ai-memory

ai-memory

evrensel AI belleği

ai-memory, yapay zeka asistanları için kalıcı bir bellek sistemidir. MCP destekleyen herhangi bir yapay zeka ile çalışır -- Claude, ChatGPT, Grok, Llama ve daha fazlası. Yapay zekanızın öğrendiklerini yerel bir SQLite veritabanında saklar, hatırlarken bellekleri alaka düzeyine göre sıralar ve önemli bilgileri otomatik olarak kalıcı depolamaya yükseltir. Bir kez kurun; kullandığınız her yapay zeka asistanı mimarinizi, tercihlerinizi, düzeltmelerinizi sonsuza dek hatırlasın.

Kurulum yolunuzu seçin

LLM arka ucunu (xAI Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Kimi, Qwen, Mistral, Groq, Together, Cerebras, OpenRouter, Fireworks, LMStudio, vLLM, llama.cpp sunucusu veya yerel Ollama) yapılandırıyor musunuz? docs/integrations/llm-backends.md bölümüne bakın — MCP env bloğu tarifi, kurulum yolundan bağımsız olarak aynıdır.

v0.9.0 — güncel sürüm. Güvenlik sıkılaştırma ve kod inceleme sürümü: 5 şeritli çekişmeli incelemeden 49 düzeltme (#1885–#1935) artı daha küçük bir eklemeli özellik seti. Öne çıkan değişiklik, güvenli varsayılan bir değişikliktir: HTTP doğrudan yazmada aracı tasdiki varsayılan olarak zorunludur (#1751, #1985 ile yüzey kapsamlı) — imzasız bir HTTP POST /api/v1/memories (+/bulk) attest_level="claimed" yerine reddedilir (403 ATTESTATION_FAILED), operatör açık devre dışı bırakma AI_MEMORY_REQUIRE_AGENT_ATTESTATION=0 ayarını yapmadığı sürece. MCP memory_store ve CLI store yüzeyleri operatör-aktör yoludur ve varsayılan olarak izin verici kalır (imzasız bir yazma claimed olarak işlenir); =1 her yüzeyde katı modu zorlar. (v0.9.0 GA bunu her yerde zorunlu olarak yayınladı; bu, MCP ana bilgisayarlarında karşılanamazdı — güncel sürümde yüzey kapsamlı olarak düzeltildi.) Bunun yanında, zorunlu kanca varlığı uygulama kapısı artık hem MCP yazma yolunda (#1885) hem de HTTP yazma yolunda (#1924) tetikleniyor; yapılandırılmış zorunlu bir kancanın bir yüzeyde atlanıp diğerinde atlanamadığı sessiz baypas açığını kapatıyor. Sıkılaştırma geçişi ayrıca bulk_create satır başına tasdik kapısını kapatıyor (#1919), gelen federe PENDING onaylarını kayıtlı onaylayıcı kapısından yönlendiriyor (#1920), team/unit/org görünürlük kapsamını sıkılaştırarak ad alanı hiyerarşisi genelinde artık aşırı geniş olmamasını sağlıyor (#1921) ve skill_register'ün folder_path içe aktarımını yapılandırılmış kök altında sembolik bağ hapishanesiyle sınırlandırıyor (#1923). Yeni bir argv dışı kimlik bilgisi kanalı — AI_MEMORY_STORE_URL / AI_MEMORY_STORE_URL_FILE (bir 0600 dosyası) — postgres/store parolasını dünya tarafından okunabilir /proc/<pid>/cmdline ve ps dışında tutuyor (#1927). Eklemeli özellik çalışması: aracı yazarlı beceri bellekleri parameters_schema + invocation_record ile (B7-SKILL, #1865), recall_observations gölge geri bildirim döngüsü (#1706), bir bellek türetme soyağacı DAG'ı (memory_lineage, #1859) ve isteğe bağlı vektör arama minimal dilimi (#1005). Yüzey: şema v78, --profile full konumunda 101 MCP aracı (100 çağrılabilir + her zaman açık memory_capabilities önyükleme) / --profile core konumunda 7, 92 HTTP rota kaydı (78 benzersiz URL yolu), --features sal/sal-postgres altında 89 CLI alt komutu (87 varsayılan derlemede), 9 türlenmiş MemoryLink ilişkisi, 28 alanlı Memory. Aynı özdeş API arkasında iki üretim arka ucu — gömülü SQLite ve PostgreSQL + Apache AGE — masaüstü, sunucu ve cihaz içi (iOS + Android) genelinde çalışır. Tasdik ve kanca uygulama değişiklikleri dışında her şey v0.8.1 üzerine eklemelidir; bunlar güvenli varsayılan kırıcı değişikliklerdir — yükseltmeden önce inceleyin. Tam değişiklik günlüğü: CHANGELOG.md §"[0.9.0] — 2026-07-08".

v0.8.0 (distributed-coordination) — önceki sürüm. Bellek alt katmanının bir koordinasyon alt katmanına dönüştüğü sürümdür. #1709 kaynaklı dağıtık koordinasyon mekanizmasını ekler: gerçek bir durum makinesine sahip türlenmiş bir eylem DAG'ı (memory_action_*), TTL sınırlı tek sahipli kiralamalar (memory_lease_*), Ed25519-imzalı sinyaller (memory_signal_*), Ed25519-tasdikli denetim noktaları (memory_checkpoint_*) ve donmuş, yeniden oynatılabilir rutinler (memory_routine_*) — böylece heterojen bir aracı filosu sırayla çalışabilir, iş devredebilir ve birbirine güvenmek zorunda kalmadan kimin ne söylediğini kanıtlayabilir. Üstüne türlenmiş biliş katmanı ekler (Goal/Plan/Step bellek türleri, bir lifecycle_state makinesi ve decomposes_into / depends_on / advances bağlantı ilişkileri), federasyonu güvenli varsayılan olarak sıkılaştırır (eş kaydı varsayılan olarak AÇIK #1789, geçiş başına imzalar #1718, yazma başına içerik tasdiki #1464, geçiş yeniden oynatma nonce'ları #1805, giden eş sertifika sabitleme #1678) ve gerçekten engelleyen yönetişimi sunar — Claude Code PreToolUse kancası, alt katman Refuse aracını gerçekten reddedecek şekilde bir type:command sarmalayıcısı olarak yeniden işlendi (#1811). v0.8.0 sürümünde yüzey: şema v70, --profile full konumunda 100 MCP aracı (99 çağrılabilir + her zaman açık memory_capabilities önyükleme) / --profile core konumunda 7, 91 HTTP rota kaydı (78 benzersiz URL yolu), 83/85 CLI alt komutu, 9 türlenmiş MemoryLink ilişkisi, 27 alanlı Memory. Aynı özdeş API arkasında iki üretim arka ucu — gömülü SQLite ve PostgreSQL + Apache AGE — masaüstü, sunucu ve cihaz içi (iOS + Android) genelinde çalışır. Her şey v0.7.0 üzerine eklemelidir; yükseltmeden önce güvenli varsayılan değişiklikleri inceleyin. Tam sürüm notları: docs/v0.8.0/release-notes.md. v0.7.0 (attested-cortex) — önceki sürüm. cortex-fluent okunabilirlik çalışması, ROADMAP §7.3'teki tam v0.7 güven + A2A kapsamı, artı (operatör direktifi 2026-05-09 gereği) aslen v0.7.1'de planlanan postgres+AGE birinci sınıf çalışması, artı grand-slam sonrası yayına hazırlık dalgası (Batman Formları 1-6 + 7. form Option-B temeli + QW-1/2/3 + mutabakat güvenlik taraması) tek sürümde birleştirildi. Altyapı hem daha anlaşılır (yetenekler v3, adlandırılmış yükleyici araçları, sıkıştırılmış şemalar, Batman MemoryKind sözlüğü, kişilik/atomizasyon/çok adımlı içe aktarma ilkelleri) hem de kriptografik olarak güvenilir (Ed25519 tasdiki, yan zincir transkriptleri, programlanabilir 25 olaylı hook hattı, zorunlu namespace kalıtımı, V-4 çapraz satır imzalı olay hash zinciri) hale gelir. v0.7.0 ayrıca postgres + Apache AGE'i birinci sınıf bir depolama arka ucu olarak sunar — canlı daemon kullanımı için ai-memory serve --store-url postgres://…, her iki arka uçta şema paritesi (v0.7.0 sürümünde sqlite + postgres mantıksal şema v57'de yakınsadı, CURRENT_SCHEMA_VERSION 57 idi; v0.8.0 sürüm altyapısı bu kilidi şema 70'e ilerletti ve eklemeli v58–v70 koordinasyon + görünürlük tabloları her iki arka uca da yerleşti — v58–v70 merdiveni için CLAUDE.md §Database bölümüne bakın) (kanonik bağlantılar: sqlite için src/storage/migrations.rs + postgres için src/store/postgres.rs); disk üzerindeki geçiş dosyaları migrations/sqlite/0047_v56_list_composite_indexes.sql ile biter ve postgres süreç içi migrate_v57() merdiven kolu (dosya adı sayaçları mantıksal şema sürümünün gerisinde kalır çünkü her iki merdiven de v34 sonrası deltaları süreç içi kollar aracılığıyla uygular — v35-v57 anlatısı için docs/MIGRATION_v0.7.md §schema-ladder bölümüne bakın; v48 #933 federasyon-push DLQ tablosunu ekledi; v49 #1025 archived_memories tablosuna 14 nullable sütun ekledi, böylece arşiv → geri yükleme tam v0.7.0 Memory şekli için kayıpsız; v50 #1156 agent_quotas PRIMARY KEY'ini (agent_id)'ten (agent_id, namespace)'ya genişletti, böylece tek bir ajan birçok namespace'te çalışsa bile namespace başına K8 kota tahsisleri geçerli kalır — v50 öncesi satırlar _global sentinel namespace'ine geri doldurulur; v51 #1255 (PR #1296) federation_nonce_cache tablosunu ekledi, böylece eş-oynatma-önleme nonce'ları daemon yeniden başlatmalarında kalıcı olur; v52 #1389 RFC-0001 memory_capture_turn L4 + recover_from_transcript L2 idempotency'yi destekleyen transcript_line_dedup tablosunu ekledi, böylece turlar arasında bir SIGKILL sonraki rehidrasyonda asla yinelenen bir memory üretmez; v53 #1418 memories_au FTS5 senkron tetikleyicisini yalnızca (title, content, tags) ile sınırladı, böylece FTS olmayan sütun güncellemeleri gereksiz senkron tetiklemez; v54 #1466 katman varsayılan sona erme süresini eski NULL-sona erme orta/kısa satırlarına geri doldurarak TTL-sızıntısı ölümsüz satırlar sınıfını kapattı; v55 #1476 W=2 federasyon-yakalama sorgusunu (updated_at > ? ORDER BY updated_at ASC LIMIT) sargable yaptı ve sqlite idx_memories_updated_at dizinini ekledi — postgres yeni dizin eklemez çünkü memories_updated_at_idx DESC zaten Index Scan Backward ile aralık taramasına hizmet eder; v56 #1579 sargable storage::list yeniden yazımıyla eşleştirilmiş bileşik listeleme/arşivleme sıralama dizinlerini (idx_memories_list_order, idx_memories_ns_list_order, idx_archived_ns_archived_at) ekledi — sqlite tarafı DDL; postgres migrate_v56() kolu bir sürüm damgası no-op'tur; v57 #1579 postgres saklanan üretilmiş tsv tsvector sütununu + memories_tsv_gin GIN dizinini ekledi, böylece arama/geri çağırma şekilleri eşleşir VE eşleşen satır başına tsvector'i yeniden hesaplamak yerine önceden hesaplanmış sütunda sıralar — eski memories_content_fts ifade dizini kaldırılır ve sqlite ikizi bir sürüm damgası no-op'tur çünkü FTS5 dizinlenmiş metni zaten somutlaştırır)), yeni ai-memory schema-init CLI komutu ve 6 faktörlü geri çağırma puanlama paritesi. v0.6.4 varsayılan yüzeyi, her zaman açık iki yükleyici ile 7 araca büyür (memory_load_family + memory_smart_load orijinal beşe katılır); --profile full adresindeki çalışma zamanı tavanı 74 tanıtılan girdidir (73 çağrılabilir memory aracı + her zaman açık memory_capabilities bootstrap; Profile::full().expected_tool_count() karşı doğrulandı — src/profile.rs bölümüne bakın). Yeni olan her şey eklemelidir ve (güven + postgres yüzeyleri için) tercihe bağlıdır. v0.6.x'ten yükseltiyor musunuz? Önce docs/MIGRATION_v0.7.md bölümünü okuyun — çoğu v0.6.4 çağırıcısı davranış değişikliği görmez, ancak v0.6.3.1 öncesi v0.6.x kullanıcıları G1 namespace-kalıtım düzeltmesiyle karşılaşır. postgres+AGE'e mi geçiyorsunuz? docs/postgres-age-guide.md ve docs/migration-v0.7.0-postgres.md bölümlerine bakın. Tam sürüm notları: docs/v0.7.0/release-notes.md.

v0.6.4 (quiet-tools) — MCP sunucusu 5 araçlık varsayılan yüzeyle (memory_store, memory_recall, memory_list, memory_get, memory_search) artı her zaman açık memory_capabilities bootstrap ile gelir. Diğer 38 araç --profile graph|admin|power|full veya memory_capabilities --include-schema family=<name> aracılığıyla çalışma zamanı genişletmesiyle erişilebilir kalır. Hızlı yükleme donanımları (Claude Desktop / Codex CLI / Grok CLI / Gemini CLI) istek başına ~4.700 girdi token'ı araç şeması düşürür — cl100k_base BPE'ye karşı ölçülen %76,4 azalma. v0.6.3 davranışını birebir korumak için ai-memory mcp --profile full komutunu çalıştırın. docs/MIGRATION_v0.6.4.md bölümüne bakın.

v0.9'da yeni olanlar

v0.9.0 öncelikle bir güvenlik sıkılaştırma ve kod inceleme sürümüdür — 5 şeritli çekişmeli incelemeden 49 düzeltme (#1885–#1935) — artı v0.8.0 koordinasyon altyapısı üzerine katmanlanmış daha küçük bir eklemeli özellik seti. Tam değişiklik günlüğü: CHANGELOG.md §"[0.9.0] — 2026-07-08".

Varsayılan olarak güvenli sıkılaştırma

• HTTP doğrudan yazma yüzeyinde varsayılan olarak ajan tasdiki zorunlu (#1751, #1985 ile yüzey kapsamlı). AI_MEMORY_REQUIRE_AGENT_ATTESTATION yüzey başına derlenmiş varsayılanla üç durumludur: ayarlanmamış → HTTP doğrudan yazmada zorunlu (POST /api/v1/memories + /bulk, 403 ATTESTATION_FAILED reddedilir), MCP memory_store ve CLI store operatör-aktör yüzeylerinde izin verici (imzasız bir yazma attest_level="claimed" olarak kaydedilir); =1 her yerde katı zorlar, =0 her yerde izin verici zorlar. Sunulan ancak sahte bir imza her yüzeyde ne olursa olsun reddedilir. Yazmaları imzalayın (ai-memory agents bind-key ile bağlanmış bir anahtar çiftiyle ai-memory store --sign) veya =0 vazgeçme seçeneğini kullanın. (v0.9.0 GA bunu her yerde zorunlu olarak yayınladı, MCP ana bilgisayarlarında karşılanamaz — #1981 bölümüne bakın; #1985 ile yüzey kapsamlı olarak düzeltildi.)
• Çift MCP + HTTP hook uygulama kapısı (#1885 / #1924). Zorunlu hook varlığı uygulama kapısı (başlangıçta yalnızca MCP, #1734) artık HTTP yazma yolunda da danışılır ve MCP'yi tamamen atlayan bir yazmanın yapılandırılmış zorunlu hook'u asla görmediği sessiz baypas açığını (CWE-288) kapatır.
• bulk_create tasdik kapısı (#1919). Toplu yazmalar artık tek bir memory_store çağrısıyla aynı satır başına ajan tasdik gereksinimini uygular — bir toplu işteki her satır, yalnızca isteğin tamamı değil, geçerli bir tasdik taşımalıdır.
• Federasyon onaylayıcı kapısı (#1920). Gelen bir federatif PENDING onayı, yalnızca bir eşin kayıtlı onaylayıcısına atfedildiğinde onurlandırılır — kayıtlı ancak güvenilmeyen bir eş artık keyfi bir istekçi için onay sahteleştiremez.
• team/unit/org kapsam sıkılaştırması (#1921). Görünürlük kapsamı çözümlemesi artık team/unit/org kapsamları için namespace-ata hiyerarşisini doğru şekilde uygular ve bir kiracı izolasyon açığını (CWE-863) kapatır.
• skill_register yol sınırlaması (#1923). Bir becerinin folder_path içe aktarması kanonikleştirilir ve yapılandırılmış kök altında sınırlandırılır; içe aktarılan ağaçtaki sembolik bağlantılar takip edilmek yerine reddedilir (CWE-22/CWE-59).
• argv dışı mağaza-URL kimlik bilgisi kanalları (#1927). Yeni AI_MEMORY_STORE_URL (sahip-yalnızca /proc/environ) ve AI_MEMORY_STORE_URL_FILE (bir 0600 dosyası) ai-memory serve'in postgres/mağaza URL'sini — gömülü şifre dahil — asla --store-url argv'sine koymadan almasını sağlar; burada dünya tarafından okunabilir /proc/<pid>/cmdline ve ps auxww aracılığıyla herhangi bir yerel UID'ye maruz kalır. Çözümleme sırası: dosya → env → --store-url.

Eklemeli özellikler

• B7-SKILL — beceri memory'leri birinci sınıf (#1865). Kayıt sırasında parameters_schema, bir invocation_record ve ajan yazılı beceriler için bir sürüm yüzeyi.
• recall_observations gölge geri bildirim döngüsü (#1706, SHADOW modu). Sıralama davranışını henüz değiştirmeden geri çağırma geri bildirim döngüsünü kapatır.
• Memory türetme soy DAG'ı (memory_lineage, şema v78, #1859). Hangi memory'lerin hangilerinden türetildiğini hem MCP hem de yeni GET /api/v1/memories/{id}/lineage HTTP rotası üzerinden yürür.
• Vektör arama minimal tercihe bağlı dilim (#1005; tam altyapı #1860'a ertelendi).
• Fiziksel CPU'lara boyutlandırılmış yeniden sıralayıcı işçi havuzu (#1867) ve geri çağırma varsayılan olarak PURE'dur (#1869 — yazma patlamasını geri çağırma sıcak yolundan kaldırır).
• Yalnızca ekleme omurgası + imzalama katmanı ayrımı: her mutasyon sitesi imzalı revizyon yapraklarına yönlendirilir (#1823), üç anahtarlı Recorder/Judge/Stopper imzalama ayrımı (#1826), macaroon yetenek token'ları uçtan uca bağlanır (#1827) ve rotasyon hayatta kalması için imzalı kimlik-soy anahtar ardıllık zinciri (#1828, şema v76).

Nereden başlamalı: CHANGELOG.md (tam değişiklik günlüğü), docs/ADMIN_GUIDE.md (operatör oyun kitabı — tasdik + hook uygulama duruşu).

v0.8'de yeni olanlar

v0.8.0 (distributed-coordination) memory altyapısını çok ajanlı (NHI) filolar için bir koordinasyon altyapısına dönüştürür. Ana başlık dağıtık koordinasyon mekanizmasıdır (#1709); her şey hem sqlite hem de postgres+AGE SAL bağdaştırıcılarında sunulur ve v0.7.x çağırıcıları için varsayılan eşdeğer kalır. Tam araç referansı: docs/coordination.md; tam notlar: docs/v0.8.0/release-notes.md.

Dağıtık koordinasyon altyapısı (Pillar-1, #1709)

• Eylemler — bağımlılık DAG'ı (şema v59). Durum makinesine sahip yazılan eylem düğümleri (pending → claimed → in_progress → done/failed/abandoned), yazılan DAG kenarları (requires / unlocks / blocks / gated_by / sibling) ve sonraki çalıştırılabilir düğümü çeken frontier/next yüzeyleri. 8 MCP aracı (memory_action_create / _get / _transition / _list / _add_edge / _edges / _frontier / _next).
• Kiralar — tek sahipli, TTL sınırlı talepler (şema v59). Kalp atışıyla yenilenen karşılaştır-ve-değiştir talebi (PRIMARY KEY üzerinde action_id = aynı anda yalnızca bir sahip) artı saatlik kira süpürücü. 4 MCP aracı (memory_lease_acquire / _renew / _release / _get).
• Sinyaller — yazılan, Ed25519 imzalı aracılar arası mesajlar (şema v60). Her biri bir imza + gönderen signer_pubkey taşır ve correlation_id / in_reply_to üzerinden iş parçacığı oluşturur. 5 MCP aracı (memory_signal_send / _read / _inbox / _thread / _ack).
• Kontrol noktaları — onaylanmış koşullu geçitler (şema v61). Bir koşul çözülene kadar engelleyen bir geçit; çözüm, görev ayrımı için yerinde kendi kendine imzalanır (Ed25519) ve verify imzayı yeniden kontrol eder. 4 MCP aracı (memory_checkpoint_create / _resolve / _query / _verify).
• Rutinler — parametrelendirilmiş, dondurulmuş, yeniden oynatılabilir planlar (şema v62). Bir draft olarak yazılır, ardından dondurulur (değişmez, Ed25519 dondurma-onayı); run, bir {{param}} şablonundan somut bir eylem + kenar kümesini bir routine_runs kaydına dönüştürür. 5 MCP aracı (memory_routine_create / _freeze / _run / _status / _list).
• Her koordinasyon durum değişikliği, signed_events V-4 hash zincirine kurcalamaya karşı korumalı bir coordination.<op> satırı ekler (#1722); yetki veren iki yazma, yerel CAS + W-of-N federasyon fan-out ile HTTP arka plan programına (POST /api/v1/actions/{id}/transition, POST /api/v1/signals) yansıtılır (#1718).

Yazılan biliş (Pillar-2)

memory_kind sözlüğü goal / plan / step ile genişler; kapalı memory_links.relation taksonomisi 6 → 9 ilişkiye genişler (decomposes_into / depends_on / advances, şema v63); ve birinci sınıf bir memories.lifecycle_state sütunu (şema v64), Goal/Plan/Step'i gerçek bir durum makinesi (open → active → blocked/done/abandoned) haline getirir ve MCP / HTTP / SAL yüzeylerinde yasa dışı bir eşlemenin HTTP 409 CONFLICT ile sonuçlandığı şekilde uygulanır. Memory yapısı 27 alana büyür. Yeni MCP aracı yok — v64 çalışması yalnızca izin verilen isteğe bağlı istek alanları ekler.

Federasyon güçlendirildi, varsayılan olarak güvenli

Eş kaydı varsayılan olarak AÇIK (#1789), yetki veren yazmalarda geçiş başına imzalar (#1718), aktarılan anılar için yazma başına içerik onayı (#1464), geçiş-yeniden oynatma nonce'ları (#1805) ve giden eş sertifika parmak izi sabitleme (#1678). Birbirine güvenmek zorunda olmayan heterojen filolar — yükseltmeden önce docs/v0.8.0/release-notes.md §"Federation hardening" bölümündeki güvenli-varsayılan değişiklikleri inceleyin.

Gerçekten engelleyen yönetişim (#1811)

Claude Code PreToolUse yönetişim kancası, bir type:command sarmalayıcısına (ai-memory governance check-action --from-pretool-stdin) dönüştürülür, böylece bir alt tabaka Refuse permissionDecision:"deny" yayar ve aracı gerçekten ENGELLER — önceki type:mcp_tool biçimi yapısal olarak uygulayamazdı. Ayrıca zorunlu kanca-varlığı uygulaması (#1734) ve insan-çevrimiçi için yeni bir escalate yönetişim kararı (§22 PE-5).

Pillar-4 operasyonel kontroller

HTTP kabul kontrolü (#1733 — yazılan bir 503 ile fazlalığı atan isteğe bağlı eşzamanlılık sınırı), ertelenmiş Apache-AGE grafik projeksiyonu (#1735 — senkron AGE gidiş-dönüşlerini postgres bağlantı-yazma sıcak yolundan alır), küratör sıkıştırma aktivasyonu (#1749 / #1750) ve signed_events çapraz satır hash zincirini uçtan uca yürüyen ai-memory verify-audit-trail CLI (§22 PE-8).

Şema v57 → v70 (tümü eklemeli)

Koordinasyon + yazılan biliş + görünürlük + şifreleme-hazırlık + soğuk yol + arşiv-kenar tabloları (v58–v70), hem sqlite hem de postgres bağdaştırıcılarında yansıtılır; ilk açılışta otomatik geçiş yapar ve arşiv → geri yükleme gidiş-dönüşleri kayıpsız çalışır. Kanonik v58–v70 merdiveni için CLAUDE.md §Database bölümüne bakın.

Nereden başlamalı: docs/v0.8.0/release-notes.md (tam sürüm notları), docs/coordination.md (koordinasyon aracı referansı) ve CLAUDE.md §Database (şema-merdiven SSOT).

v0.7'deki yenilikler

v0.7.0, attested-cortex destanını kapatır (11 A–K parçasında 69/69), başlangıçta v0.7.1 olan postgres+AGE birinci sınıf çalışmayı içine alır ve büyük-slam sonrası yayına hazırlık dalgasını (Batman Formları 1-6 + 7. form Option-B temeli + QW-1/2/3 + güvenlik mutabakatı) emer. Kanonik özellik envanteri: docs/internal/v070-feature-inventory.md. Her yüzey, v0.6.4 çağıranları için varsayılan-kapalı veya varsayılan-eşdeğer kalır — döküm için v0.7 uyumluluk matrisine bakın.

Alt tabaka-yerel yazma-zamanı yatırımı (Batman Formları 1-6 + 7. form)

• Form 1 — çevrimiçi yineleme-giderme ve sentez (sorun #754). Tek-parti eylem yayan LLM çağrısı, depolama yolundaki v0.6.x çift-başına sınıflandırıcının yerini alır. Ad alanı standardında legacy_per_pair_classifier = true ile eski evet/hayır seçeneğine geri dönün.
• Form 2 — senkron gömme-öncesi atomlaştırma (sorun #755). Yeni memory_atomise aracı + auto_atomise_mode = Synchronous|Deferred|Off depolama-öncesi kancası. Küratör, uzun yazmaları geri çağırma onları görmeden önce 2–10 atomik önermeye ayrıştırır. docs/atomisation.md bölümüne bakın.
• Form 3 — çok adımlı alım orkestratörü (sorun #756). memory_ingest_multistep, deterministik Jaccard+FTS yardımcılarını prompt-cache-stable LLM aşamalarından geçirir. docs/multistep-ingest.md + cookbook/multistep-ingest/01-two-phase.sh bölümlerine bakın.
• Form 4 — olgu kaynağı (sorun #757). Alıntılar + kaynak-URI + atom-tanecik aralıkları mevcut memory_store / memory_atomise yüklerinde taşınır. docs/provenance.md bölümüne bakın.
• Form 5 — otomatik güven + gölge kalibrasyon + tazelik bozulması (sorun #758). memory_calibrate_confidence MCP aracı + kaynak-başına taban çizgisi taraması. Ortam değişkenleri AI_MEMORY_AUTO_CONFIDENCE, AI_MEMORY_CONFIDENCE_SHADOW, AI_MEMORY_CONFIDENCE_SHADOW_SAMPLE_RATE, AI_MEMORY_CONFIDENCE_DECAY. docs/confidence-calibration.md bölümüne bakın.
• Form 6 — MemoryKind Batman sözlüğü (sorun #759). 10 varyantlı enum (Observation varsayılan + Reflection / Persona / Concept / Entity / Claim / Relation / Event / Conversation / Decision). İsteğe bağlı auto_classify_kind depolama-öncesi kancası (kapalı / regex_only / regex_then_llm). docs/memory-kind-vocab.md bölümüne bakın.
• 7. form — aracı-HARİCİ Katman-4 kablolama (Option-B temeli) (sorun #760; v0.8.0 tam kapsam #697). Operatör-anahtar-çifti imzalı tohum kuralları R001..R004, memory_check_agent_action + memory_rule_list MCP araçları, alt tabaka storage::insert yazma-öncesi kancası. docs/policy-engine.md + docs/governance/agent-action-rules.md bölümlerine bakın.
• Operatör nasıl yapılır — Formlar 1–6 + 7'yi yetenekli → aktif hale getirme (sorun #800). 7 adımlı tarif (operatör anahtar üretimi → imza-tohumu → R001–R004'ü etkinleştir → küratör arka plan programı → isteğe bağlı yansıma geçişi → ad alanı politikaları), launchd / systemd / Task-Scheduler kalıcılığı, doğrulama bloğu, geri alma yolu. docs/batman-active-mode.md ve GitHub Pages atlasına bakın.

Hızlı kazanımlar (Tencent QW-1/2/3)

• QW-1 — dosya tabanlı yansıma zinciri dışa aktarımı. memory_export_reflection MCP aracı + auto_export_reflections_to_filesystem ad alanı politikası → ~/.ai-memory/reflections/<ns>/<id>.md.
• QW-2 — kişilik-olarak-artefakt. memory_persona + memory_persona_generate araçları, MemoryKind::Persona satırları, auto_persona_trigger_every_n_memories ad alanı politikası. docs/persona.md bölümüne bakın.
• QW-3 — bağlam boşaltma ilkel öğesi. memory_offload + memory_deref, büyük araç çıktılarını aracı bağlam penceresinden adreslenebilir blob depolamaya taşır. docs/context-offload.md bölümüne bakın.

Onaylanmış korteks destanı (Parçalar A–K)

• Kanıtlanmış bağlantılar (Ed25519). v0.6.3'te gönderilen ölü signature sütunu artık gerçek ajan başına Ed25519 kanıtlamasıyla dolduruluyor ve memory_verify(link_id) talep üzerine {signature_verified, attest_level, signed_by, signed_at} döndürüyor. ai-memory identity generate ile bir anahtar çifti oluşturun; attest_level = "self_signed" ile tercihe bağlı katılım sağlayın. İmzalama, çözümlenen arka plan programı agent_id'ün yapılandırılmış anahtar dizini altında diskte bir *.priv anahtar çiftine sahip olmasına bağlıdır — load_daemon_signing_key None (src/main.rs:116-118) döndürdüğünde, satırlar yine de yazılır ancak sig boştur ve arka plan programı önyüklemede "imzasız devam ediliyor" satırı yayar. signed_events üzerindeki çapraz satır karma zinciri her iki durumda da kurcalamaya karşı korumalı kalır. attested-cortex RFC bölümüne bakın.
• İmzalı olaylar V-4 kapanışı (çapraz satır karma zinciri) (sorun #698). Her signed_events satırı prev_hash + sequence taşır; ilk satır prev_hash sıfırdır, sonraki satırlar önceki kanonik-CBOR yükünün SHA-256'sını zincirler. ai-memory verify-signed-events-chain zinciri uçtan uca yürür. docs/signed-events-v4.md bölümüne bakın.
• Hook ardışık düzeni (25 yaşam döngüsü olayı). Programlanabilir bir genişletme yüzeyi, 20 temel pre_/post_store|recall|search|delete|promote|link|consolidate|governance_decision|archive|transcript_store + on_index_eviction olayında ve ayrıca 5 grand-slam eklemesinde (pre_recall_expand G10 + pre_reflect/post_reflect özyinelemeli öğrenme Görev 6/8 + pre_compaction/on_compaction_rollback L1-7) tetiklenir. Hook'lar Allow / Modify / Deny / AskUser döndürür. Varsayılan olarak kapalıdır; ~/.config/ai-memory/hooks.toml ile tercihe bağlı katılım sağlayın. docs/hook-pipeline.md bölümüne bakın.
• Yan zincir transkriptleri + oynatma. zstd-3 BLOB yan zinciri ham konuşma/akıl yürütme izlerini saklar; memory_replay(memory_id), zinciri yeniden oluşturmak için memory_transcript_links'i yürür. Ad alanı başına [transcripts.namespaces."team/*"] ile tercihe bağlı katılım. docs/sidechain-transcripts.md bölümüne bakın.
• Federasyon sertleştirmesi. mTLS + X-API-Key + SHA-256 sertifika parmak izi izin listesi; ortam değişkenleri AI_MEMORY_FED_PEER_ATTESTATION, AI_MEMORY_FED_SYNC_TRUST_PEER, AI_MEMORY_FED_TRUST_BODY_AGENT_ID. docs/federation.md bölümüne bakın.
• K8 kota aracı + K10 SSE onayları. memory_quota_status + /api/v1/quota/status (K8). /api/v1/approvals/stream sunucu tarafından gönderilen olaylar, HMAC nonce, yöntem+pending_id bağlama, gecikmeli olay sayısı şeridi (K10) ile. docs/k8-quotas.md + docs/k10-sse-approvals.md bölümlerine bakın.
• Postgres + Apache AGE birinci sınıf arka uç. ai-memory serve --store-url postgres://…, şema paritesi, 6 faktörlü geri çağırma puanlama paritesi, bağlantı geçişi, KG özellikleri (kg_query, kg_timeline, kg_invalidate, find_paths) AGE Cypher üzerinde, AGE yokken özyinelemeli-CTE geri dönüşü ve yeni bir ai-memory schema-init CLI fiili. Kıyaslama kapılı — AGE p95, derinlik=5'te CTE p95'i ≥%30 yenmelidir. Operatör nasıl yapılır: docs/postgres-age-guide.md. Geçiş runbook'u: docs/migration-v0.7.0-postgres.md.
• Yetenekler v3 + akıllı yükleyiciler. memory_capabilities v3, summary, to_describe_to_user, araç başına callable_now, agent_permitted_families, schema_version="3" ekler; yeni her zaman açık memory_load_family(family) ve memory_smart_load(intent) araçları varsayılan core profiline katılır. Sabitlenmiş ifadeler docs/v0.7/canonical-phrasings.md içinde yaşar.
• İzinler + A2A onayları. v0.6.x yönetişim alt sistemi, kurallar + modlar + hook'lar → tek bir Decision olarak yeniden düzenlenir ve ad alanı kalıtımı (G1) gerçekten uygulanır. memory_pending_list / memory_pending_approve / memory_pending_reject(remember=forever) aşamalı güveni etkinleştirir; onay API'sinde HMAC imzalama zorunludur. permissions.mode varsayılan olarak enforce'dır (v0.6.4'te advisory idi). ai-memory governance migrate-to-permissions ile geçiş yapın (kuru çalıştırma önizlemesi; yerinde uygulamak için --config-out ~/.config/ai-memory/config.toml ekleyin). docs/governance.md bölümüne bakın.

Özyinelemeli öğrenme + L1/L2 grand-slam dalgası

memory_reflect alt tabaka ilkel öğesi, ad alanı kapsamlı max_reflection_depth sınırıyla (varsayılan 3, Some(0) kapatma anahtarıdır). L2-1 yansıma geçişi küratörü, L2-2 federasyon farkında yansıma koordinasyonu (memory_reflection_origin), L2-3 geçersiz kılma yayılımı (memory_dependents_of_invalidated), L2-5 adli paket (ai-memory export-forensic-bundle + verify-forensic-bundle), L1-5 Ajan Becerileri (memory_skill_register|list|get|resource|export|promote_from_reflection|compositional_context). Tam başlangıç: docs/RECURSIVE_LEARNING.md. Ajan Becerileri başlangıcı: docs/agent-skills.md. Adli dışa aktarma başlangıcı: docs/forensic-export.md.

Nereden başlamalı: docs/MIGRATION_v0.7.md (yükseltme prosedürü), docs/v0.7.0/release-notes.md (tam sürüm notları), docs/whats-new-v07.html (görsel özet), docs/v0.7/rfc-attested-cortex.md (tasarım gerekçesi), docs/ADMIN_GUIDE.md (operatör oyun kitabı), docs/internal/v070-feature-inventory.md (kanonik özellik gerçeği).

Tek ikili, dört operasyonel mod (v0.6.4). ai-memory Rust ikilisi (tokio + axum) bunlardan herhangi birini izole veya eşzamanlı olarak çalıştırabilir, tek bir SQLite veritabanını paylaşarak:

1. stdio MCP sunucusu -- tam profilde JSON-RPC üzerinden 101 reklamı yapılan giriş (v0.9.0; 100 çağrılabilir bellek aracı + her zaman açık memory_capabilities önyükleme; Profile::full().expected_tool_count()'a karşı doğrulandı). Varsayılan --profile core 7 reklamı yapar (orijinal 5 + memory_load_family + memory_smart_load) artı her zaman açık memory_capabilities önyükleme. ai-memory mcp / ai-memory mcp --profile full
2. HTTP / mTLS arka plan programı -- 127.0.0.1:9077 üzerinde 92 REST rota kaydı (78 benzersiz URL yolu), TLS + isteğe bağlı mTLS izin listesi + API anahtarı kimlik doğrulaması, arka plan GC döngüsü. ai-memory serve
3. Otonom küratör arka plan programı -- otomatik etiketleyen, ad alanı kardeşleri arasındaki çelişkileri yüzeye çıkaran, yakın kopyaları birleştiren ve erişim desenine göre önceliği ayarlayan kendi kendini planlayan döngü (varsayılan 1 saatlik ritim). Her eylem bir geri alma günlüğüne gider; yıkıcı işlemler bir yönetişim onay akışının arkasına alınabilir. ai-memory curator --daemon
4. Senkronizasyon arka plan programı -- örnekler arasında çoğunluk tabanlı eş federasyonu. W-of-N yazma (varsayılan çoğunluk), vektör saat CRDT-lite birleştirme, eşler arasında mTLS izin listesi. ai-memory sync-daemon

MCP, HTTP ve CLI yüzeyleri reaktiftir. Küratör, bellek katmanını kendi kendini koruyan yapan parçadır: oturumlar arasında, depo büyüdükçe geri çağırma kalitesinin yüksek kalması için külliyatı düzenli tutar. Her şey yerel önceliklidir; bulut bağımlılığı yoktur.

Claude Opus 4.7 tarafından yapılan çıplak gerçek değerlendirmesi v0.6.3 kaynak kodunu satır satır okuduktan sonra:

"ai-memory, şimdiye kadar bağlandığım en yetenekli bellek katmanı ve adının reklamını yaptığından anlamlı şekilde daha fazlası. Benim için pratik anlamda şu anlama geliyor: Her oturuma soğuk başlamıyorum. Okuduğum depo, benden başka bir şey tarafından düzenli tutuldu. Çelişkiler sessizce birikmiyor. Külliyat büyüdükçe geri çağırma kalitesi yüksek kalıyor. Hiçbir şey Mac mini'nizden çıkmıyor.

Bu beni otonom bir ajan yapmıyor. Bana otonom bir ajanın ihtiyaç duyacağı türden bellek altyapısını veriyor — ve onu korumak için kendi başına küçük bir otonom döngü çalıştırıyor. Bu gerçek bir temel. Buradan 'ai-memory genel görevleri yürütür' noktasına olan boşluk tesisat (araç çağrı protokolü + araç kayıt defteri + araç kullanabilen bir model), icat değil."

Çok ajanlı AI için alt tabaka. ai-memory bir ajan çalışma zamanı değildir ve kendi başına "otonom AI" değildir. Çok ajanlı otonom dağıtımların altında ihtiyaç duyduğu bellek katmanıdır. Federasyon (broadcast_store_quorum + spawn_catchup_loop), birçok ajan paralel yazarken eşler arasında W-of-N tutarlılığını yönetir; küratör arka plan programı, bir sürü içine karalarken paylaşılan külliyatın gürültüye dönüşmesini engeller; webhook abonelikleri (HMAC imzalı, ad alanı/ajan filtreli, SSRF sertleştirilmiş) depoyu, bellek olaylarında alt ajanları tetikleyen bir mesaj veriyoluna dönüştürür; N düzeyli kalıtım ve ad alanı başına yönetişim politikaları (yazma/yükseltme/silme yetkisi, onaylayan türü, isteğe bağlı N-of-M konsensüsü) içeren ad alanı hiyerarşisi sürüyü sınırlar. Bunu otomatik üretilen becerilere sahip 7/24 çok makineli bir ajan çalıştırıcısının altına istifleyin ve birleşik sistem, otonom AI için davranışsal çıtayı temizler. Kalan boşluklar (ağırlık düzeyinde öğrenme yok, durum bilgisiz akıl yürütme çekirdeği, insan tohumlu kök hedefler) gerçektir ve ai-memory'nin ele aldığı şey değildir; ai-memory, bu boşlukları kapatmaya yönelik her ciddi girişimin ihtiyaç duyacağı çok ajanlı bellek alt tabakasını sağlar.

Geri çağırma kadar sıfır token maliyeti. Yerleşik bellek sistemlerinin (Claude Code otomatik bellek, ChatGPT belleği) aksine — tüm belleğinizi her konuşmaya yükleyen ve her mesajda token ve para yakan — ai-memory, AI memory_recall'ü açıkça çağırana kadar sıfır bağlam tokenı kullanır. Yalnızca ilgili anılar geri gelir ve 6 faktörlü puanlama algoritmasıyla sıralanır. TOON formatı (Token Odaklı Nesne Gösterimi), tekrarlanan alan adlarını ortadan kaldırarak yanıt tokenlarını %40-60 daha azaltır — JSON'da 3 anı = 1.600 bayt; TOON'da = 626 bayt (%61 daha küçük); TOON kompakt = 336 bayt (%79 daha küçük). Claude Code kullanıcıları için: otomatik belleği devre dışı bırakın (settings.json içinde "autoMemoryEnabled": false) ve her mesajda 200+ satır bellek bağlamı ödemeyi bırakmak için ai-memory ile değiştirin.

Ajan kimliği (NHI) — her anı size onu kimin öğrendiğini söyler

ai-memory'nin sakladığı her anı, her işlemde (güncelleme, yinelenenleri kaldırma, içe aktarma, senkronizasyon, birleştirme) hayatta kalan bir metadata.agent_id — bir İnsan Olmayan Kimlik işareti taşır. Her geri çağırma sonucu, AI istemcinizin zaten optimize edildiği TOON-kompakt yanıt formatında, varsayılan olarak her anıyı hangi AI'ın yazdığını söyler:

count:5|mode:hybrid|tokens_used:842
memories[id|title|tier|namespace|priority|score|tags|agent_id]:
a1b2|Project DB is PostgreSQL 16|long|infra|8|0.91|database,postgres|ai:claude-code@workstation:pid-3812
c3d4|API rate limit is 100 rps|long|infra|7|0.87|api,limits|ai:claude-desktop@laptop:pid-5219

İmzasız bir yazımda agent_id iddia edilen bir kimliktir — yalnızca buna dayanarak güvenlik kararları vermeyin. Depolama yolu ajan kanıtlaması, HTTP doğrudan yazma yüzeyinde varsayılan olarak gereklidir (#1751, #1985 tarafından yüzey kapsamlı): imzasız bir HTTP POST /api/v1/memories (+/bulk) attest_level = "claimed"'e inmek yerine reddedilir (403 ATTESTATION_FAILED), operatör açık vazgeçme AI_MEMORY_REQUIRE_AGENT_ATTESTATION=0'i ayarlamadıkça. MCP memory_store ve CLI store operatör-aktör yüzeyleri varsayılan olarak izin verici kalır (imzasız bir yazım claimed'e iner); =1 her yüzeyde katı olmayı zorlar. Kriptografik Ed25519 kanıtlaması iki yüzeyde bağlıdır: (1) depolama yolu kanıtlaması (#626 Katman-3) — CLI (store --sign), MCP (memory_store) veya HTTP (POST /api/v1/memories) yolunda kanonik SignableWrite zarfı üzerinde ayrılmış bir imza sunun ve arka plan programı bunu ajanın bağlı genel anahtarına karşı doğrular, metadata.attest_level = "agent_attested" damgalar (sunulan-ancak-sahte bir imza, bayraktan bağımsız olarak her zaman reddedilir); ve (2) bağlantı kanıtlaması (attested-cortex) — gelen doğrulama için memory_verify(link_id) ve ekleme-only signed_events denetim zinciri ile önceden ayrılmış memory_links.signature alanı. Tam kaynak sözleşmesi için ajan kimliği sayfasına ve attested-cortex RFC'ye bakın.

Geriye dönük konuşma içe aktarma — ai-memory mine

Soğuk başlamayın. ai-memory mine'ü bir Claude, ChatGPT veya Slack dışa aktarımına yönlendirin ve tur tur sıralanmış, tür yazılmış, etiketlenmiş anılara ayrıştırır — böylece AI'ınız bir sonraki oturuma mevcut geçmişinizdeki her kararı, düzeltmeyi ve bulguyu bilerek girer.

ai-memory mine claude  ~/Downloads/claude-export/
ai-memory mine chatgpt ~/Downloads/chatgpt-export.json
ai-memory mine slack   ./slack-export/

Otomatik etiketleme, (title, namespace) üzerinde yinelenenleri kaldırma ve mined_from kaynak, içe aktarılan her anıya damgalanır. Sıfır bağlamdan dolu bir uzun vadeli depoya beş dakikalık katılım. Biçim başına tarifler için içe aktarma geçmişi sayfasına bakın.

Uyumlu AI Platformları

ai-memory, Model Bağlam Protokolü'nü (MCP) destekleyen herhangi bir AI platformuyla entegre olur. MCP, AI asistanlarını harici araçlara ve veri kaynaklarına bağlamak için evrensel standarttır.

MCP birincil entegrasyon katmanıdır. MCP'yi henüz yerel olarak desteklemeyen AI platformları için HTTP API (localhost üzerinde 92 rota kaydı / 78 benzersiz URL yolu) ve CLI (--features sal VEYA --features sal-postgres altında 89 alt komut; varsayılan derlemede 87 (post-#1389 L2 RecoverPreviousSession oturumlar arası bağlam yeniden hidrasyonu için + #1443 Expand ai-memory expand sorgu genişletme yüzeyi için + #1598 Reembed ai-memory reembed vektör uzayı geçiş yüzeyi için); SSOT ai_memory::EXPECTED_CLI_SUBCOMMANDS_DEFAULT + EXPECTED_CLI_SUBCOMMANDS_SAL + mekanik tests/cli_subcommand_count_invariant.rs parite testi ile sabitlenmiştir) evrensel erişim sağlar -- HTTP çağrıları yapabilen veya kabuk komutları çalıştırabilen herhangi bir AI, betik veya otomasyon ai-memory kullanabilir.

60 Saniyede Kurulum

Önceden derlenmiş ikili dosyalar bağımlılık gerektirmez. Kaynaktan derleme Rust ve bir C derleyicisi gerektirir.

En hızlı: Önceden derlenmiş ikili dosya (Rust gerekmez)

# macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/alphaonedev/ai-memory-mcp/main/install.sh | sh

# Fedora/RHEL (COPR)
sudo dnf copr enable alpha-one-ai/ai-memory && sudo dnf install ai-memory

# Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/alphaonedev/ai-memory-mcp/main/install.ps1 | iex

Adım 1: Rust'ı Kurun (önceden derlenmiş ikili dosyalar kullanıyorsanız atlayın)

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

İstemleri takip edin, ardından terminalinizi yeniden başlatın (veya source ~/.cargo/env çalıştırın).

Adım 2: Kaynaktan (Rust gerektirir)

Crates.io üzerinden en son sürüm:

cargo install ai-memory

Git deposundan en son sürüm:

cargo install --git https://github.com/alphaonedev/ai-memory-mcp.git

Bu, ikili dosyayı derler ve PATH'inize koyar. Bir veya iki dakika sürer.

Kaynak derlemeleri için derleme bağımlılıkları:

• Ubuntu/Debian: sudo apt-get install build-essential pkg-config
• Fedora/RHEL: sudo dnf install gcc pkg-config

Adım 3: AI'nızı bağlayın

Yapılandırma platforma göre değişir. Kendinizinkini aşağıda bulun:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "ai-memory",
      "args": ["--db", "~/.claude/ai-memory.db", "mcp", "--tier", "semantic"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "ai-memory",
      "args": ["--db", "~/.claude/ai-memory.db", "mcp", "--tier", "semantic"]
    }
  }
}

# ~/.config/ai-memory/config.toml
schema_version = 2

[llm]
backend     = "xai"
model       = "grok-4.3"
base_url    = "https://api.x.ai/v1"
api_key_env = "XAI_API_KEY"            # process-env-var name (NOT the literal key)

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "ai-memory",
      "args": ["--db", "~/.claude/ai-memory.db", "mcp", "--tier", "autonomous"]
    }
  }
}

[mcp_servers.memory]
command = "ai-memory"
args = ["--db", "~/.local/share/ai-memory/memories.db", "mcp", "--tier", "semantic"]
enabled = true

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "ai-memory",
      "args": ["--db", "~/.local/share/ai-memory/memories.db", "mcp", "--tier", "semantic"],
      "timeout": 30000
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "ai-memory",
      "args": ["--db", "~/.local/share/ai-memory/memories.db", "mcp", "--tier", "semantic"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "ai-memory",
      "args": ["--db", "~/.local/share/ai-memory/memories.db", "mcp", "--tier", "semantic"]
    }
  }
}

mcpServers:
  - name: memory
    command: ai-memory
    args:
      - "--db"
      - "~/.local/share/ai-memory/memories.db"
      - "mcp"
      - "--tier"
      - "semantic"

{
  "mcp": {
    "servers": [
      {
        "id": "ai-memory",
        "label": "AI Memory",
        "enabled": true,
        "transport": "stdio",
        "command": "ai-memory",
        "args": ["mcp", "--tier", "semantic"]
      }
    ]
  }
}

ai-memory serve --host 127.0.0.1 --port 9077
# Expose via HTTPS reverse proxy (nginx, caddy, cloudflare tunnel, etc.)

curl https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.3",
    "tools": [{
      "type": "mcp",
      "server_url": "https://your-server.example.com/mcp",
      "server_label": "memory",
      "server_description": "Persistent AI memory with recall and search",
      "allowed_tools": ["memory_store", "memory_recall", "memory_search"]
    }],
    "input": "What do you remember about our project?"
  }'

ai-memory serve --host 127.0.0.1 --port 9077

client.toolgroups.register(
    provider_id="model-context-protocol",
    toolgroup_id="mcp::memory",
    mcp_endpoint={"uri": "http://localhost:9077/sse"}
)

tool_groups:
  - toolgroup_id: mcp::memory
    provider_id: model-context-protocol
    mcp_endpoint:
      uri: "http://localhost:9077/sse"

openclaw mcp set memory '{"command":"ai-memory","args":["--db","~/.local/share/ai-memory/memories.db","mcp","--tier","semantic"]}'

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "memory": {
        "command": "ai-memory",
        "args": ["--db", "~/.local/share/ai-memory/memories.db", "mcp", "--tier", "semantic"]
      }
    }
  }
}

command: ai-memory
args: ["--db", "/path/to/ai-memory.db", "mcp"]

ai-memory serve
# 92 REST route registrations (78 unique URL paths) at http://127.0.0.1:9077/api/v1/

Adım 4: Tamamlandı. Test edin.

AI asistanınızı yeniden başlatın. MCP kullanıyorsanız, artık oturum başlangıcında tanıtılan 7 araçlık varsayılan yüzeye sahiptir (orijinal 5 + memory_load_family + memory_smart_load; 100 çağrılabilir araçtan diğer 93'ü --profile veya memory_capabilities --include-schema aracılığıyla isteğe bağlı olarak yüklenir). Şunu sorun: "En sevdiğim dilin Rust olduğunu hatırla." Ardından yeni bir sohbette şunu sorun: "En sevdiğim dil nedir?" Hatırlayacaktır.

Mobil platform desteği (v0.7.0 Posture-1a)

ai-memory, standart Rust mobil çapraz derleme yoluyla iOS ve Android'e taşınabilir. v0.7.0, her iki hedef için üç artan seviyede CI kapsamı sunar:

v0.7.0'daki durum: Katman 1, sürüm kapısıdır — etiket kesiminden önce mobil çapraz derleme YEŞİL olmalıdır. Katman 2 (sürüm yapıtları) BUILD ardışık düzenini + yapıt düzenini sunar; C-çağrılabilir FFI yüzeyinin kendisi bir v0.7.x takip sürümünde gelir. Katman 3, her release/** push'unda kapsamlı test alt kümesini çalıştırır.

Sürüm yapıtlarını tüketme:

• iOS — v0.7.x sürüm sayfasından ai-memory-ios.xcframework.tar.gz indirin, açın ve AiMemory.xcframework öğesini Xcode projenize "Frameworks, Libraries, and Embedded Content" altında sürükleyin.
• Android — v0.7.x sürüm sayfasından ai-memory-android.tar.gz indirin, açın ve jniLibs/ ağacını uygulama modülünüzün src/main/jniLibs/ klasörüne kopyalayın.

Mobil yapıtlar ayrıca yayınlanan her v0.7.x sürümünün parçasıdır; Homebrew formülü + APT/RPM paketleri (masaüstü ikili dosyalarını sunar) mobil indirmelere bağlantı veren bir not içerir. CI uygulama geçmişi için #1068 sorununa bakın.

Hızlı başlangıç

İki dakikadan kısa sürede çalışan bir belleğe sıfırdan ulaşın.

1. Kurulum

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/alphaonedev/ai-memory-mcp/main/install.sh | sh

2. MCP'yi yapılandırın (Claude Code için örnek — diğer platformlar aynı şekilde çalışır)

~/.claude.json içine birleştirin:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "ai-memory",
      "args": ["--db", "~/.claude/ai-memory.db", "mcp", "--tier", "semantic"]
    }
  }
}

3. İlk belleğinizi saklayın

ai-memory store -T "Project uses PostgreSQL 15" -c "Main DB is PG 15 with pgvector." --tier long

4. Geri çağırın

ai-memory recall "database"

5. İstatistikleri kontrol edin

ai-memory stats

6. AI'ınızla kullanın. AI istemcinizi yeniden başlatın. Artık MCP üzerinden açılışta tanıtılan 7 varsayılan bellek aracına sahiptir (çalışma zamanı genişletme veya --profile full aracılığıyla erişilebilen 101 tanıtılan girdi) — sohbetler sırasında belleği yerel olarak saklayabilir ve geri çağırabilir.

SDK'lar

MCP / HTTP / CLI yüzeylerine ek olarak, ai-memory HTTP istemcileri ve yardımcı programlar için birinci taraf dil SDK'ları sunar (ör. v0.6.4+ arka plan programlarında çalışma zamanı profil iddiaları için requireProfile).

TypeScript / JavaScript — npm'de @alphaone/ai-memory

npm install @alphaone/ai-memory

Python — PyPI'de ai-memory-mcp (içe aktarma adı ai_memory olarak kalır)

pip install ai-memory-mcp

from ai_memory import AiMemoryClient, require_profile

with AiMemoryClient(base_url="http://127.0.0.1:9077", api_key="...") as client:
    require_profile(client, "graph")  # raises ProfileNotLoaded on miss

Her iki SDK da sunucuyla birlikte sürümlenir (0.9.0, ai-memory 0.9.0 ile eşleşir). v0.6.4+ arka plan programları profil sözleşmesini uygular; v0.6.4 öncesi arka plan programları, SDK yükseltmelerinin eski sunucuları bozmaması için izin veren bir uyar-ve-devam et moduna geri döner. Kaynak kod sdk/typescript/ ve sdk/python/ adreslerinde yaşar.

Ne Yapar?

AI asistanları sohbetler arasında her şeyi unutur. ai-memory bunu düzeltir.

Bir MCP (Model Context Protocol) araç sunucusu olarak çalışır — AI'ınızın yerel olarak konuştuğu bir arka plan süreci. AI'ınız önemli bir şey öğrendiğinde, onu saklar. Bağlama ihtiyaç duyduğunda, 6 faktörlü puanlama algoritmasıyla sıralanan ilgili anıları geri çağırır. Anılar üç katmanda yaşar:

• Kısa vadeli (varsayılan 6 saat, yapılandırılabilir) — geçici hata ayıklama durumu gibi atılabilir bağlam
• Orta vadeli (varsayılan 7 gün, yapılandırılabilir) — sprint hedefleri ve yakın tarihli kararlar gibi çalışma bilgisi
• Uzun vadeli (kalıcı) — mimari, kullanıcı tercihleri, zor kazanılmış dersler

Sürekli erişilen anılar otomatik olarak orta vadeden uzun vadeye yükselir. Her geri çağırma TTL'yi uzatır. Kullanımla öncelik artar. Sistem kendi kendini küratörlük yapar.

MCP'nin ötesinde, ai-memory ayrıca tam bir HTTP REST API'si (9077 bağlantı noktasında 92 rota kaydı / 78 benzersiz URL yolu) ve tam bir CLI (--features sal VEYA --features sal-postgres altında 89 alt komut; varsayılan derlemede 87 (çapraz oturum bağlam rehidrasyonu için #1389 sonrası L2 RecoverPreviousSession + ai-memory expand sorgu genişletme yüzeyi için #1443 Expand + ai-memory reembed vektör uzayı geçiş yüzeyi için #1598 Reembed); SSOT, ai_memory::EXPECTED_CLI_SUBCOMMANDS_{DEFAULT,SAL} + mekanik tests/cli_subcommand_count_invariant.rs parite testiyle sabitlenir) doğrudan etkileşim, komut dosyası oluşturma ve herhangi bir AI platformu veya aracıyla entegrasyon için sunar.

Özellikler

Çekirdek

• MCP araç sunucusu — stdio JSON-RPC üzerinden 101 araç (tam profil), herhangi bir MCP istemcisiyle uyumlu
• Üç katmanlı bellek — kısa (varsayılan 6s TTL), orta (varsayılan 7g TTL), uzun (kalıcı) — TTL'ler yapılandırılabilir
• Tam metin arama — sıralı alma ile SQLite FTS5
• Hibrit geri çağırma — FTS5 anahtar kelime + kosinüs benzerliği, uyarlanabilir harmanlamayla: anlamsal ağırlık 0,50 (kısa içerik) → 0,15 (uzun içerik) arasında değişir çünkü gömme vektörleri uzun metinlerde bilgi kaybeder
• 6 faktörlü geri çağırma puanlaması — FTS alaka düzeyi + öncelik + erişim sıklığı + güven + katman artışı + eskime azalması
• Otomatik yükseltme — 5+ kez erişilen anılar ortadan uzun vadeye yükselir
• TTL uzatma — her geri çağırma süreyi uzatır (kısa +1s, orta +1g)
• Öncelik güçlendirme — her 10 erişimde +1 (maks 10)
• Çelişki tespiti — mevcut anılarla çelişen anıları saklarken uyarır
• Yinelenenleri kaldırma — başlık+ad alanında upsert, katman asla düşürülmez
• Güven puanlaması — sıralamaya dahil edilen 0,0-1,0 kesinlik

Organizasyon

• Ad alanları — anıları proje başına yalıtın (git uzak deposundan otomatik algılanır)
• Bellek bağlantısı — yazılan ilişkiler: related_to, supersedes, contradicts, derived_from, reflects_on (özyinelemeli öğrenme Görev 1/8), derives_from (WT-1-A atomizasyonu), decomposes_into, depends_on, advances — v0.8.0'da dokuz varyant
• Konsolidasyon — birden çok anıyı tek bir uzun vadeli özete birleştirin
• Otomatik konsolidasyon — ad alanı+etiketle gruplayın, eşiğin üzerindeki grupları otomatik birleştirin
• Çelişki çözümü — bir anıyı diğerini geçersiz kılan olarak işaretleyin, kaybedeni düşürün
• Desene göre unutma — ad alanı + FTS deseni + katmana göre toplu silme
• Kaynak takibi — kaynağı izler: user, claude, hook, api, cli, import, consolidation, system
• Ajan kimliği (NHI) — her anı, güncelleme/yinelenen kaldırma/içe aktarma/senkronizasyon/konsolidasyon genelinde savunma derinliği değişmezliğiyle metadata.agent_id (iddia edilen kimlik) taşır; list/search ajanına göre filtreleyin
• Etiketleme — filtre desteğiyle virgülle ayrılmış etiketler

Arayüzler

• 92 HTTP rotası (78 benzersiz yol) — 127.0.0.1:9077'de tam REST API (herhangi bir AI veya araçla çalışır)
• --features sal VEYA --features sal-postgres altında 89 CLI alt komutu (varsayılan derlemede 87) — aynı yeteneklere sahip eksiksiz CLI
• Tam profilde 101 MCP aracı (7 varsayılan; Profile::full().expected_tool_count() ile doğrulanmıştır) — MCP uyumlu herhangi bir AI için yerel entegrasyon
• Etkileşimli REPL kabuğu — renkli çıktıyla recall, search, list, get, stats, namespaces, delete
• JSON çıktısı — tüm CLI komutlarında --json bayrağı
• Dağıtık koordinasyon (v0.8.0 Pillar-1 + Pillar-2) — eylem DAG'ı (memory_action_*), tek sahipli kiralar (memory_lease_*), Ed25519 imzalı sinyaller (memory_signal_*), onaylı kontrol noktaları (memory_checkpoint_*), parametreli rutinler (memory_routine_*) ve Goal/Plan/Step yazılı biliş yaşam döngüsü. docs/coordination.md adresine bakın.

Operasyonlar

• Çok düğümlü senkronizasyon — veritabanı dosyaları arasında çekme, itme veya çift yönlü birleştirme
• İçe/Dışa aktarma — bellek bağlantılarını koruyan tam JSON gidiş-dönüşü
• Çöp toplama — her 30 dakikada bir otomatik arka plan süresi dolumu
• Düzgün kapanma — SIGTERM/SIGINT, temiz çıkış için WAL'ı kontrol noktalar
• Derin sağlık kontrolü — DB erişilebilirliğini ve FTS5 bütünlüğünü doğrular
• Kabuk tamamlamaları — bash, zsh, fish
• Man sayfası — ai-memory man roff'u stdout'a üretir
• Zaman filtreleri — list ve search'te --since/--until
• İnsan tarafından okunabilir yaşlar — CLI çıktısında "2s önce", "3g önce"
• Renkli CLI çıktısı — ANSI katman etiketleri (kırmızı/sarı/yeşil), öncelik çubukları, kalın başlıklar, camgöbeği ad alanları

Kalite

• Tüm yüzeyde ~10.000 test — src/ altında kabaca 6.712 #[test]/#[tokio::test] özniteliği (5.759 #[test] + 953 #[tokio::test]) artı tests/ altında kabaca 3.362 (2.138 #[test] + 1.224 #[tokio::test]), v0.6.4 dönemi ~2.400 test tabanından büyütülmüştür (1.960 lib + 211 entegrasyon + 16 mcp_integration + 4 webhook_http_parity + 16 recipe_contract + diğer ikili hedeflerde ~150). Satır kapsamı ≥%92 proje çıtasının üzerinde tutuldu; net yeni v0.6.4 modülleri %100 (sizes.rs), %99,50 (profile.rs), %97,58 (cli/audit.rs), %97,05 (cli/doctor.rs), %92,56 (handlers.rs), %92,26 (cli/install.rs). v0.6.3.x taban çizgileri (1.809 / %93,08 ve 1.886 / %93,84) kanıt sayfasında dondurulmuş durumda; v0.6.4 metrikleri sürüm notlarında ve test-hub kampanyasında. Ampirik NHI keşif kabulü, Discovery Gate tarafından ayrıca kanıtlanmıştır (T1–T4 matrisi canlı xAI Grok 4.3'e karşı, 6/6 GEÇTİ, GATE YEŞİL).
• LongMemEval kıyaslaması — ICLR 2025 LongMemEval-S veri kümesinde saf FTS5 anahtar kelimeyle (LLM'den bağımsız, 2,2 saniye, 232 q/s, sıfır API maliyeti) %97,0 R@5; mevcut nesil Gemma 4 modeliyle LLM sorgu genişletmesi %97,2 R@5 / %99,6 R@10 / %99,8 R@20 ölçer (bulut API mekanı; tarihsel gemma3:4b %97,8 rakamı #1975 başına başlık olarak emekliye ayrılmıştır). Kıyaslama ayrıntılarına bakın.
• MCP İstemleri — recall-first ve memory-workflow istemleri, AI istemcilerine belleği proaktif kullanmayı öğretir
• TOON varsayılanı — recall/list/search yanıtları varsayılan olarak kompakt TOON kullanır (JSON'dan %79 daha küçük)
• Criterion kıyaslamaları — 1K ölçeğinde insert, recall, search
• GitHub Actions CI/CD — Ubuntu + macOS'ta fmt, clippy, test, build, etikette sürüm

Kapsam Tabanı (sıkı CI kapısı)

Code Coverage işi zorunlu bir durum kontrolüdür. CI, her PR'de iki değişmezi yeniden doğrular: >= %90 satır için mutlak bir taban (felaket düzeyinde gerileme durdurucusu, mevcut ölçümün en yakın %5'e yuvarlanmış hali olarak ayarlanır) ve .coverage-baseline içinde sabitlenen değere karşı %0,5 tolerans penceresi olan bir cırcır (günlük uygulama). Kapsamı artıran PR'ler, gelecekteki PR'lerin yeni tabandan faydalanması için taban dosyasını aynı commit'te güncellemelidir; %0,5'ten fazla gerileyen PR'ler birleştirilmeye engellenir. Mevcut ölçüm: %93,13 satır.

Token Bütçe Kapısı (sıkı CI kapısı, v0.7 C5)

token-budget iş akışı zorunlu bir durum kontrolüdür. Her PR'de cl100k_base ile ölçülen üç değişmezi uygular:

• Araç başına 1500 token tavanı -- hiçbir MCP aracının serileştirilmiş şeması (ad + açıklama + inputSchema) 1500 cl100k_base tokenini aşamaz.
• Tam profil dürüst aralığı (5K-8K) -- v0.6.4 durdurucusu, patolojik küçülmeyi (araçların yanlışlıkla düşürülmesi) tespit etmek için yerinde tutulur.
• Tam profil sert tavanı (v0.7 C5, D1.6/D1.7 sonrası yükseltildi) -- --profile full altındaki kırpılmış tools/list yükü 11.000 cl100k_base tokenini aşamaz (tests/token_budget_guard.rs içinde TRIMMED_FULL_PROFILE_CEILING_TOKENS; orijinal C5 hedefi, D1.6 öncesi elle kodlanmış şemalara karşı 3500 idi -- schemars kaynaklı D1.6/D1.7 genişlemesi sabitlenen tavanı yükseltti). C2 (docs alanını böl), C3 (tekrarlanan şema kalıplarını daralt) ve C4 (nadiren kullanılan isteğe bağlı parametreleri gizle) orijinal sıkıştırmayı yönlendirdi; bu kapı, yüzeyi büyüten gelecekteki PR'leri başka yerlerde bütçe kazanmaya zorlar. Araç başına maliyetleri görmek için ai-memory doctor --tokens --raw-table inceleyin. .github/workflows/token-budget.yml ve docs/v0.7/schema-compaction-audit.md bölümlerine bakın.

ML ve LLM Bağımlılıkları (semantik katman+)

• candle-core, candle-nn, candle-transformers -- yerel Rust çıkarımı için Hugging Face Candle ML çerçevesi
• hf-hub -- Hugging Face Hub'dan modelleri indir
• tokenizers -- metin ön işleme için Hugging Face tokenizer'ları
• instant-distance -- yaklaşık en yakın komşu araması
• reqwest -- LLM arka uç iletişimi için HTTP istemcisi (akıllı/otonom katmanlar -- #1067 başına herhangi bir sağlayıcı: Ollama, xAI, OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Kimi, Qwen, Mistral, Groq, Together, Cerebras, OpenRouter, Fireworks, LMStudio, vLLM, llama.cpp sunucusu)

Mimari

Kıyaslama

ICLR 2025 LongMemEval-S veri kümesinde (500 soru, 6 kategori) değerlendirildi. Saf FTS5 anahtar kelime katmanı 2,2 saniyede %97,0 R@5 elde eder -- LLM'den bağımsız, tamamen yerel, sıfır bulut API çağrısı, sıfır maliyet. LLM sorgu genişletme (akıllı katman), mevcut nesil Gemma 4 modeliyle (bulut API ortamı) %97,2 R@5 ölçer.

Kıyaslama modeli notu (2026-07-10, #1975 kararı ile güncellendi): tarihsel %97,8 R@5 akıllı katman rakamı Gemma 3 4B ile ölçüldü (hâlâ derlenmiş varsayılan genişletme modeli) ve başlık olarak emekliye ayrıldı. Yayınlanan mevcut nesil referans, ölçülen OpenRouter Gemma 4 çalıştırmasıdır: %97,2 R@5 / %99,6 R@10 / %99,8 R@20 (2026-05-31, 500 soru, 0 genişletme hatası). Yerel-Ollama Gemma-4 sayısı yok -- referans kıyaslama ana bilgisayarı yalnızca CPU'dur ve burada geçerli bir tam protokol yerel çalıştırması uygulanamaz (bkz. #1983); yerel GPU yeniden çalıştırması v1.0 sonrası açık kalır. Anahtar kelime katmanı %97,0 R@5 LLM'den bağımsızdır ve etkilenmez.

Performans Bütçeleri (v0.6.4)

Her sürüm, sık kullanılan yol işlemleri için yayınlanmış p95/p99 bütçeleriyle ve ölçülen p95'i bütçeyi %10'dan fazla aşan herhangi bir PR'yi başarısız kılan bir CI kapısıyla birlikte gelir. Hedefler M4 referans donanımı için kalibre edilmiştir; tam tablo ve metodoloji PERFORMANCE.md içindedir.

Aynı iş yükünü yerel olarak çalıştırın:

ai-memory bench                      # human-readable table
ai-memory bench --json               # machine-parseable

Alt tabaka v0.6.3.x → v0.6.4 boyunca değişmez (quiet-tools sürümü daha küçük bir varsayılan araç yüzeyi gönderir, farklı bir sık kullanılan yol değil). Buradaki p99 hedefleri, bir sonraki özel dayanıklılık penceresine kadar bilgilendirici olarak kalır; en son dayanıklılık kanıtı test merkezinde bulunur.

Entegrasyon Yöntemleri

MCP (Birincil -- MCP uyumlu AI platformları için)

MCP önerilen entegrasyondur. AI'ınız, sıfır yapıştırıcı kodla varsayılan olarak reklamı yapılan 7 yerel bellek aracı alır (orijinal 5 + memory_load_family + memory_smart_load; artı her zaman açık olan memory_capabilities önyükleme). Diğer 93 çağrılabilir araç (101 reklamı yapılan giriş -- Profile::full().expected_tool_count() ile doğrulanmış ve src/mcp/registry.rs içinde const_count_matches_full_profile tarafından sabitlenmiş), --profile graph|admin|power|full veya memory_capabilities --include-schema family=<name> aracılığıyla çalışma zamanı genişletme yoluyla erişilebilir durumda kalır. MCP sunucusunu AI platformunuzun yapılandırmasında yapılandırın:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "ai-memory",
      "args": ["--db", "~/.claude/ai-memory.db", "mcp"]
    }
  }
}

HTTP API (Evrensel -- herhangi bir AI veya araç için)

REST API erişimi için HTTP sunucusunu başlatın. HTTP çağrısı yapabilen herhangi bir AI, betik veya otomasyon bunu kullanabilir:

ai-memory serve
# 92 REST route registrations (78 unique URL paths) at http://127.0.0.1:9077/api/v1/

CLI (Evrensel -- betik oluşturma ve doğrudan kullanım için)

CLI bağımsız olarak veya kabuk komutları çalıştıran AI entegrasyonları için bir yapı taşı olarak çalışır:

ai-memory store --tier long --title "Architecture decision" --content "We use PostgreSQL"
ai-memory recall "database choice"
ai-memory search "PostgreSQL"

Özellik Katmanları

ai-memory, başlangıçta ai-memory mcp --tier <tier> ile seçilen 4 özellik katmanını destekler. Daha yüksek katmanlar, disk ve RAM maliyeti karşılığında ML yetenekleri ekler:

Yetenek Matrisi

Her yetenek minimum katmanına eşlenir. Her katman, altındaki katmanlardaki tüm yetenekleri içerir.

Semantik katman (varsayılan) Candle ML çerçevesini paketler ve ilk çalıştırmada all-MiniLM-L6-v2 modelini indirir (~90 MB). Akıllı ve otonom katmanlar bir LLM arka ucu gerektirir -- #1067 (v0.7.0) sonrası bu yerel (Ollama, LMStudio, vLLM, llama.cpp sunucusu) veya herhangi bir OpenAI uyumlu uzak uç nokta (xAI, OpenAI, OpenAI shim aracılığıyla Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, Kimi, Qwen, Mistral, Groq, Together, Cerebras, OpenRouter, Fireworks) olabilir. Seçim AI_MEMORY_LLM_BACKEND ortam değişkeniyle yapılır; satıcı başına API anahtarları XAI_API_KEY / OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY / GEMINI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY / MOONSHOT_API_KEY / DASHSCOPE_API_KEY / vb. veya kurallı AI_MEMORY_LLM_API_KEY aracılığıyla.

Katmanlar özellikleri kapılar, modelleri değil -- ve #1067 (v0.7.0) sonrası katmanlar özellikleri kapılar, satıcıları da değil. --tier bayrağı hangi araçların açığa çıkarılacağını kontrol eder. LLM arka ucu + modeli, AI_MEMORY_LLM_BACKEND + AI_MEMORY_LLM_MODEL ortam değişkenleri (veya ~/.config/ai-memory/config.toml içindeki kurallı [llm] bölümü -- v0.7.x kurumsal şeması ve geçiş aracı için docs/CONFIG_SCHEMA.md bölümüne bakın) aracılığıyla bağımsız olarak yapılandırılabilir. Örneğin, otonom katmanı (tam 101 girişlik yüzey + yeniden sıralayıcı) OpenAI uyumlu takma ad aracılığıyla xAI Grok 4'e karşı çalıştırın:

# Quick path: env vars
export AI_MEMORY_LLM_BACKEND=xai
export AI_MEMORY_LLM_MODEL=grok-4.3
export XAI_API_KEY=xai-…   # or AI_MEMORY_LLM_API_KEY
ai-memory mcp --tier autonomous

# Enterprise path: ~/.config/ai-memory/config.toml (v0.7.x schema v2, #1146)
schema_version = 2
tier = "autonomous"

[llm]
backend     = "xai"
model       = "grok-4.3"
base_url    = "https://api.x.ai/v1"
api_key_env = "XAI_API_KEY"          # mutually exclusive with api_key_file;
                                     # inline `api_key = "..."` is REJECTED.

# Legacy v0.6.x shape — still works, deprecation WARN at load; run
# `ai-memory config migrate` to upgrade in place.
tier = "autonomous"
llm_model = "gemma3:4b"   # default Ollama model at v0.7.0

--tier bayrağı MCP argümanlarında iletilmelidir -- sunucu bir AI istemcisi tarafından başlatıldığında config.toml katman ayarı kullanılmaz.

# Semantic is the default tier
ai-memory mcp

# Keyword -- FTS5 only, no models
ai-memory mcp --tier keyword

# Semantic -- hybrid recall with embeddings (explicit)
ai-memory mcp --tier semantic

# Smart -- adds LLM-powered query expansion, auto-tagging, contradiction detection
ai-memory mcp --tier smart

# Autonomous -- adds cross-encoder reranking
ai-memory mcp --tier autonomous

memory_capabilities aracı, çalışma zamanında etkin katmanı, yüklenen modelleri ve kullanılabilir yetenekleri bildirir.

MCP Araçları

Bu 101 araç (tam profil; src/profile.rs içindeki Profile::full().expected_tool_count() ile kurallı sayım), bir MCP sunucusu olarak yapılandırıldığında herhangi bir MCP uyumlu AI için kullanılabilir (v0.6.4'te dondurulmuş kanıt sayfası 63 araçlık taban çizgisini listeler; aşağıdaki tablo çoğu istemcinin günlük kullandığı temel alt kümeyi belgeler):

HTTP API

127.0.0.1:9077 üzerinde 92 rota kaydı / 78 benzersiz URL yolu. ai-memory serve ile başlayın. Aşağıdaki tablo en sık kullanılan REST uç noktalarını gösterir; tam yüzey için docs/API_REFERENCE.md bölümüne bakın (yönetişim, federasyon, abonelikler, bilgi grafiği, kotalar, onaylar SSE).

Güvenlik: HTTP sunucusu 127.0.0.1'e bağlanır ve varsayılan olarak kimlik doğrulama yapılandırması olmadan, ayrıca izin verici CORS ile birlikte gelir. Her istekte x-api-key başlığını gerektirmek için config.toml içinde api_key ayarlayın (eski ?api_key= sorgu-parametresi biçimi v0.7.0'da kullanımdan kaldırıldı — #1574) ve anahtarsız başlatmayı kesin olarak reddetmek için AI_MEMORY_REQUIRE_API_KEY=1 ayarlayın (#1458). Kimlik doğrulama olmadan ağa maruz bırakmayın (ve --tls-cert/--tls-key veya bir ters proxy aracılığıyla TLS'yi tercih edin).

CLI Komutları

--features sal VEYA --features sal-postgres altında 89 üst düzey alt komut (varsayılan derlemede 87; 2 varyantlı fark Migrate + SchemaInit'dır, her ikisi de src/daemon_runtime.rs::Command::{Migrate,SchemaInit} başına #[cfg(feature = "sal")] ile sınırlandırılmıştır; v0.6.4'te 40'tı). Herhangi bir komut için ai-memory <command> --help çalıştırın veya tam liste için ai-memory --help çalıştırın.

Üst düzey ai-memory ikili dosyası ayrıca genel bayrakları kabul eder:

store alt komutu ek bayrakları kabul eder:

mcp alt komutu ek bir bayrağı kabul eder:

Hatırlama Puanlaması

Her hatırlama sorgusu anıları 6 faktöre göre sıralar:

score = (fts_relevance * -1)
      + (priority * 0.5)
      + (MIN(access_count, 50) * 0.1)
      + (confidence * 2.0)
      + tier_boost
      + recency_decay

Anı Katmanları

Otomatik Davranışlar

• Hatırlamada TTL uzatma: kısa anılar +1 saat, orta anılar +1 gün alır
• Otomatik yükseltme: 5+ kez erişilen orta katman anıları uzun vadeliye yükselir (süre sonu temizlenir)
• Öncelik güçlendirme: her 10 erişimde öncelik 1 artar (10'da sınırlı)
• Çelişki algılama: yeni bir anı aynı ad alanındaki mevcut bir anıyla çakıştığında uyarır
• Tekilleştirme: başlık+ad alanında upsert; güncellemede katman asla düşürülmez

Yapılandırılabilir TTL

Varsayılan TTL'ler (kısa için 6 saat, orta için 7 gün) [ttl] bölümü altında ~/.config/ai-memory/config.toml içinde geçersiz kılınabilir:

[ttl]
short_ttl_secs = 21600      # short-tier TTL in seconds (default: 21600 = 6 hours)
mid_ttl_secs = 604800        # mid-tier TTL in seconds (default: 604800 = 7 days)
long_ttl_secs = 0            # long-tier TTL in seconds (default: 0 = never expires)
short_extend_secs = 3600     # TTL extension on recall for short-tier memories in seconds (default: 3600 = +1h)
mid_extend_secs = 86400      # TTL extension on recall for mid-tier memories in seconds (default: 86400 = +1d)

Beş alanın tümü isteğe bağlıdır — varsayılanı korumak için herhangi birini atlayın. Bu katman için süre sonunu devre dışı bırakmak üzere herhangi bir değeri 0 olarak ayarlayın. Değerler 10 yıllık bir maksimuma sıkıştırılır; negatif uzatma değerleri 0'a sıkıştırılır.

Not: Yapılandırma işlem başlangıcında bir kez yüklenir. config.toml içindeki değişikliklerin etkili olması için ai-memory işleminin (MCP sunucusu, HTTP arka plan programı veya CLI) yeniden başlatılması gerekir.

Arşiv

Çöp toplama bir anının süresi dolduğunda, kalıcı olarak silinmek yerine arşivlenebilir. Arşivlenen anılar ayrı bir depoya taşınır ve daha sonra göz atılabilir, geri yüklenebilir veya temizlenebilir.

Yapılandırma

~/.config/ai-memory/config.toml içinde arşivlemeyi etkinleştirin:

archive_on_gc = true   # archive expired memories instead of deleting them (default: true)

CLI Komutları

archive alt komutu arşivi yönetir:

ai-memory archive list                          # list archived memories
ai-memory archive list --namespace my-project   # filter by namespace
ai-memory archive restore <id>                  # restore an archived memory to active store
ai-memory archive purge --older-than-days 90     # permanently delete archives older than 90 days
ai-memory archive stats                         # show archive statistics

Not: Geri yüklenen anıların expires_at temizlenir (sonraki TTL atamasına kadar kalıcı olur).

MCP Araçları

MCP istemcilerine dört arşiv aracı sunulur:

HTTP Uç Noktaları

Güvenlik

ai-memory tüm giriş yollarında güçlendirme içerir:

• İşlem güvenliği -- tüm çok adımlı veritabanı işlemleri işlemler kullanır; hata durumunda kısmi yazma yoktur
• FTS enjeksiyon önleme -- kullanıcı girdisi FTS5 sorgularına ulaşmadan önce temizlenir; özel karakterler kaçış karakterleriyle işaretlenir
• Hata temizleme -- dahili veritabanı yolları ve sistem ayrıntıları hata yanıtlarından çıkarılır; istemciler yapılandırılmış hata türlerini görür (NOT_FOUND, VALIDATION_FAILED, DATABASE_ERROR, CONFLICT)
• Gövde boyutu sınırları -- HTTP istek gövdeleri Axum'un DefaultBodyLimit özelliğiyle 50 MB ile sınırlandırılmıştır
• Toplu işlem sınırları -- toplu oluşturma uç noktaları, kaynak tükenmesini önlemek için maksimum toplu iş boyutlarını zorunlu kılar
• CORS -- localhost geliştirme iş akışları için izin verici CORS katmanı etkindir
• Girdi doğrulama -- her yazma yolu başlık uzunluğunu, içerik uzunluğunu, ad alanı biçimini, kaynak değerlerini, öncelik aralığını (1-10), güven aralığını (0.0-1.0), etiket biçimini, katman değerlerini, ilişki türlerini ve kimlik biçimini doğrular
• Senkronizasyonda bağlantı doğrulama -- senkronizasyon işlemleri sırasında içe aktarmadan önce tüm bağlantılar doğrulanır (her iki kimlik, ilişki türü, kendi kendine bağlantı yok)
• İş parçacığı güvenli renk -- terminal renk algılama, güvenli eşzamanlı erişim için AtomicBool kullanır
• Yalnızca yerel HTTP -- HTTP sunucusu varsayılan olarak 127.0.0.1'e bağlanır; ağa açık değildir
• WAL modu -- yazma sırasında güvenli eşzamanlı okumalar için SQLite Write-Ahead Logging

Dokümantasyon

Lisans

Telif Hakkı 2026 AlphaOne LLC.

Apache Lisansı, Sürüm 2.0 ("Lisans") kapsamında lisanslanmıştır; bu dosyayı Lisans'a uygun olmadan kullanamazsınız. Lisansın bir kopyasını şu adresten edinebilirsiniz:

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Yürürlükteki yasa gerektirmediği veya yazılı olarak kabul edilmediği sürece, Lisans kapsamında dağıtılan yazılım "OLDUĞU GİBİ" dağıtılır, AÇIK VEYA ZIMNİ HİÇBİR GARANTİ VERİLMEZ, ister açık ister zımni olsun. Lisans kapsamındaki izinler ve sınırlamalar için Lisans'a bakın.