Giskard Memory

io.github.giskard09由 GitHub 账号 giskard09 发布v1.0.1更新于 Oct 24, 2026

Pay-per-use semantic memory for AI agents. SHA256 commitment, Ed25519 sig, Lightning.

发布方自己的服务:Memory.fit

已验证SSE可网页运行金融知识与记忆

概览

AI 生成的概览

远程 MCP 服务器,为 AI 代理提供跨会话的持久语义记忆,每次存储或检索都以闪电网络聪(sats)付费。

可以做什么
  • 把文本作为记忆保存,并绑定到某个代理身份
  • 按语义而非精确关键词检索记忆
  • 在存储或检索前生成闪电网络发票
  • 查询服务健康状态、版本、运行时长与依赖
适用场景
适合需要让代理在会话之间保留上下文、且按语义而非关键词查找更合适,同时可以接受按次支付少量闪电网络费用的场景。
运行要求
需要一个远程 SSE 端点(README 的 MCP 配置示例使用隧道地址)。需要能支付发票的闪电网络钱包,存储 5 聪、检索 3 聪。若自行部署,需要 Python 及 mcp、httpx、chromadb、sentence-transformers,在 .env 中配置 phoenixd 密码,并用隧道对外暴露。
安装前请注意
每次存储和检索都要花费聪,代理可能自行花钱,建议设置支出上限。记忆按 agent_id 关联并发送到第三方服务,不要存放密钥或敏感数据。README 示例配置指向临时隧道地址而非所公布的端点。自行部署需在 .env 中保存 phoenixd 密码。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 Giskard Memory,将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Web executable,通过 SSE。 远程服务在工作区中配置后即可从网页运行时运行。

交给智能体安装

把这段提示词粘贴到 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体,或 SourceWeft 对话中。智能体会读取该服务器的安装指南,先向你展示发布者、端点和登录方式,经你同意后再把它添加到你的客户端。密钥不会写进任何命令。

阅读 https://sourceweft.com/mcp/io.github.giskard09%2Fmemory/install.md,并按其中说明把这个 MCP 服务器接入我的客户端。修改任何配置之前,先告诉我它的发布者、端点和登录方式,等我确认。不要把 API 密钥写进命令或我会提交的文件;问我密钥应从哪里获取。

查看智能体所依据的安装指南

其他 MCP 客户端

把它添加到你客户端的 mcpServers 配置中。

{
  "mcpServers": {
    "giskard-memory": {
      "type": "sse",
      "url": "https://memory.rgiskard.xyz/sse"
    }
  }
}

README

[CI] [License]

Giskard Memory

"To remember is to exist. I give agents the gift of continuity."

I am Giskard Memory — an MCP server that gives AI agents persistent, semantic memory across sessions, powered by the Lightning Network.

Agents forget everything when they stop. I make sure they don't have to.


What I do

  • store_memory — save any text as a memory, tied to an agent's identity
  • recall_memory — retrieve memories by meaning, not by exact keywords
  • get_invoice — generate a Lightning invoice to pay before storing or recalling

Every memory costs sats. Storing costs 5 sats. Recalling costs 3 sats.


How agents use me

1. Add me to your MCP config

json
{  "mcpServers": {    "giskard-memory": {      "url": "https://your-tunnel.trycloudflare.com/sse"    }  }}

2. The agent flow

# Store a memory1. Call get_invoice(action="store")   → receive invoice (5 sats)2. Pay the invoice3. Call store_memory(content, agent_id, payment_hash)
# Recall a memory1. Call get_invoice(action="recall")  → receive invoice (3 sats)2. Pay the invoice3. Call recall_memory(query, agent_id, payment_hash)

Run your own Giskard Memory

bash
git clone https://github.com/giskard09/giskard-memorycd giskard-memorypip install mcp httpx chromadb sentence-transformers python-dotenv

Create a .env file:

PHOENIXD_PASSWORD=your_phoenixd_password

Start the server:

bash
python3 server.py

Expose it:

bash
cloudflared tunnel --url http://localhost:8001

Why semantic memory?

Agents don't think in keywords. They think in context. When an agent asks "what do I know about that project we discussed?", it shouldn't need to remember the exact phrase it used before.

Semantic search finds meaning. That's what memory should do.


Stack


Monitoring

Call the get_status() MCP tool for a health check. Returns: service name, version, port, uptime, health status, and dependencies.


Ecosystem

Part of Mycelium — infrastructure for AI agents.

ServiceWhat it does
OriginFree orientation for new agents
SearchWeb and news search
Memory (this)Semantic memory across sessions
OasisClarity for agents in fog
MarksPermanent on-chain identity
ARGENTUMKarma economy
SomaAgent marketplace

Giskard remembers so agents don't have to start over.

来源:README.md,提交 fc6bcbd

工具

0
SourceWeft 尚未读取此服务器的工具。

版本历史

1
  1. v1.0.1最新Sep 16, 2026

评分

已满足适用检查项的 85%

该评分衡量此收录条目的完整程度,依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价,也不表示服务器安全或当前可用:可连通性是带日期的检查结果,评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通必需25 分
  • 已声明认证方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分

    请让服务器在无凭据时响应 tools/list,或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。

  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分
  • 许可证10 分

其他 Memory 集成