Memory for AI

为代码库构建本地知识图谱，让 AI 编程助手用图查询而不是逐个读文件来回答结构性问题。

可以做什么

把代码仓库索引为持久化的 SQLite 图，节点包括函数、类、路由和包，边包括调用、导入、实现和 HTTP 链接。它提供 23 个 MCP 工具，例如 index_repository、用于查询调用方与被调用方的 trace_path、get_architecture、detect_changes、只读 Cypher 子集的 query_graph，以及保存架构决策的 manage_adr。后台监视器会在 Git 或文件系统变化时重新索引，每个工具也可作为一次性 CLI 命令运行。

适用场景

适合助手反复探索大型或不熟悉的代码仓库，需要调用方、影响范围、死代码、路由或架构等结构性答案，而不想逐个读文件的场景。也适合跨会话保留架构决策和索引。

运行要求

作为本地 stdio 进程在用户机器上运行；未声明需要 API 密钥、账号或遥测。README 说明仅支持原生 Windows x64，需要约 2 GB 可用磁盘，且 PATH 中有 PowerShell 和 git；ARM64、模拟环境、Linux、macOS 和 WSL 被描述为不支持。可通过 npm、PyPI 或平台安装包，或 PowerShell 安装脚本安装。