使用说明

NeuralVaultCore v1.0

AI代理的无限长期内存——本地、私有、低令牌。

任何支持MCP的AI代理都会在会话之间获得持久内存。
单用户，本地优先。你的数据永远不会离开你的机器。

🌐 生态系统

NeuralVaultCore是基础。在此基础上构建完整的NeuralVault堆栈：

组件	角色
🧠 NeuralVaultCore （你在这里）	MCP内存服务器——大脑
⚡ NeuralVaultSkill	会话内存自动化-- `/nvc:init` + `/nvc:end`
🧹 神经库档案员	内存整合--按需清理
🛠️ 神经技能构建器	技能建设者——设计、脚手架和审计克劳德代码技能
🔄 NeuralVaultFlow	开发工作流程——头脑风暴、计划、执行、审计、部署

⚠️ 先决条件
NeuralVaultCore是内存服务器，但如果没有技能提示，您的代理将不知道如何有效地使用它。
至少，安装 NeuralVaultSkill 在这个服务器旁边。

💡 为什么低代币很重要

大多数MCP服务器在冗长的输出上浪费了数千个令牌。
NeuralVaultCore将开销削减高达 7× 使用智能截断和管道分隔的ASCII响应。

✨ 特性

🧠 磁心存储器

跨会话的持久长期记忆——代理记住一切
本地首个SQLite存储——零云，零遥测
命名空间分离，实现干净的项目/上下文隔离
_state 用于即时项目连续性的检查点内存
自动版本历史记录（每条记录最多5个版本），支持还原
存储统计数据和运行状况可见性

🤖 MCP/代理工具

全套工具： store_memory, retrieve_memory, search_memories, list_all_memories, get_context, delete_memory, get_versions, restore_version, get_stats
令牌高效紧凑响应——高达 开销减少7倍
输出截断和视图模式(head_tail, full)
全文搜索（FTS5）+可选语义搜索（全MiniLM-L6-v2）
用于远程访问的带有承载令牌身份验证的SSE传输

🖥️ 网络仪表盘

Dashboard — totals, DB size, namespaces and recent memories

Memories — full directory with namespace filter, tags and pagination

Calendar — monthly memory timeline with day drill-down

仪表盘 --总计、数据库大小、命名空间和最近的内存一览
回忆 --带命名空间过滤器、标签、分页的完整目录
内存详细信息 --元数据、标签、内容视图、版本历史、删除
日历 --每月时间线，包括每日深入查看
搜索 --交互式全文内存查找
新内存 --手动记忆输入
导入 --JSON、Markdown、黑曜石、Notion、纯文本
出口 --预览和下载
主题切换和键盘快捷键

⚙️ 自动化与捕获

Bash、Zsh和PowerShell的Shell命令自动捕获
目录更改的文件监视器
活动总结
后台守护进程模式，具有自动每日备份功能

📥 进口/出口

导入来源：JSON、纯文本、Markdown文件夹、黑曜石保险库、Notion导出
导出到：JSON和纯文本
从ContextKeep JSON迁移(nvc migrate)

🔧 管理和维护

安装程序向导——venv、deps、搜索模型、MCP配置，全部自动化
克劳德代码、游标、VS代码、OpenCode的配置生成
nvc doctor --诊断检查
nvc repair --数据库维护和优化
nvc backup / nvc restore-backup --手动备份和恢复
架构迁移支持

🔌 港口

服务	端口	URL
MCP服务器	`9998`	`http://localhost:9998/sse`
Web仪表板	`9999`	`http://localhost:9999`

🚀 安装

选项1--安装程序向导（推荐）

git clone https://github.com/getobyte/NeuralVaultCore.git
cd NeuralVaultCore
python install.py

向导将：

创建Python虚拟环境
安装所有依赖项
下载语义搜索模型（约80 MB）
生成 .env 使用安全的API密钥
初始化SQLite数据库
生成 mcp_config.json 为您的IDE
询问要使用哪个部署配置文件
询问您是否需要shell自动捕获挂钩

部署配置文件：

简介	用例
`local-stdio`	单一IDE，无web UI，设置最简单
`local-ui`	本地使用+网站仪表板 `localhost:9999` （推荐）
`remote-homelab`	使用承载令牌认证+Docker进行网络访问

选项2——手动设置

git clone https://github.com/getobyte/NeuralVaultCore.git
cd NeuralVaultCore
python -m venv venv

source venv/bin/activate    # Linux / macOS
venv\Scripts\activate       # Windows

pip install -e ".[full]"
nvc init
nvc print-config --client claude-code

选项3-Docker （LAN/家庭实验室）

步骤1 --克隆和配置：

git clone https://github.com/getobyte/NeuralVaultCore.git
cd NeuralVaultCore
cp .env.example .env

步骤2 -生成API密钥并将其粘贴到 .env 在 NVC_API_KEY:

python -c "import secrets; print('nvc_' + secrets.token_hex(24))"

步骤3 --启动容器：

docker compose up -d

这将启动两项服务：

nvc-mcp --端口上的MCP服务器 9998
nvc-webui --端口上的Web仪表板 9999

步骤4 --查找您的服务器IP：

ip addr | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1   # Linux
ipconfig | findstr "IPv4"                      # Windows
ifconfig | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1   # macOS

🔗 连接到您的客户

NeuralVaultCore可与任何兼容MCP的客户端配合使用。在下面选择您的设置。

克劳德代码（CLI）

自动生成配置：

nvc print-config --client claude-code

或手动添加到 ~/.claude.json:

本地（stdio）：

{
  "mcpServers": {
    "neural-vault-core": {
      "command": "/path/to/NeuralVaultCore/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/NeuralVaultCore/server.py"]
    }
  }
}

远程/Docker（SSE）：

{
  "mcpServers": {
    "neural-vault-core": {
      "url": "http://<YOUR_SERVER_IP>:9998/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer nvc_YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

然后安装技能：

npx github:getobyte/NeuralVaultSkill --global

重新启动Claude代码并使用 /nvc:init 开始会话。

光标

自动生成配置：

nvc print-config --client cursor

或手动添加到 .cursor/mcp.json （全球）或 <project>/.cursor/mcp.json （本地）：

本地（stdio）：

{
  "mcpServers": {
    "neural-vault-core": {
      "command": "/path/to/NeuralVaultCore/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/NeuralVaultCore/server.py"]
    }
  }
}

远程/Docker（SSE）：

{
  "mcpServers": {
    "neural-vault-core": {
      "url": "http://<YOUR_SERVER_IP>:9998/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer nvc_YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

然后安装技能——粘贴以下内容技能.md 进入Cursor’s 系统提示 或运行：

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/getobyte/NeuralVaultSkill/main/SKILL.md > .cursorrules

VS代码（与副驾驶/继续/临床）

生成配置：

nvc print-config --client vscode

或添加到 .vscode/mcp.json 在您的工作空间中：

{
  "servers": {
    "neural-vault-core": {
      "type": "stdio",
      "command": "/path/to/NeuralVaultCore/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/NeuralVaultCore/server.py"]
    }
  }
}

对于继续扩展，添加到 ~/.continue/config.json:

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "neural-vault-core",
      "command": "/path/to/NeuralVaultCore/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/NeuralVaultCore/server.py"]
    }
  ]
}

对于 克莱恩 扩展，通过设置添加→ 克莱恩→ MCP服务器。

粘贴以下内容技能.md 进入扩展程序的系统提示字段。

开源代码

生成配置：

nvc print-config --client opencode

或添加到 ~/.config/opencode/config.json:

{
  "mcp": {
    "neural-vault-core": {
      "command": "/path/to/NeuralVaultCore/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/NeuralVaultCore/server.py"]
    }
  }
}

粘贴以下内容技能.md 进入您的系统提示。

奥拉玛（使用Open WebUI或AnythingLLM）

Olama本身并没有原生实现MCP。通过连接 打开WebUI 或 万物皆可LLM 两者都支持MCP工具服务器。

在SSE模式下启动NeuralVaultCore：

nvc serve --transport sse --host 0.0.0.0 --port 9998

然后配置前端以指向 http://localhost:9998/sse （请参阅下面的Open WebUI和AnythingLLM部分）。

粘贴以下内容技能.md 在UI中输入模型的系统提示。

打开WebUI

首先在SSE模式下启动NeuralVaultCore：

nvc serve --transport sse --host 0.0.0.0 --port 9998

在Open WebUI中：

首选 设置→ Tools （或 管理员→ Tools)
点击 添加工具服务器
将URL设置为 http://localhost:9998/sse
如果启用了auth，请添加标头： Authorization: Bearer nvc_YOUR_API_KEY
保存并启用工具服务器

然后在任何聊天中，单击工具图标并启用 neural-vault-core.

粘贴以下内容技能.md 进入模型的系统提示。

LM 工作室

在SSE模式下启动NeuralVaultCore：

nvc serve --transport sse --host 0.0.0.0 --port 9998

在LM工作室：

首选 开发者→ MCP服务器
点击 添加MCP服务器
将类型设置为 上海证券交易所
将URL设置为 http://localhost:9998/sse
如果启用了auth，请添加Authorization标头

粘贴以下内容技能.md 进入 系统提示 您的聊天预设字段。

OpenAI Codex命令行界面

在SSE模式下启动NeuralVaultCore：

nvc serve --transport sse --host 0.0.0.0 --port 9998

添加到您的Codex配置(~/.codex/config.toml 或同等）：

[[mcp_servers]]
name = "neural-vault-core"
url = "http://localhost:9998/sse"

[mcp_servers.headers]
Authorization = "Bearer nvc_YOUR_API_KEY"

粘贴以下内容技能.md 进入您的系统提示指令文件。

万物皆可LLM

在SSE模式下启动NeuralVaultCore：

nvc serve --transport sse --host 0.0.0.0 --port 9998

在AnythingLLM中：

首选 设置→ 代理技能→ 自定义MCP服务器
使用URL添加新服务器 http://localhost:9998/sse
如果启用了auth，请添加： Authorization: Bearer nvc_YOUR_API_KEY
启用服务器

粘贴以下内容技能.md 进入工作空间系统提示。

任何MCP兼容客户端（通用）

以适当的模式启动服务器：

# stdio mode (local, single process)
nvc serve --transport stdio

# SSE mode (remote, network accessible)
nvc serve --transport sse --host 0.0.0.0 --port 9998

stdio配置：

{
  "mcpServers": {
    "neural-vault-core": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/NeuralVaultCore/server.py"]
    }
  }
}

SSE 配置：

{
  "mcpServers": {
    "neural-vault-core": {
      "url": "http://localhost:9998/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer nvc_YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

然后粘贴技能.md 将内容输入您的代理系统提示。

⚡ 安装NeuralVaultSkill

NeuralVaultSkill教你的代理如何有效地使用NeuralVautCore——何时保存、如何恢复以及如何保持在令牌限制范围内。

克劳德代码（斜线命令）

npx github:getobyte/NeuralVaultSkill --global    # all workspaces
npx github:getobyte/NeuralVaultSkill --local     # current project only

这将安装 /nvc:init 和 /nvc:end 作为Claude Code中的斜线命令。

光标/VS代码/任何IDE

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/getobyte/NeuralVaultSkill/main/SKILL.md > .cursorrules

或复制技能.md 手动并粘贴到IDE的系统提示字段中。

Ollama/LM工作室/开放式WebUI/AnythingLLM

复制以下内容的全部内容技能.md 并将其粘贴到 系统提示 您的模型或聊天预设。这项技能是纯文本的——它适用于任何遵循说明的模型。

用法

/nvc:init  →  loads project context at session start
/nvc:end   →  saves a short _state checkpoint at session end

在这两个命令之间，代理在后台自主保存重要决策。

🧹 NeuralVaultArchiver——记忆整合

随着时间的推移，记忆逐渐累积。档案管理员将重叠的片段合并到一个规范的主记录中-- 不删除任何内容.

安装

复制以下内容技能.md 并将其粘贴为 系统提示 在新的聊天会话中，当您需要运行维护时。

用法

使用自然语言触发：

"Consolidate memories for the auth-system namespace."
"Merge all overlapping memories related to deployment."
"Clean up project:myapp memories, but do not delete anything."

档案管理员将：

搜索所有相关的内存片段
将它们合成为一个规范的主记录
保存合并记录
报告使用了哪些源内存，并建议清理候选内存（不删除）

🔄 NeuralVaultFlow——完整的开发工作流程

设置好内存后，使用 NeuralVaultFlow 在每一步都融入NVC持久性，以协调整个开发周期。

npx github:getobyte/NeuralVaultFlow --global

命令	它的作用
`/nvc:brainstorm`	结构化需求收集
`/nvc:plan`	具有验收标准的可执行计划
`/nvc:execute`	使用验证循环逐步执行
`/nvc:audit`	静态分析——死代码、错误、安全
`/nvc:review`	意见化的代码审查
`/nvc:seo`	SEO技术审计
`/nvc:geo`	AI搜索可见性（GEO评分0-100）
`/nvc:perf`	绩效审计
`/nvc:security`	OWASP十大漏洞利用场景
`/nvc:deploy`	预部署门——关键故障块

每个命令都会从NeuralVaultCore读取和写入数据，因此您的头脑风暴、计划和审计结果会自动在会话中保持不变。

🛠️ NeuralSkillBuilder——培养自己的技能

想要创建与NeuralVaultCore集成的自定义Claude Code技能吗？使用 神经技能构建器.

npx github:getobyte/NeuralSkillBuilder --global

命令	它的作用
`/nvc:skill discover`	指导6阶段面试，设计新技能
`/nvc:skill scaffold`	从规范生成完整的技能目录
`/nvc:skill distill`	将原始知识转化为框架块
`/nvc:skill audit`	检查是否符合NVC技能惯例

发现阶段包括设计NVC集成的专用步骤——读取哪些密钥、哪些事件触发保存以及使用什么命名空间约定。

🛠️ CLI参考

核心业务

nvc store <key> <content> [--tags t1,t2] [--ns default]
nvc get <key> [--ns default]
nvc search <query> [--ns ...]
nvc list [--limit 50] [--keys_only]
nvc delete <key> [--ns default] [--yes]
nvc stats
nvc namespaces

版本控制

nvc versions <key> [--ns default]
nvc restore <key> <version> [--ns default]

工作流程

nvc checkpoint <namespace> <content>
# Example:
nvc checkpoint project:myapp "Finished auth refactor. Next: write tests."

进口/出口

nvc export [output.json]
nvc import <file.json>
nvc import-from markdown ./docs/ [--ns project:docs]
nvc import-from obsidian ./vault/ [--ns project:notes]
nvc import-from notion ./notion-export/ [--ns project:notion]
nvc import-from text ./notes.txt
nvc import-from json ./backup.json
nvc migrate ./path/to/contextkeep/memories/

自动化

nvc install-hooks --shell bash
nvc install-hooks --shell zsh
nvc install-hooks --shell powershell
nvc uninstall-hooks

nvc watch ./src/ --interval 2
nvc summarize

nvc daemon start [--watch ./src/]
nvc daemon stop
nvc daemon status

维护

nvc doctor
nvc repair
nvc backup [output.bak]
nvc restore-backup <file.bak>
nvc setup-model
nvc dashboard                  # Web UI → http://localhost:9999

服务器

nvc serve --transport stdio
nvc serve --transport sse --port 9998
nvc print-config --client claude-code
nvc print-config --client cursor
nvc print-config --client vscode
nvc print-config --client opencode

🏗️ 建筑

NeuralVaultCore/
├── core/
│   ├── storage.py       # SQLite storage engine
│   ├── service.py       # Business logic
│   ├── auth.py          # API key authentication
│   ├── config.py        # Environment config
│   ├── doctor.py        # Diagnostic checks
│   ├── repair.py        # DB optimization
│   ├── importers.py     # Notion / Obsidian / Markdown importers
│   ├── shell_capture.py # Shell hook capture
│   ├── watcher.py       # File watcher
│   ├── summarizer.py    # Activity summarizer
│   ├── daemon.py        # Background daemon
│   └── migration.py     # Schema migrations
├── hooks/
│   ├── bash_hook.sh         # Bash auto-capture
│   ├── zsh_hook.sh          # Zsh auto-capture
│   ├── powershell_hook.ps1  # PowerShell auto-capture
│   └── nvc-daemon.service   # systemd service unit
├── NVC-BaseUI/          # React 19 + TypeScript + Tailwind 4 + shadcn
├── server.py            # MCP server entry point (stdio / sse)
├── webui.py             # Web dashboard server → port 9999
├── nvc.py               # CLI entry point
└── install.py           # Installer wizard

🔒 安全

区域	详细信息
API密钥	`nvc_` 前缀，52个字符，恒定时间比较
认证	远程/家庭实验室设置所需的承载令牌
隐私	零遥测、零云、完全本地
运输	HTTP上的SSE——在生产环境中为HTTPS添加Nginx/Caddy反向代理

📦 存储限制

这些限制适用 每条记录 --数据库总大小仅受本地磁盘空间的限制。

字段	每条记录限制
密钥	256个字符
标题	512个字符
内容	1 MB
版本	5

NeuralVaultCore v1.0 --Cyber Draco遗产
建造于盖托比特 ·罗马尼亚🇷🇴

使用说明

NeuralVaultCore v1.0

🌐 生态系统

💡 为什么低代币很重要

✨ 特性

🧠 磁心存储器

🤖 MCP/代理工具

🖥️ 网络仪表盘

⚙️ 自动化与捕获

📥 进口/出口

🔧 管理和维护

🔌 港口

🚀 安装

选项1--安装程序向导 （推荐）

选项2——手动设置

选项3-Docker （LAN/家庭实验室）

🔗 连接到您的客户

克劳德代码 （CLI）

光标

VS代码 （与副驾驶/继续/临床）

开源代码

奥拉玛 （使用Open WebUI或AnythingLLM）

打开WebUI

LM 工作室

OpenAI Codex命令行界面

万物皆可LLM

任何MCP兼容客户端（通用）

⚡ 安装NeuralVaultSkill

克劳德代码（斜线命令）

光标/VS代码/任何IDE

Ollama/LM工作室/开放式WebUI/AnythingLLM

用法

🧹 NeuralVaultArchiver——记忆整合

安装

用法

🔄 NeuralVaultFlow——完整的开发工作流程

🛠️ NeuralSkillBuilder——培养自己的技能

🛠️ CLI参考

核心业务

版本控制

工作流程

进口/出口

自动化

维护

服务器

🏗️ 建筑

🔒 安全

📦 存储限制

相关 MCP

网页内容抓取工具

顺序思维服务器

知识库管理服务器

市政问题报告服务

AI代理安全服务器

AI代理长期记忆存储

选项1--安装程序向导（推荐）

克劳德代码（CLI）

VS代码（与副驾驶/继续/临床）

奥拉玛（使用Open WebUI或AnythingLLM）