metronix_memory_store` 和 `metronix_memory_search` 等工具。
模型兼容性与使用场景
本地模型友好。默认的 Docker 设置包含一个 Ollama 容器，它会拉取 `nomic-embed-text` 用于嵌入，拉取 `qwen2.5:3b` 用于知识图谱提取。仅在使用可选的 Open WebUI 或将 Metronix 配置为自行生成答案时，才需要外部聊天 LLM（如 `deepseek-chat`）。
许可证与风险说明
Apache-2.0
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发布与维护
Not stated in the repository metadata