AI编程助手持久记忆系统

Reka

Memory that flows. Knowledge that stays.

Self-hosted RAG infrastructure for AI coding assistants.
Give Claude Code, Cursor, or Windsurf persistent memory across sessions.

Plugin · Quick Start · How It Works · Features · Website · Issues

问题

你的AI编码助手在会话之间会忘记一切。每一次新的对话都是从零开始的——不记得过去的决定，不了解你的架构，不记得已经尝试过和失败过的事情。

Reka解决了这个问题。 它为你的AI助手提供持久内存、语义代码搜索和代码库的知识图——所有这些都在你的机器上运行。

Claude代码插件

使用Reka的最快方法。Claude Code中有两个命令：

/plugin marketplace add getreka/reka-plugin
/plugin install reka@reka-plugins

该插件为您提供完整的Reka体验，无需任何手动MCP配置：

团队自动安装

添加到您的项目 .claude/settings.json 每个团队成员都会自动获得插件：

{
  "extraKnownMarketplaces": {
    "reka-plugins": {
      "source": { "source": "github", "repo": "getreka/reka-plugin" }
    }
  },
  "enabledPlugins": {
    "reka@reka-plugins": true
  }
}

插件仓库： 拖放/重复插件 --完整的文档、命令参考和架构概述。

快速开始

选项A:Claude代码插件（推荐）

/plugin marketplace add getreka/reka-plugin
/plugin install reka@reka-plugins

会话自动启动（SessionStart挂钩）； /reka:start 显示会话状态。

选项B:MCP服务器+CLI

# 1. Start the infrastructure
git clone https://github.com/getreka/reka.git
cd reka/docker && docker compose up -d

# 2. Initialize your project (generates API key + .mcp.json)
npx @getreka/cli init --project my-app

就是这样。打开你的人工智能助手——它现在有内存了。

尝试演示（无需安装）

npx @getreka/cli init --demo --project my-app

这将连接到一个实时Reka实例，因此您可以在部署自己的实例之前尝试内存、搜索和索引。演示数据可能会定期重置。

什么 reka init 做

1. 创建映射到项目的API键
2. 写 .mcp.json 使用正确的MCP服务器配置
3. 您的AI助手在下次启动时自动发现MCP服务器

生成的 .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "reka": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@getreka/mcp"],
      "env": {
        "REKA_API_KEY": "rk_myapp_a3f8b2..."
      }
    }
  }
}

一个API密钥=一个项目。 不需要额外的头文件或配置。钥匙告诉Reka你正在做哪个项目。

运作原理

 Claude Code + Reka Plugin
        │
        │  9 commands · 4 agents · 2 hooks
        │
        ▼
 @getreka/mcp            ← npm package, auto-configured by plugin
        │
        │ HTTP + API Key
        ▼
 Reka API (:3100)        ← Express server
        │
    ┌───────┼───────┐
    ▼       ▼       ▼
 Qdrant   Ollama   Redis
 vectors LLM+embed cache

每个项目在Qdrant中都有独立的集合：

• myapp_codebase --索引源代码
• myapp_agent_memory --决策、模式、见解
• myapp_graph --导入/依赖关系
• myapp_symbols --函数/类/类型索引

项目之间没有交叉污染。一个后端为它们提供服务。

特征

搜索

• 混合搜索 --向量相似度+关键字匹配
• 代码图 --遍历导入、依赖关系、爆炸半径
• 符号索引 --函数、类、类型的即时查找
• 智能调度 --LLM将您的查询路由到最佳搜索策略

记忆

• 持久内存 --决策、模式、ADR在整个会话中都存在
• 内存管理 --隔离、晋升、衰败（并非所有事物都值得永恒）
• 整合 --重复的记忆会随着时间的推移而融合和进化
• 扩散激活 --联想回忆发现相关记忆

索引

• 多语言 --TypeScript、Python、Go、Rust、Java、C#等
• 增量 --基于哈希的更改检测，只重新索引更改的内容
• 知识图谱 --自动提取导入/导出关系

平台

• Claude代码插件 --9个命令、4个代理、2个挂钩、自动配置MCP
• MCP本地 --与Claude Code、Cursor、Windsurf一起开箱即用
• 29工具，0隐藏 --搜索、内存、索引、代理、架构
• 仪表盘 --用于内存审查和分析的Vue 3 web UI

LLM和嵌入

• 完全本地化 --用于LLM和嵌入的Ollama（默认），需要零个API密钥
• 或混合动力 --本地用于快速任务，Claude/GPT-4用于复杂分析
• 你的选择 --Ollama、OpenAI或Anthropic获得法学硕士学位；Ollama（默认）、OpenAI或BGE-M3用于嵌入

部署

自托管-免费。 零限制的完整平台，完全在您的机器上运行： cd docker && docker compose up -d.

计划使用自托管团队许可证，但前提是有实际需求-- 如果你想要，请告诉我们.

需求

对于 仅限Claude代码插件：克劳德代码1.0.33+，Node.js 22+。Docker仅适用于自托管后端。

配置

关键环境变量 rag-api/.env （显示的值是Docker堆栈中的值 docker/docker-compose.yml 用途）：

默认配置运行完全本地-不需要API密钥。

MCP工具

Reka向您的AI助手公开了29个工具（没有隐藏）。最常用的：

Reka和Anthropic的记忆工具

人类学 memory_20250818 工具给克劳德一个 /memories 它所在的目录 RL经过训练，可以通过六个命令自动使用： view, create, str_replace, insert, delete, rename关于这两者之间的关系，有两个事实 向Reka明确表示：

• 在Claude Code中，本机内存工具是在本地主机上实现的 文件夹。 主机对计算机上的某个目录执行命令 并暴露 无可插拔后端 --Reka无法拦截这些电话，并且 我们不声称。
• Reka提供的是与MCP工具相同的六命令界面，名为 memory，因此模型的训练触发会继续下去——但 登陆Reka而不是本地文件夹： 项目范围 （共享 机器和会话）以及 治理.每封信都有署名 (source: auto_memory_tool)并隔离；基于工具自身的路径 view 立即看到它（阅读你的文章），但它只进入语义 recall 一旦晋升。查看队列位于仪表板中 review_memories/promote_memory.

为了 直接Anthropic SDK用户 适配器是一个真正的后端：将其连接到 SDK的 betaMemoryTool helper和Claude的本地内存调用将持续到 Reka（适配器来源： mcp-server/src/memory-tool-adapter.ts):

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { betaMemoryTool } from "@anthropic-ai/sdk/helpers/beta/memory";
import { createApiClient } from "./api-client.js";
import { MemoryToolAdapter } from "./memory-tool-adapter.js";

const api = createApiClient(
  RAG_API_URL,
  PROJECT_NAME,
  PROJECT_PATH,
  REKA_API_KEY,
);
const adapter = new MemoryToolAdapter(api, PROJECT_NAME);

// betaMemoryTool takes one handler per command; the adapter exposes exactly
// that { [command]: (cmd) => Promise<string> } shape:
const memoryTool = betaMemoryTool(adapter.toHandlers());

const client = new Anthropic();
const runner = client.beta.messages.toolRunner({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 1024,
  tools: [memoryTool],
  messages: [
    { role: "user", content: "Remember that we use qwen3-embedding:4b." },
  ],
});
for await (const message of runner) console.log(message);

仪表盘

cd dashboard && npm install && npm run dev
# Open http://localhost:3000

内存资源管理器、搜索游乐场、项目分析、索引状态、系统健康状况。

比较

项目结构

reka/
├── rag-api/          # Core API server (Express, TypeScript)
├── mcp-server/       # MCP server (@getreka/mcp)
├── cli/              # CLI tool (@getreka/cli)
├── dashboard/        # Web dashboard (Vue 3)
├── docker/           # Canonical compose stack + Grafana, Prometheus configs
├── docs/archive/     # Historical status snapshots
├── landing/design/   # Landing page design source (.pen)
└── docker-compose.yml  # Thin shim that includes docker/docker-compose.yml

插件： 拖放/重复插件 --Claude Code插件（独立仓库）

贡献

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许可证

Reka来源于 商业来源许可证1.1.

• 自由自主机 --内部使用无限制
• 构建集成 --插件、扩展、自定义工具
• 转换为Apache 2.0 3年后

唯一的限制是：您不能将Reka作为与 Reka 云.

Give your AI assistant the memory it deserves.

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