内容
# 回忆向量 🚀 ✨ 🧠
<!-- Demo video placeholder - Coming soon! -->
<p align="center">🎬 Demo video coming soon! See <a href="#-examples">Examples</a> below for usage screenshots. 🎬</p>
[](https://hub.docker.com/r/zachrebuild/revect.io)
[](https://github.com/zackify/revect/issues)
[](https://www.typescriptlang.org/)
[](https://bun.sh/)
> **注意：** 该项目目前处于alpha版本。功能和接口可能会发生变化。
**回忆** **向量** 是您的个人记忆保险库 🔒 - 一个自我托管的工具，用于持久存储和回忆任何信息。 再也不会丢失宝贵的知识！
## 🎯 这个项目是为了解决什么问题而创建的？
最初用于**回忆您过去阅读过的文章和博客文章**，而无需记住确切的标题或内容。 您知道您阅读过相关的内容，但无法准确回忆细节？ 回忆向量通过语义搜索帮助您找到它！ 📚
但我们意识到，它对于**团队和个人在许多AI工具中共享和持久记忆** 非常有用。 无论您是单独工作还是与他人合作，回忆向量都成为您的集体知识库，任何AI都可以访问。 🤝
借助MCP支持，您可以使用回忆向量作为一种私有方式来拥有您的数据，并在任何AI系统中无缝回忆。 您的数据，您的控制。 🛡️
> 🔄 **嵌入模型自由**：引入任何嵌入模型，任何大小 - 从微小高效的模型到巨大的强大模型。 在OpenAI、本地Ollama模型或任何兼容OpenAI的提供商之间切换。 回忆向量在您切换时自动重新嵌入整个数据库，确保零数据丢失和最大灵活性！ 🪄
- 🏗️ **单一服务简单性** - 只有一个容器，而复杂的替代方案则需要多个服务 - 架构更简单，设置更容易
- 💾 **便携且可浏览** - 将数据存储在SQLite中，您可以随时使用任何SQLite查看器浏览
- 🔍 **语义超能力** - 通过强大的语义搜索查找和检索过去的文章
- 💬 **AI记忆桥** - 在不同的AI提供商中立即回忆过去的对话
- 🔒 **隐私第一** - 享受完全本地、离线操作的完整隐私
- 🔌 **可扩展的生态系统** - 连接到正在扩展的Web界面和第三方集成
- 🤖 **模型无关** - 使用任何嵌入模型或AI提供商！
## ✨ 使用回忆向量的更多原因
- 🔄 **轻量级冠军** - 依赖项最小，**100mb** 完整的容器大小
- 🤖 **未来-proof嵌入** - 随时更改嵌入模型，我们将自动更新您的所有内容
- 🧩 **插件天堂** - 可扩展的架构，计划中有许多扩展
- 🏠 **真正的数据所有权** - 所有内容都存储在一个简单的SQLite文件中，您可以控制它
- 🌊 **实时MCP魔术** - 用于无缝AI集成的流式HTTP MCP服务器
## 📚 目录
- [🔮 即将到来的功能](#-upcoming-features)
- [🚀 入门指南](#-getting-started)
- [🐳 Docker + 本地AI设置](#-running-fully-local-with-docker--ollama--lm-studio)
- [🧠 运行多个容器](#-running-multiple-containers)
- [🔌 MCP配置](#-mcp-setup)
- [🔌 Claude Code设置](#-claude-code-setup)
- [💬 使用MCP](#-mcp-usage)
- [🔄 切换嵌入模型](#-switching-embedding-models)
- [☁️ 云选项](#️-cloud-option)
- [🤝 贡献](#-contributing)
- [📖 示例](#-examples)
如果您希望支持该项目或在多个设备上访问您的数据，我们建议使用回忆向量云（即将推出）☁️。
这是我们的托管平台，具有额外的功能和无缝同步。
**📬 [在zach.codes注册我的新闻通讯](https://zach.codes)** ，以便在云启动时收到通知！
## 🔮 即将到来的功能
对即将到来的内容感到兴奋！ 🎉
- [ ] 🔍 **高级搜索类型** - 日期范围过滤、精确匹配搜索和其他搜索细化
- [ ] 🌐 **浏览器扩展** - 自动保存或右键保存URL和文章
- [ ] 📝 **Obsidian集成** - 拉取所有内容并在Obsidian中搜索
- [ ] 🖥️ **Web仪表板** - 更深入地搜索并更好地与您的数据交互
- [ ] 📱 **移动应用** - 原生iOS和Android应用程序
- [ ] 🔌 **集成爆炸** - 即将推出更多第三方集成
## 🚀 入门指南
### 🐳 使用Docker + Ollama / LM Studio完全本地运行
几分钟内即可启动并运行您自己的私有AI记忆系统！ 🏃♂️
1. **安装您的AI后端** - 选择Ollama、LM Studio或托管平台
2. **拉取嵌入模型** - `ollama pull mxbai-embed-large`
3. **启动回忆向量** - 运行下面的Docker容器
> **专业提示：** 任何遵循OpenAI API规范的AI提供商都可以使用。 只需相应地配置`AI_BASE_URL`！ 🎯
```bash
docker run \
-p 8000:8000 \
-v ~/Documents/revect:/app/data \
-e AI_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434/v1" \
-e AI_API_KEY="key" \
-e AI_EMBEDDING_MODEL="mxbai-embed-large" \
-e AI_EMBEDDING_SIZE="1024" \
-e API_SECRET="test" \
--pull always \
--add-host=host.docker.internal:host-gateway \
zachrebuild/revect.io:latest
```
### 🧠 运行多个容器
您可以同时运行多个回忆向量容器，每个容器都有其特定的用途。 这允许您将知识组织成单独的、专注的数据库。 每个容器都非常简单和高效，仅使用50MB的RAM在Docker中运行。
**示例用例：**
- 一个容器用于一般知识（文章、笔记、个人记忆）
- 一个容器用于与编码相关的知识（教程、文档、代码片段）
要运行多个容器，请使用不同的端口和卷挂载：
```
# 容器1：一般知识
docker run \
-p 8000:8000 \
-v ~/Documents/revect-general:/app/data \
-e AI_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434/v1" \
-e AI_API_KEY="key" \
-e AI_EMBEDDING_MODEL="mxbai-embed-large" \
-e AI_EMBEDDING_SIZE="1024" \
-e API_SECRET="test" \
--pull always \
--add-host=host.docker.internal:host-gateway \
zachrebuild/revect.io:latest
# 容器2：编码知识
docker run \
-p 8001:8000 \
-v ~/Documents/revect-coding:/app/data \
-e AI_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434/v1" \
-e AI_API_KEY="key" \
-e AI_EMBEDDING_MODEL="mxbai-embed-large" \
-e AI_EMBEDDING_SIZE="1024" \
-e API_SECRET="test" \
--pull always \
--add-host=host.docker.internal:host-gateway \
zachrebuild/revect.io:latest
```
您可以通过使用适当的端口将特定的知识库连接到MCP：
```
# 连接到一般知识库
http://localhost:8000/mcp
# 连接到编码知识库
http://localhost:8001/mcp
```
这种方法允许您让AI从特定的知识领域回忆。 例如：
- “连接到我的一般知识库，并回忆那篇关于气候变化的文章”
- “连接到我的编码知识库，并回忆我如何实现那个React分页组件”
<p align="center">🎬 <i>视频示例：在命令行界面中添加回忆向量</i> - 即将推出！ 🎬</p>
### 🔌 MCP设置
使用模型上下文协议将回忆向量连接到您喜欢的AI工具！ 🤝
> **注意：** 回忆向量在同一个统一服务器中提供REST API和MCP服务，而许多当前的MCP项目需要单独的服务或复杂的架构。
1. **直接连接** （适用于支持的工具）：
```
名称：回忆向量
网址：http://localhost:8000/mcp
```
2. **使用mcp-remote** （适用于与stdio-only客户端的更广泛兼容性）：
```json
{
"mcpServers": {
"revect": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-remote", "http://localhost:8000/mcp"]
}
}
}
```
### 🔌 Claude Code设置
一旦您在上面的Claude Desktop中配置了回忆向量，您还可以将其添加到Claude Code中，以便在所有Claude接口中无缝访问您的记忆。
使用以下命令将其添加到Claude Code：
```bash
claude mcp add-from-claude-desktop
```
现在，您可以在Claude Code外部回忆和保存信息，以便快速访问。
**多环境使用的好处：**
- 🐳 **适用于Docker环境** - 从运行在容器中的Claude Code访问您的记忆保险库，无需复制配置文件
- 🔄 **统一的MCP客户端管理** - 避免在多个环境和开发设置中手动配置MCP服务器
- 🌐 **一致的内存访问** - 无论您是在Claude Desktop、Claude Code还是其他支持MCP的工具中，您的记忆保险库都保持连接
### 💬 MCP用法
将您的AI转化为知识强国！ 以下是如何使用回忆向量的MCP功能：
#### 🔍 回忆信息
要求您的AI从您的记忆保险库中“回忆”任何信息：
> “为我回忆昨天的那篇关于曲棍球的文章”
AI将返回源URL和与您的搜索相匹配的相关片段。 即使文章提到了“棒球”，我们的语义搜索也理解它们都是体育！ 🏒⚾
要检索完整的文档：
> “给我那段摘录的完整文档”
或提供第一个搜索结果的文档ID。
#### 💾 保存知识
保存重要的对话和内容：
> “为我索引上面的讨论”
您的AI将把内容保存到您的个人知识库中，以便日后检索！
### 🔄 切换嵌入模型
我们知道AI领域发展迅速，所以我们为您提供了保障！ 🛡️
当您需要更改嵌入模型（例如，当OpenAI弃用某个模型时），只需更新您的Docker环境：
```bash
AI_EMBEDDING_MODEL="new-model-name"
AI_EMBEDDING_SIZE="1536"
```
**接下来会发生什么？** 🪄
- 回忆向量在启动时检测到更改
- 自动重新嵌入您的整个数据库
- 在迁移过程中显示进度
- 零数据丢失，最大灵活性！
> **成本警报：** 请注意，在使用大型数据库切换到托管AI服务时，请注意成本 - 本地模型可以免费重新嵌入！ 💰
## ☁️ 云选项
即将推出！ 我们的托管平台将提供：
- 🔄 多设备同步
- 🚀 增强性能
- 🛡️ 管理备份
- ✨ 高级功能
**📬 [在zach.codes注册我的新闻通讯](https://zach.codes)** ，以便在云启动时收到通知！
## 🤝 贡献
我们很乐意帮助您使回忆向量变得更好！ 请查看我们的 [问题页面](https://github.com/zackify/revect/issues) 以开始。
## 📖 示例
以下是一些使用回忆向量与流行的AI工具的视觉示例：
> **隐私注意：** 以下Cline示例演示了与devstral（Mistral的本地AI模型）的用法，展示了回忆向量在没有任何外部API调用的情况下完全私有、端到端的运行。
Cline和其他一些工具不支持/mcp路由，我们为这些客户端添加了旧的/sse路由。
### 将服务器添加到Cline（使用devstral进行完全私有使用）
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/c0c097b4-a386-4a6b-a4c6-5dbbbabbe084" alt="将回忆向量服务器添加到Cline MCP配置与devstral">
### 在Cline中动态设置上下文（使用本地devstral）
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/ec7b3670-abb1-4291-8955-b2995bb1578a" alt="在Cline中动态设置上下文与devstral进行私有使用">
### 在Claude Desktop中检索上下文信息
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/8a3cdb59-c4d3-4ca4-a668-f9c8821083f5" alt="在Claude Desktop中检索上下文信息">
### 稍后在Cline中使用上下文（使用devstral进行端到端隐私）
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/3fb861b9-85d1-422c-a1cb-f44bc0e63180" alt="在Cline中稍后使用上下文与devstral进行端到端隐私">
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由回忆向量团队制作 ❤️<br>
<strong>您的记忆。您的数据。您的控制。</strong>
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