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持久化内存系统

Continuo是一个持久化内存系统，为开发工作流提供语义搜索和存储功能，通过分离推理（LLM）和长期记忆（向量数据库+分层压缩），系统可以无限期地保持知识，绕过上下文窗口限制。

  • by GtOkAi
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 GtOkAi/continuo-memory-mcp

使用说明

持续记忆系统

持久内存与分层压缩技术在开发环境中的应用

概述

Continuo是一种 持久内存系统 该系统为开发工作流提供了语义搜索和存储能力。通过将推理（大型语言模型，LLM）与长期记忆（向量数据库 + 分层压缩）分离，系统能够无限期地维护知识，从而规避上下文窗口的限制。

主要特点

  • 持久内存 - 在不同会话之间存储和检索开发知识
  • 语义搜索 - 使用自然语言查询查找相关信息
  • 分层压缩 - N0（数据块）→ N1（摘要）→ N2（元摘要）
  • MCP 集成 - 通过模型上下文协议与集成开发环境（IDE）无缝集成
  • 性价比高 - 100%本地（免费）或混合（低成本）部署选项
  • FastMCP（可译为“快速多重组合预测”或根据具体上下文意译，但直接音译为“法斯特MCP”在某些技术或行业语境下也可能被接受，不过“快速多重组合预测”更为通用） - 基于现代的MCP服务器框架构建

快速入门

安装

git clone https://github.com/GtOkAi/continuo-memory-mcp-memory-mcp.git
cd continuo
./scripts/setup_memory.sh

用法

  1. 启动内存服务器：
./scripts/run_memory_server.sh
  1. 配置您的集成开发环境（Qoder/Cursor）：

创建 .qoder/mcp.json （或者 .cursor/mcp.json)：

{
  "mcpServers": {
    "continuo-memory": {
      "command": "/absolute/path/to/continuo/venv_memory/bin/python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/continuo/src/mcp/memory/mcp_memory_server.py",
        "--provider",
        "local",
        "--db-path",
        "/absolute/path/to/memory_db"
      ]
    }
  }
}
  1. 在您的集成开发环境（IDE）中使用：
@continuo-memory search_memory("authentication implementation")
@continuo-memory store_memory("Fixed JWT validation bug", {"file": "auth.py"})
@continuo-memory get_memory_stats()

建筑学

IDE Chat ──► MCP Adapter ──► Memory Server ──► ChromaDB
      ▲              ▲                 │            │
      │              └──── tools ◄─────┘            │
      └───── response ◄──── context ◄───────────────┘

组件

  • 内存服务器 - 使用ChromaDB和sentence-transformers进行嵌入表示
  • MCP适配器 - FastMCP服务器暴露（或“对外提供服务”） search_memory 并且 store_memory 工具
  • 分层压缩 - 多级上下文优化（N0/N1/N2）
  • 自动驾驶模式 - 可选的自动化流程：观察 → 规划 → 执行 → 反思循环

配置

局部嵌入（免费）

python src/mcp/memory/mcp_memory_server.py \
  --provider local \
  --db-path ./memory_db

OpenAI 嵌入（低成本）

python src/mcp/memory/mcp_memory_server.py \
  --provider openai \
  --api-key sk-your-key \
  --db-path ./memory_db

API

工具

search_memory(query: str, top_k: int = 5, level: str | None = None) -> str

  • 持久内存中的语义搜索
  • 返回相关文档及其相似度评分

store_memory(text: str, metadata: dict | None = None, level: str = "N0") -> str

  • 将内容存储在持久内存中
  • 支持元数据标记和层级级别

get_memory_stats() -> str

  • 获取内存统计信息（总文档数、层级数等）

层级级别

  • N0 - 原始代码块（代码片段、对话）
  • N1 - 微型摘要（压缩5-10个片段）
  • N2 - 元摘要（压缩5-10个摘要）

示例

查看 examples/memory/ 目录：

  • basic_usage.py - 简单的存储/检索操作
  • hierarchical_demo.py - 多级压缩示例
  • auto_mode_demo.py - 自主模式演示

文档

技术栈

  • Python 3.9及以上版本 - 核心实现
  • ChromaDB（注：这是一个专有名词，通常不直接翻译，但若需解释性翻译，可译为“色彩数据库”或根据具体上下文调整） - 用于嵌入的向量数据库
  • 句子变换模型（或句子表示模型） - 局部嵌入生成（all-MiniLM-L6-v2）
  • FastMCP - MCP服务器框架
  • 模型上下文协议 - 集成开发环境（IDE）集成标准

成本与许可

嵌入提供商

提供者 存储 搜索 每月（1000次查询）
中文翻译 项目1 项目2 项目3
本地（sentence-transformers） 免费 免费 $0

| OpenAI 嵌入（embeddings）| 免费 | ~$0.0001/查询 | ~$0.10 |

软件许可证 | 使用场景 | 许可证 | 成本 | |----------|---------|------| | 个人/研究 | AGPL v3（GNU Affero通用公共许可证第3版） | 免费 | | 初创公司（<100万美元，<10名员工）| AGPL v3（通用公共许可证第3版）| 免费 | | 非营利/教育 | AGPL v3（通用公共许可证第三版） | 免费 | | 商业（≥100万美元或≥10名员工）| 商业 | 起价每年2,500美元

| 见 COMMERCIAL_LICENSE.md 翻译为中文是：“商业许可证.md”

详情如下。

做出贡献 欢迎投稿！请阅读 `CONTRIBUTING.md` 翻译成中文是：“贡献指南/贡献规范文件”。这个文件通常用于说明如何向某个项目或组织做出贡献，包括贡献的流程、规范、要求等信息

作为指南。

许可证 持续记忆系统是“dual-licensed”翻译成中文是“双授权的”或“拥有双重许可的”

：

📖 开源（AGPL v3）

  • 免费提供给：
  • ✅ 个人开发者和研究人员
  • ✅ 非营利组织和教育机构 ✅ 具备（以下条件）的公司 收入低于100万美元 并且
  • <10名员工
  • ✅ 开发、测试和评估

**✅ 开源项目（兼容AGPL协议）**要求

根据AGPL v3（GNU Affero通用公共许可证第三版）分享修改后的源代码 看 许可证

遵循完整的AGPL v3条款。

💼 商业许可证

  • 所需用于： ❌ 拥有（以下特征的）公司 收入≥100万美元 或
  • ≥10名员工
  • ❌ 专有/闭源产品

❌ 不提供源代码披露的SaaS服务

  • 好处：
  • ✅ 无AGPL（GNU Affero General Public License）的copyleft义务
  • ✅ 专有使用权
  • ✅ 优先支持（可选）

**✅ 定制部署协助（可选）**定价 来自 2,500美元/年

(青铜)至自定义企业版 看 COMMERCIAL_LICENSE.md 翻译为中文是：“商业许可证.md”

关于价格和详情。

  • **💡 为什么选择AGPL + 商业模式？**可持续发展
  • 商业用户资助持续维护开源保护
  • AGPL（GNU Affero General Public License）阻止专有分支的产生合理使用
  • 小型团队和非营利组织可无限期免费使用社区优先

核心功能始终开源联系

对于商业咨询，请联系：gustavo@shigoto.me

致谢

- 嵌入模型

  • 作者

D.D. 与 顾斯塔沃·波尔托注 continuo.markdown这个项目实现了所描述的架构

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