Giskard Memory

io.github.giskard09由 GitHub 帳號 giskard09 發布v1.0.1更新於 Oct 24, 2026

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

發布方自己的服務:Memory.fit

已驗證SSE可網頁執行金融知識與記憶

概覽

AI 產生的概覽

遠端 MCP 伺服器,為 AI 代理提供跨工作階段的持久語意記憶,每次儲存或檢索都以閃電網路聰(sats)付費。

可以做什麼
  • 把文字存成記憶,並綁定到某個代理身分
  • 依語意而非精確關鍵字檢索記憶
  • 在儲存或檢索前產生閃電網路發票
  • 查詢服務健康狀態、版本、運作時間與相依元件
適用情境
適合需要讓代理在工作階段之間保留脈絡、且依語意而非關鍵字查找更合適,同時能接受按次支付少量閃電網路費用的情境。
執行需求
需要遠端 SSE 端點(README 的 MCP 設定範例使用通道網址)。需要能支付發票的閃電網路錢包,儲存 5 聰、檢索 3 聰。若自行架設,需要 Python 與 mcp、httpx、chromadb、sentence-transformers,在 .env 設定 phoenixd 密碼,並以通道對外開放。
安裝前請注意
每次儲存與檢索都要花費聰,代理可能自行花錢,建議設定支出上限。記憶依 agent_id 關聯並傳送到第三方服務,不要存放金鑰或敏感資料。README 範例設定指向臨時通道網址,而非所公布的端點。自行架設需在 .env 保存 phoenixd 密碼。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Giskard Memory,將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable,透過 SSE。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式,或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南,先向你展示發布者、端點和登入方式,經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.giskard09%2Fmemory/install.md,並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前,先告訴我它的發布者、端點和登入方式,等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案;問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。

{
  "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.

來源:README.md,提交 fc6bcbd

工具

0
SourceWeft 尚未讀取此伺服器的工具。

版本歷史

1
  1. v1.0.1最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 85%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分

其他 Memory 整合