Persistent AI Memory

Ce qu'il fait

Persistent AI Memory fournit un substrat de mémoire à long terme robuste pour les assistants IA. Il utilise SQLite pour le stockage structuré et des plongements vectoriels (embeddings) pour la récupération sémantique, permettant aux LLM de se souvenir des préférences des utilisateurs, des conversations passées et des contextes de projets complexes à travers différentes sessions.

Outils

• store_memory : Sauvegarde durablement des informations importantes avec isolation par utilisateur et par modèle.
• search_memories : Récupère les souvenirs pertinents via une recherche sémantique vectorielle.
• store_conversation : Capture et archive l'historique des discussions pour un rappel ultérieur.
• search_conversations : Recherche dans les conversations historiques pour trouver un contexte spécifique.
• log_tool_call : Enregistre la manière dont l'IA utilise les outils pour permettre l'auto-réflexion et l'analyse de patterns.
• get_system_health : Valide la connectivité à la base de données et le statut du fournisseur d'embeddings.

Installation

Installez le package via pip :

pip install git+https://github.com/savantskie/persistent-ai-memory.git

Pour l'utiliser comme serveur MCP, lancez le module serveur :

python -m ai_memory_mcp_server

Hôtes supportés

• claude
• openwebui