MBS — 记忆链接系统 / Memory Bridge System

让AI记住你是谁 / Let AI remember who you are

跨会话AI记忆工具 — 每次对话都在前一次的基础上继续，而不是从零开始。 A cross-session memory tool for AI agents — each conversation builds on the last.

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🇨🇳 中文介绍

这是什么？

MBS 是一个运行在本地的记忆工具。它解决的问题很简单：

每次和AI对话结束后，AI不记得你。 你的偏好、你纠正过它的错误、你正在进行的项目——下一次对话全部丢失。

MBS 把这些信息结构化地存下来，下次对话开始前自动注入上下文，让AI知道你是谁、我们做过什么、你不喜欢什么。

核心功能

功能	说明
结构化记忆	按类型(preference/correction/project)分类存储，支持facts和concepts标签
关键词搜索	快速查找过往记忆
语义搜索	TF-IDF + 余弦相似度做跨词关联
自动捕获	cron每30分钟扫描Hermes会话日志，自动提取关键信息
上下文注入	对话开始前自动编译注入文本
去重	SHA256 content_hash 防止重复存储
零依赖	纯Python标准库，无需装任何第三方包

自动化流程

                          ┌─────────────────────┐
                          │  用户开始新对话       │
                          └──────────┬──────────┘
                                     │
                          ┌──────────▼──────────┐
                          │ [自动] mbs_start      │
                          │ 加载历史记忆注入上下文 │
                          └──────────┬──────────┘
                                     │
                          ┌──────────▼──────────┐
                          │  AI拥有你的完整背景   │
                          │  直接进入场景         │
                          └──────────┬──────────┘
                                     │
                          ┌──────────▼──────────┐
                          │  对话进行中          │
                          └──────────┬──────────┘
                                     │
                   ┌─────────────────┼─────────────────┐
                   │                 │                 │
          ┌────────▼────────┐ ┌─────▼──────┐ ┌────────▼────────┐
          │ cron每30分钟     │ │ 对话结束   │ │ 用户主动       │
          │ 扫描会话日志     │ │ mbs auto   │ │ mbs add        │
          └────────┬────────┘ └─────┬──────┘ └────────┬────────┘
                   │                │                 │
                   └────────────────┼─────────────────┘
                                    │
                          ┌─────────▼──────────┐
                          │  MBS SQLite记忆库    │
                          │  observations+sessions│
                          └────────────────────┘

闭环： 对话产生记忆 → 自动捕获 → 注入下一轮对话 → AI不再从零开始

使用场景

• 每次对话结束时自动提取关键信息 → 下次AI直接知道你的偏好
• 搜索之前的项目状态 → 不用重新描述
• 记住你纠正过的错误 → 同一个错误不会犯第二次

快速开始

# 安装
ln -sf /path/to/mbs.py ~/.local/bin/mbs

# 查看所有命令
mbs

# 添加一条记忆
mbs add preference "用户喜欢简约风格，不要赛博朋克" --fact "UI偏好"

# 关键词搜索
mbs search 字数

# 语义搜索（跨词关联）
mbs search --semantic "界面风格"

# 自动从对话中提取（管道输入）
cat 对话记录.txt | mbs auto

# 生成可注入的上下文
mbs context

# 对话开始前加载记忆（启动器）
mbs-start

# 查看统计
mbs stats

自动化部署

# 1. 部署自动捕获（cron每30分钟）
hermes cron update --job-id <id> --repeat forever --schedule "*/30 * * * *"

# 2. 对话开始时自动注入
# AI会在每次对话开始前自动运行 mbs-start

记忆类型

• preference — 用户偏好/习惯（颜色、风格、语气等）
• correction — 纠正过的规则/错误（"中文字数不是字节数"）
• project — 项目状态/进展（"XX已发布到GitHub"）
• note — 普通笔记

数据存储

所有数据存放在 ~/.memory-bridge/memory.db（SQLite文件）。 纯本地，不上传，不外泄。

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🇬🇧 English Introduction

What is this?

MBS is a local memory persistence tool for AI agents. It solves one fundamental problem:

Every time you start a new conversation with an AI, it doesn't remember you. Your preferences, corrections you made, projects you're working on — all lost.

MBS stores this information in a structured SQLite database, and automatically injects relevant context into the next conversation.

Automation Flow

New conversation starts → [Auto] mbs_start loads memories → AI has full context
                                                            ↓
Conversation in progress → cron (every 30min) scans logs → SQLite memory store
                                                            ↓
Next conversation ← mbs context auto-inject ← observations + summaries

Closed loop: Conversations produce memories → auto-captured → injected into next session → AI no longer starts from zero.

Core Features

Feature	Description
Structured Memory	Stored by type (preference/correction/project) with facts and concept tags
Keyword Search	Quick retrieval via SQLite LIKE
Semantic Search	TF-IDF + cosine similarity for cross-term matching
Auto Capture	Cron job scans Hermes session logs every 30 minutes
Context Injection	Auto-compiled at conversation start
Deduplication	SHA256 content_hash prevents duplicates
Zero Dependencies	Pure Python standard library

Quick Start

# Install
ln -sf /path/to/mbs.py ~/.local/bin/mbs

# List commands
mbs

# Add memory
mbs add preference "User prefers minimalist, no cyberpunk" --fact "UI preference"

# Keyword search
mbs search GitHub

# Semantic search
mbs search --semantic "interface design"

# Auto-extract from conversation
cat conversation.log | mbs auto

# Generate injection context
mbs context

# Start-up injector
mbs-start

# Statistics
mbs stats

Memory Types

• preference — User preferences (colors, style, tone)
• correction — Rules, corrections
• project — Project state/progress
• note — General notes

Data Storage

All data stored locally in ~/.memory-bridge/memory.db (SQLite). Never uploaded. Never shared.

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Technical Architecture

User Input → [mbs auto] → Observation (structured) → SQLite DB
                                                         ↓
Next Session ← [mbs context] ← Session Summary + Recent Observations

Auto Capture (cron: */30 * * * *)
  → Hermes session logs → mbs auto → SQLite

Auto Inject (conversation start)
  → mbs start → mbs context → system prompt

Inspired by claude-mem (77.4k stars).

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License

MIT