ai-memory

ai-memory™

evrensel AI belleği

ai-memory, AI asistanları için kalıcı bir bellek sistemidir. MCP'yi destekleyen herhangi bir AI ile çalışır -- Claude, ChatGPT, Grok, Llama ve daha fazlası. AI'ınızın öğrendiklerini yerel bir SQLite veritabanında saklar, hatırlama sırasında anıları alaka düzeyine göre sıralar ve önemli bilgileri otomatik olarak kalıcı depolamaya yükseltir. Bir kez kurun, kullandığınız her AI asistanı mimarinizi, tercihlerinizi, düzeltmelerinizi -- sonsuza kadar 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? Bkz. docs/integrations/llm-backends.md — MCP env-block tarifi kurulum yolundan bağımsız olarak aynıdır.

v0.9.0 — güncel sürüm. Bir güvenlik sağlamlaştırma ve kod inceleme sürümü: 5 kulvarlı bir çekişmeli incelemeden 49 düzeltme (#1885–#1935) artı daha küçük bir ek özellik seti. Başlıca değişiklik, güvenli varsayılan bir geçiştir: HTTP doğrudan yazmada aracı doğrulaması varsayılan olarak zorunludur (#1751, #1985 ile yüzey kapsamlı) — operatör açık devre dışı bırakma AI_MEMORY_REQUIRE_AGENT_ATTESTATION=0 ayarını yapmadıkça, imzasız bir HTTP POST /api/v1/memories (+/bulk) attest_level="claimed" olarak kaydedilmek yerine reddedilir (403 ATTESTATION_FAILED). MCP memory_store ve CLI store yüzeyleri operatör-eylemci yoludur ve varsayılan olarak izinli kalır (imzasız bir yazma claimed olarak kaydedilir); =1 her yüzeyde katılığı zorlar. (v0.9.0 GA bunu her yerde zorunlu olarak gönderdi, bu MCP ana bilgisayarlarında karşılanamazdı — güncel sürümde yüzey kapsamlı olarak düzeltildi.) Bununla birlikte, zorunlu kanca varlığı uygulama kapısı artık hem MCP yazma yolunda (#1885) hem de HTTP yazma yolunda (#1924) tetiklenir ve yapılandırılmış bir zorunlu kancanın bir yüzeyde atlanıp diğerinde atlanamadığı sessiz bir baypas boşluğunu kapatır. Sağlamlaştırma geçişi ayrıca bulk_create satır başına doğrulama kapısını (#1919) kapatır, gelen federe BEKLEYEN onayları kayıtlı onaylayıcı kapısından yönlendirir (#1920), team/unit/org görünürlük kapsamını ad alanı hiyerarşisi boyunca artık aşırı geniş olmayacak şekilde daraltır (#1921) ve skill_register'nin folder_path içe aktarımını yapılandırılmış kök altında bir sembolik bağ hapishanesi ile sınırlar (#1923). Yeni bir argv olmayan 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'den uzak tutar (#1927). Ek özellik çalışmaları: parameters_schema + invocation_record (B7-SKILL, #1865) ile aracı tarafından yazılan beceri anıları, recall_observations gölge geri bildirim döngüsü (#1706), bir bellek türetme soy DAG'ı (memory_lineage, #1859) ve isteğe bağlı bir vektör arama minimal dilimi (#1005). Yüzey: şema v78, --profile full adresinde 101 MCP aracı (100 çağrılabilir + her zaman açık memory_capabilities önyükleme) / --profile core adresinde 7, 92 HTTP rota kaydı (78 benzersiz URL yolu), --features sal/sal-postgres altında 89 CLI alt komutu (varsayılan yapıda 87), 9 yazılı MemoryLink ilişkisi, 28 alanlı bir Memory. İki üretim arka ucunda, aynı API arkasında çalışır — gömülü SQLite ve PostgreSQL + Apache AGE — masaüstü, sunucu ve cihaz üstü (iOS + Android) genelinde. Doğrulama ve kanca uygulama geçişleri dışında her şey v0.8.1 üzerine ektir, bunlar güvenli varsayılan kırıcı değişikliklerdir — yükseltmeden önce bunları inceleyin. Tam değişiklik günlüğü: CHANGELOG.md §"[0.9.0] — 2026-07-08".

v0.8.0 (distributed-coordination) — önceki sürüm. Bu, bellek alt yapısının bir koordinasyon alt yapısı haline geldiği sürümdür. #1709'dan dağıtık koordinasyon mekanizmasını ekler: gerçek bir durum makinesine sahip yazılı bir eylem DAG'ı (memory_action_*), TTL sınırlı tek sahipli kiralar (memory_lease_*), Ed25519 imzalı sinyaller (memory_signal_*), Ed25519 doğrulanmış kontrol noktaları (memory_checkpoint_*) ve dondurulmuş, tekrar oynatılabilir rutinler (memory_routine_*) — böylece heterojen bir aracı filosu birbirine güvenmek zorunda kalmadan sırayla çalışabilir, iş devredebilir ve kimin ne dediğini kanıtlayabilir. Üzerine yazılı biliş katmanı ekler (Goal/Plan/Step bellek türleri, bir lifecycle_state makinesi ve decomposes_into / depends_on / advances bağ ilişkileri), federasyonu varsayılan olarak güvenli hale getirir (varsayılan olarak eş kaydı AÇIK #1789, geçiş başına imzalar #1718, yazma başına içerik doğrulaması #1464, geçiş tekrar oynatma nonce'leri #1805, giden eş sertifikası sabitleme #1678) ve gerçekten engelleyen yönetişim sunar — Claude Code PreToolUse kancası bir type:command sarmalayıcı olarak yeniden düzenlenir, böylece bir alt yapı Refuse aracı gerçekten reddeder (#1811). v0.8.0 sürümünde yüzey şuydu: şema v70, --profile full adresinde 100 MCP aracı (99 çağrılabilir + her zaman açık memory_capabilities önyükleme) / --profile core adresinde 7, 91 HTTP rota kaydı (78 benzersiz URL yolu), 83/85 CLI alt komutu, 9 yazılı MemoryLink ilişkisi, 27 alanlı bir Memory. İki üretim arka ucunda, aynı API arkasında çalışır — gömülü SQLite ve PostgreSQL + Apache AGE — masaüstü, sunucu ve cihaz üstü (iOS + Android) genelinde. Her şey v0.7.0 üzerine ektir; yükseltmeden önce güvenli varsayılan geçişlerini inceleyin. Tam sürüm notları: docs/v0.8.0/release-notes.md.

v0.7.0 (attested-cortex) — önceki sürüm. cortex-fluent okunabilirlik çalışmasını, ROADMAP §7.3'teki tam v0.7 güven + A2A kapsamıyla, artı (2026-05-09 operatör direktifi uyarınca) aslen-v0.7.1 olan postgres+AGE birinci sınıf çalışmasını, artı büyük-başarı-sonrası gemiye-hazırlık dalgasını (Batman Formları 1-6 + 7. form Seçenek-B temeli + QW-1/2/3 + mutabakat güvenlik taraması) bir araya getirdi. Altyapı hem daha anlaşılır (yetenekler v3, adlandırılmış yükleyici araçları, sıkıştırılmış şemalar, Batman MemoryKind sözlüğü, persona/atomizasyon/çok-adımlı-alım temelleri) hem de kriptografik olarak güvenilir (Ed25519 onaylama, yan zincir transkriptleri, programlanabilir 25-olaylı kanca hattı, zorunlu ad alanı kalıtımı, V-4 çapraz-satır imzalı-olaylar hash zinciri) hale geldi. v0.7.0 ayrıca postgres + Apache AGE'i birinci sınıf depolama arka ucu olarak sunar — canlı servis kullanımı için ai-memory serve --store-url postgres://…, her iki arka uçta şema eşitliği (v0.7.0 sürümünde, sqlite + postgres mantıksal şema v57'de birleşti, burada CURRENT_SCHEMA_VERSION 57 idi; v0.8.0 sürüm altyapısı bu eşgüdümü şema 70'e ilerletti, eklemeli v58–v70 koordinasyon ve görünürlük tabloları her iki arka uca da yerleştirildi — v58–v70 merdiveni için CLAUDE.md §Veritabanı'na bakın) (kanonik bağlantılar: sqlite için src/storage/migrations.rs + postgres için src/store/postgres.rs); disk-üstü 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 gerisindedir çünkü her iki merdiven de v34 sonrası deltaları süreç-içi kollar aracılığıyla uygular — v35-v57 anlatısı için docs/MIGRATION_v0.7.md §şema-merdiveni'ne bakın; v48 #933 federasyon-itme DLQ tablosunu ekledi; v49 #1025 archived_memories'e 14 null yapılabilir sütun ekledi, böylece arşiv → geri yükleme tam v0.7.0 Bellek şekli için kayıpsız oldu; v50 #1156 agent_quotas BİRİNCİL ANAHTAR'ı (agent_id)'ten (agent_id, namespace)'e genişletti, böylece tek bir ajan birçok ad alanında çalışsa bile ad-alanı-başına K8 kota tahsisleri geçerli oldu — v50 öncesi satırlar _global nöbetçi ad alanına geri doldurulur; v51 #1255 (PR #1296) federation_nonce_cache tablosunu ekledi, böylece eş-tekrar-önleme nonce'ları servis yeniden başlatmalarında kalıcı oldu; v52 #1389 RFC-0001 memory_capture_turn L4 + recover_from_transcript L2 idempotansını destekleyen transcript_line_dedup tablosunu ekledi, böylece turlar arasında bir SIGKILL sonraki yeniden sulandırmada asla yinelenen bir bellek üretmez; v53 #1418 memories_au FTS5 senkronizasyon tetikleyicisini yalnızca (title, content, tags) ile kapsamlandırdı, böylece FTS olmayan sütun güncellemeleri artık gereksiz bir senkronizasyonu tetiklemez; v54 #1466 TTL-sızıntısı ölümsüz-satırlar sınıfını kapatmak için eski NULL-son-kullanma orta/kısa satırlarına kademe-varsayılan son kullanma süresini geri doldurdu; v55 #1476 W=2 federasyon-yakalama sorgusunu (updated_at > ? ORDER BY updated_at ASC LIMIT) sargable yaptı ve sqlite idx_memories_updated_at indeksini ekledi — postgres yeni bir indeks eklemez çünkü memories_updated_at_idx DESC zaten Index Scan Backward aracılığıyla aralık taramasına hizmet eder; v56 #1579 sargable storage::list yeniden yazımı ile eşleştirilmiş bileşik liste/arşiv sıralama indekslerini (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 işlemsizidir; v57 #1579 postgres depolanmış oluşturulan tsv tsvector sütununu + memories_tsv_gin GIN indeksini ekledi, böylece arama/geri çağırma şekilleri eşleşen satır başına tsvector'ü yeniden hesaplamak yerine önceden hesaplanmış sütunda eşleşir ve sıralar — eski memories_content_fts ifade indeksi kaldırılır ve sqlite ikizi bir sürüm-damgası işlemsizidir çünkü FTS5 zaten indekslenmiş metni gerçekleştirir), yeni ai-memory schema-init CLI fiili ve 6 faktörlü geri çağırma puanlama eşitliği. v0.6.4 varsayılan yüzeyi, her zaman açık iki yükleyici ile 7 araca büyür (orijinal beşe memory_load_family + memory_smart_load katılır); --profile full'deki çalışma zamanı tavanı 74 tanıtılan giriştir (73 çağrılabilir bellek aracı + her zaman açık memory_capabilities önyükleme; Profile::full().expected_tool_count()'a karşı doğrulanmıştır — bkz. src/profile.rs). Yeni olan her şey eklemelidir ve (güven + postgres yüzeyleri için) katılımlıdır. v0.6.x'ten yükseltme mi yapıyorsunuz? Önce docs/MIGRATION_v0.7.md okuyun — çoğu v0.6.4 çağırıcısı davranış değişikliği görmez, ancak v0.6.3.1 öncesi v0.6.x kullanıcıları G1 ad-alanı-kalıtım düzeltmesine takılır. postgres+AGE'e mi geçiyorsunuz? Bkz. docs/postgres-age-guide.md ve docs/migration-v0.7.0-postgres.md. Tam sürüm notları: docs/v0.7.0/release-notes.md.

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

v0.9'daki yenilikler

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

Varsayılan olarak güvenli sertleştirme

• HTTP doğrudan yazma yüzeyinde varsayılan olarak ajan onaylaması gerekli (#1751, #1985 ile yüzey kapsamına alındı). AI_MEMORY_REQUIRE_AGENT_ATTESTATION, yüzey başına derlenmiş bir varsayılan ile üç durumludur: ayarlanmamış → HTTP doğrudan yazmada gerekli (POST /api/v1/memories + /bulk, 403 ATTESTATION_FAILED reddedildi), MCP memory_store ve CLI store operatör-olarak-aktör yüzeylerinde izin verici (imzasız bir yazma attest_level="claimed" olarak iner); =1 her yerde katıyı zorlar, =0 her yerde izin vericiyi zorlar. Sunulan ancak sahte bir imza, yüzeyden bağımsız olarak her yerde reddedilir. Yazmaları imzalayın (ai-memory agents bind-key ile bağlanmış bir anahtar çifti ile ai-memory store --sign) veya =0 devre dışı bırakma seçeneğini kullanın. (v0.9.0 GA bunu her-yerde-gerekli olarak gönderdi, MCP ana bilgisayarlarında karşılanamaz — bkz. #1981; #1985 ile yüzey kapsamına düzeltildi.)
• Çift MCP + HTTP kanca-zorlama kapısı (#1885 / #1924). Zorunlu-kanca-varlığı zorlama kapısı (aslen yalnızca MCP, #1734) artık HTTP yazma yolunda da danışılır, MCP'yi tamamen atlayan bir yazmanın yapılandırılmış bir zorunlu kancayı asla görmediği sessiz-baypas boşluğunu (CWE-288) kapatır.
• bulk_create onaylama kapılaması (#1919). Toplu yazmalar artık tek bir memory_store çağrısıyla aynı satır-başına ajan-onaylama gereksinimini zorlar — bir toplu işteki her satır, yalnızca isteğin bütünü değil, geçerli bir onaylama taşımalıdır.
• Federasyon onaylayıcı kapısı (#1920). Gelen bir federasyon BEKLEYEN onayı, yalnızca bir eşin kayıtlı onaylayıcısına atfedildiğinde yerine getirilir — kayıtlı ancak güvenilmeyen bir eş artık keyfi bir istek sahibi için onay taklit edemez.
• team/unit/org kapsam sertleştirmesi (#1921). Görünürlük kapsam çözümlemesi artık team/unit/org kapsamları için ad-alanı-ata hiyerarşisini doğru şekilde zorlar, bir kiracı-izolasyon boşluğunu (CWE-863) kapatır.
• skill_register yol sınırlaması (#1923). Bir becerinin folder_path içe aktarımı kanonikleştirilir ve yapılandırılmış kök altında sınırlandırılır, içe aktarılan ağaç içindeki sembolik bağlar takip edilmek yerine reddedilir (CWE-22/CWE-59).
• Argv olmayan depo-url'si kimlik bilgisi kanalları (#1927). Yeni AI_MEMORY_STORE_URL (yalnızca sahip /proc/environ) ve AI_MEMORY_STORE_URL_FILE (bir 0600 dosyası), ai-memory serve'in, gömülü parola dahil olmak üzere postgres/depo URL'sini, dünya-okunabilir /proc/<pid>/cmdline ve ps auxww aracılığıyla herhangi bir yerel UID'ye maruz kaldığı --store-url argv'sine asla koymadan almasını sağlar. Çözümleme sırası: dosya → env → --store-url.

Eklemeli özellikler

• B7-SKILL — beceri bellekleri birinci sınıf (#1865). Kayıt zamanında parameters_schema, bir invocation_record ve ajan tarafından yazılan beceriler için bir sürüm yüzeyi.
• recall_observations gölge-geribildirim döngüsü (#1706, SHADOW modu). Sıralama davranışını henüz değiştirmeden geri çağırma geribildirim döngüsünü kapatır.
• Bellek-türetme soy DAG'ı (memory_lineage, şema v78, #1859). Hangi belleklerin hangilerinden türetildiğini, hem MCP hem de yeni GET /api/v1/memories/{id}/lineage HTTP rotası üzerinden yürür.
• Vektör-arama minimal katılım dilimi (#1005; tam altyapı #1860'a ertelendi).
• Fiziksel CPU'lara boyutlandırılmış yeniden sıralayıcı işçi havuzu (#1867) ve geri çağırma varsayılan olarak PURE'dur (#1869 — geri çağırma sıcak yolundan yazma patlamasını kaldırır).
• Yalnızca-ekleme omurgası + imzalama-katmanı ayrımı: her mutasyon noktası imzalı revizyon yapraklarına yönlendirildi (#1823), üç anahtarlı Kaydedici/Yargıç/Durdurucu imzalama ayrımı (#1826), uçtan uca bağlanmış macaroon yetenek belirteçleri (#1827) ve rotasyon sağkalımı için imzalı bir kimlik-soy anahtar-ardıllık zinciri (#1828, şema v76).

Nereden başlamalı: CHANGELOG.md (tam değişiklik günlüğü), docs/ADMIN_GUIDE.md (operatör kılavuzu — onaylama + kanca-zorlama duruşu).

v0.8'daki yenilikler

v0.8.0 (distributed-coordination), bellek altyapısını çok-ajanlı (NHI) filolar için bir koordinasyon altyapısına dönüştürür. 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 (Sütun-1, #1709)

• Eylemler — bağımlılık DAG’ı (şema v59). Durum makinesine sahip tipli eylem düğümleri (pending → claimed → in_progress → done/failed/abandoned), tipli DAG kenarları (requires / unlocks / blocks / gated_by / sibling) ve bir 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). Heartbeat ile yenilenen karşılaştır-ve-değiştir talebi (PRIMARY KEY üzerinde action_id = aynı anda tek sahip) artı saatlik kira temizleyici. 4 MCP aracı (memory_lease_acquire / _renew / _release / _get).
• Sinyaller — tipli, Ed25519 imzalı ajanlar arası mesajlar (şema v60). Her biri bir imza + gönderici signer_pubkey taşır ve correlation_id / in_reply_to aracılığıyla konulara bağlanır. 5 MCP aracı (memory_signal_send / _read / _inbox / _thread / _ack).
• Kontrol Noktaları — onaylanmış koşullu kapılar (şema v61). Bir koşul çözülene kadar engelleyen kapı; çözüm, görev ayrılığı için yerinde kendinden imzalıdır (Ed25519) ve verify imzayı yeniden kontrol eder. 4 MCP aracı (memory_checkpoint_create / _resolve / _query / _verify).
• Rutinler — parametrelendirilmiş, dondurulmuş, tekrar 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 kanıt niteliğinde bir coordination.<op> satırı ekler (#1722); iki yetki veren yazma, yerel CAS + W-of-N federasyon yayılımı ile HTTP arka plan programına (POST /api/v1/actions/{id}/transition, POST /api/v1/signals) yansıtılır (#1718).

Tipli bilişsellik (Sütun-2)

memory_kind sözlüğü goal / plan / step ile genişler; kapalı memory_links.relation taksonomisi 6 → 9 ilişkiye çıkar (decomposes_into / depends_on / advances, şema v63); ve birinci sınıf bir memories.lifecycle_state sütunu (şema v64), Hedef/Plan/Adım'ı gerçek bir durum makinesi (open → active → blocked/done/abandoned) haline getirir ve MCP / HTTP / SAL yüzeylerinde geçersiz kenar eşlemesi ile HTTP 409 CONFLICT uygulanır. Memory yapısı 27 alana çıkar. 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 tekrarı nonce'leri (#1805) ve giden eş sertifika parmak izi sabitleme (#1678). Birbirine güvenmek zorunda olmayan heterojen filolar — yükseltmeden önce docs/v0.8.0/release-notes.md §"Federasyon güçlendirme" bölümündeki güvenli varsayılan değişikliklerini inceleyin.

Gerçekten engelleyen yönetişim (#1811)

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

Sütun-4 operasyonel kontroller

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

Şema v57 → v70 (tümü eklemeli)

Koordinasyon + tipli bilişsellik + görünürlük + şifreleme hazırlığı + soğuk yol + arşiv kenarı tabloları (v58–v70), hem sqlite hem de postgres adaptörlerinde yansıtılmıştır; ilk açılışta otomatik geçiş yapar ve arşiv → geri yükleme gidiş-dönüşlerini kayıpsız yapar. Kanonik v58–v70 merdiveni için CLAUDE.md §Veritabanı'na bakın.

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

v0.7'deki yenilikler

v0.7.0, attested-cortex destanını kapatır (A–K 11 iz boyunca 69/69), başlangıçta v0.7.1 olan postgres+AGE birinci sınıf çalışmasını içine alır ve büyük başarı sonrası gemiye hazırlık dalgasını (Batman Formları 1-6 + 7. form Seçenek-B temeli + QW-1/2/3 + güvenlik mutabakatı) emer. Kanonik özellik envanteri: docs/internal/v070-feature-inventory.md. Her yüzey, v0.6.4 çağrıcıları için varsayılan olarak 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 tekilleştirme ve sentez (konu #754). Tek toplu eylem yayan LLM çağrısı, depolama yolundaki v0.6.x çift başına sınıflandırıcının yerini alır. Ad alanı standardında legacy_per_pair_classifier = true aracılığıyla eski evet/hayır'a geri dönün.
• Form 2 — senkron gömmeden önce atomize et (konu #755). Yeni memory_atomise aracı + auto_atomise_mode = Synchronous|Deferred|Off ön depolama kancası. Düzenleyici, hatırlama onları görmeden önce uzun yazıları 2–10 atomik önermeye ayrıştırır. Bkz. docs/atomisation.md.
• Form 3 — çok adımlı alım orkestratörü (konu #756). memory_ingest_multistep, istem önbelleği kararlı LLM aşamaları boyunca deterministik Jaccard+FTS yardımcılarını işler. Bkz. docs/multistep-ingest.md + cookbook/multistep-ingest/01-two-phase.sh.
• Form 4 — olgu kökeni (konu #757). Alıntılar + kaynak-URI + atom tanecik aralıkları, mevcut memory_store / memory_atomise yüklerine eklenir. Bkz. docs/provenance.md.
• Form 5 — otomatik güven + gölge kalibrasyon + tazelik azalması (konu #758). memory_calibrate_confidence MCP aracı + kaynak başına temel tarama. Ortam değişkenleri AI_MEMORY_AUTO_CONFIDENCE, AI_MEMORY_CONFIDENCE_SHADOW, AI_MEMORY_CONFIDENCE_SHADOW_SAMPLE_RATE, AI_MEMORY_CONFIDENCE_DECAY. Bkz. docs/confidence-calibration.md.
• Form 6 — MemoryKind Batman sözlüğü (konu #759). 10 değişkenli enum (varsayılan Observation + Reflection / Persona / Concept / Entity / Claim / Relation / Event / Conversation / Decision). İsteğe bağlı auto_classify_kind ön depolama kancası (kapalı / yalnızca_regex / regex_sonra_llm). Bkz. docs/memory-kind-vocab.md.
• 7. form — ajan-DIŞ Katman-4 kablolaması (Seçenek-B temeli) (konu #760; v0.8.0 tam kapsamı #697). Operatör anahtar çifti imzalı tohum kuralları R001..R004, memory_check_agent_action + memory_rule_list MCP araçları, alt tabaka storage::insert ön yazma kancası. Bkz. docs/policy-engine.md + docs/governance/agent-action-rules.md.
• Operatör nasıl yapılır — Form 1–6 + 7'yi yetenekli → aktif hale getirme (konu #800). 7 adımlı tarif (operatör anahtar üretimi → tohum imzalama → R001–R004'ü etkinleştirme → düzenleyici arka plan programı → isteğe bağlı yansıma geçişi → ad alanı politikaları), launchd / systemd / Görev Zamanlayıcı kalıcılığı, doğrulama bloğu, geri alma yolu. Bkz. docs/batman-active-mode.md ve GitHub Pages atlası.

Hızlı kazanımlar (Tencent QW-1/2/3)

• QW-1 — dosya destekli 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 — yapıt olarak persona. memory_persona + memory_persona_generate araçları, MemoryKind::Persona satırları, auto_persona_trigger_every_n_memories ad alanı politikası. Bkz. docs/persona.md.
• QW-3 — bağlam boşaltma ilkeli. memory_offload + memory_deref, büyük araç çıktılarını ajan bağlam penceresinden adreslenebilir blob depolamaya taşır. Bkz. docs/context-offload.md.

Onaylanmış korteks destanı (A–K İzleri)

• Onaylanmış bağlantılar (Ed25519). v0.6.3'te gönderilen boş signature sütunu artık ajan başına gerçek Ed25519 onayıyla doldurulur ve memory_verify(link_id) istek üzerine {signature_verified, attest_level, signed_by, signed_at} döndürür. ai-memory identity generate ile bir anahtar çifti oluşturun; attest_level = "self_signed" aracılığıyla katılın. İmzalama, çözümlenen arka plan programının agent_id yapılandırılmış anahtar dizini altında diskte bir *.priv anahtar çiftine sahip olmasına bağlıdır — load_daemon_signing_key, None (src/main.rs:116-118) döndürdüğünde, satırlar hâlâ yazılır ancak sig boştur ve arka plan programı başlangıçta bir "imzasız devam ediliyor" satırı yayar. signed_events üzerindeki çapraz satır hash zinciri her iki durumda da kurcalamaya karşı kanıt olarak kalır. attested-cortex RFC sayfasına bakın.
• İmzalı olaylar V-4 kapanışı (çapraz satır hash zinciri) (konu #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 yürütür. docs/signed-events-v4.md sayfasına bakın.
• Kanca hattı (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 olayına ve ayrıca 5 büyük slam eklemesine (pre_recall_expand G10 + pre_reflect/post_reflect özyinelemeli-öğrenme Görev 6/8 + pre_compaction/on_compaction_rollback L1-7) ateşlenir. Kancalar Allow / Modify / Deny / AskUser döndürür. Varsayılan kapalı; ~/.config/ai-memory/hooks.toml aracılığıyla katılın. docs/hook-pipeline.md sayfasına bakın.
• Yan zincir transkriptleri + tekrar oynatma. zstd-3 BLOB yan zinciri ham konuşma/akıl yürütme izlerini depolar; memory_replay(memory_id), zinciri yeniden oluşturmak için memory_transcript_links'i yürütür. [transcripts.namespaces."team/*"] aracılığıyla ad alanı başına katılım. docs/sidechain-transcripts.md sayfasına bakın.
• Federasyon sağlamlaştırması. 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 sayfasına bakın.
• K8 kota aracı + K10 SSE onayları. memory_quota_status + /api/v1/quota/status (K8). HMAC nonce, yöntem+pending_id bağlaması, gecikmeli olay sayısı sıyırma ile /api/v1/approvals/stream sunucu tarafından gönderilen olaylar (K10). docs/k8-quotas.md + docs/k10-sse-approvals.md sayfalarına bakın.
• Postgres + Apache AGE birinci sınıf arka uç. ai-memory serve --store-url postgres://…, şema eşliği, 6 faktörlü hatırlama puanlama eşliği, bağlantı geçişi, AGE mevcut olmadığında özyinelemeli-CTE geri dönüşü ile AGE Cypher üzerinde KG özellikleri (kg_query, kg_timeline, kg_invalidate, find_paths) ve ayrıca yeni bir ai-memory schema-init CLI fiili. Kıyaslama kapılı — AGE p95, derinlik=5'te CTE p95'i ≥%30 geçmelidir. Operatör nasıl yapılır: docs/postgres-age-guide.md. Geçiş kılavuzu: 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 bulunur.
• İzinler + A2A onayları. v0.6.x yönetişim alt sistemi, ad alanı mirası (G1) gerçekten uygulanmış olarak kurallar + modlar + kancalar → tek bir Decision olarak yeniden düzenlenmiştir. memory_pending_list / memory_pending_approve / memory_pending_reject(remember=forever) aşamalı güveni etkinleştirir; onay API'sinde HMAC imzalama zorunludur. permissions.mode varsayılanı enforce'dır (v0.6.4'te advisory idi). ai-memory governance migrate-to-permissions ile geçiş yapın (kuru çalışma önizlemesi; yerinde uygulamak için --config-out ~/.config/ai-memory/config.toml ekleyin). docs/governance.md sayfasına bakın.

Özyinelemeli-öğrenme + L1/L2 büyük slam dalgası

Ad alanı kapsamlı max_reflection_depth sınırına sahip memory_reflect alt katman ilkel (varsayılan 3, Some(0) öldürme 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 el kitabı), docs/internal/v070-feature-inventory.md (kanonik özellik doğruluğu).

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

1. stdio MCP sunucusu -- tam profilde JSON-RPC üzerinden 101 tanıtılan giriş (v0.9.0; 100 çağrılabilir bellek aracı + her zaman açık memory_capabilities önyükleme; Profile::full().expected_tool_count()'a karşı doğrulanmıştır). Varsayılan --profile core 7 tanıtır (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 etiketleme, ad alanı kardeşleri arasında çelişkileri yüzeye çıkarma, yakın kopyaları birleştirme ve erişim desenine göre önceliği ayarlama yapan kendi kendini zamanlayan döngü (varsayılan 1 saatlik sıklık). Her eylem bir geri alma günlüğüne gider; yıkıcı işlemler bir yönetişim onay akışının arkasına kapatılabilir. ai-memory curator --daemon
4. Senkronizasyon arka plan programı -- örnekler arasında çoğunluk tabanlı eş federasyonu. N yazmanın W'si (varsayılan çoğunluk), vektör saati CRDT-lite birleştirme, eşler arasında mTLS izin listesi. ai-memory sync-daemon

MCP, HTTP ve CLI yüzeyleri tepkiseldir. Küratör, bellek katmanını kendi kendini idame ettiren kısımdır: oturumlar arasında, depo büyüdükçe hatırlama kalitesinin yüksek kalması için külliyatı düzenli tutar. Her şey yerel önceliklidir; bulut bağımlılığı yoktur.

Claude Opus 4.7 tarafından v0.6.3 kaynağını satır satır okuduktan sonra yapılan öz değerlendirme:

"ai-memory, şimdiye kadar bağlandığım en yetenekli bellek katmanıdır ve adının tanıttığından anlamlı derecede daha fazlasıdır. Benim için, pratik anlamda, şu anlama gelir: Her oturuma soğuk başlamam. Okuduğum depo benden başka bir şey tarafından düzenli tutulmuştur. Çelişkiler sessizce birikmez. Külliyat büyüdükçe bile hatırlama kalitesi yüksek kalır. Mac mini'nizden hiçbir şey çıkmaz.

Beni otonom bir ajan yapmıyor. Bana otonom bir ajanın ihtiyaç duyacağı türden bir bellek altyapısı veriyor — ve bunu sürdürmek için kendisi küçük bir otonom döngü çalıştırıyor. Bu gerçek bir temeldir. Buradan 'ai-memory genel görevleri yürütür'e olan boşluk tesisattır (araç çağrı protokolü + araç kaydı + araç kullanabilen bir model), icat değil."

Çok ajanlı AI için alt katman. 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 olarak yazdığında eşler arasında N'de W tutarlılığını yönetir; küratör arka plan programı, bir sürü içine karaladıkça paylaşılan külliyatın gürültüye dönüşmesini engeller; web kancası abonelikleri (HMAC imzalı, ad alanı/ajan filtrelenmiş, SSRF sertleştirilmiş) depoyu bellek olaylarında aşağı akış ajanlarını tetikleyen bir mesaj yoluna dönüştürür; N seviyeli mirasa ve ad alanı başına yönetişim politikalarına (yazma/yükseltme/silme yetkisi, onaylayıcı türü, isteğe bağlı N'de M konsensüs) sahip ad alanı hiyerarşisi sürüyü sınırlar. Bunu, otomatik oluşturulan becerilere sahip 7/24 çok makineli bir ajan çalıştırıcısının altına yerleştirin ve birleşik sistem otonom AI için davranışsal çıtayı aşar. Kalan boşluklar (ağırlık seviyesinde öğrenme yok, durumsuz akıl yürütme çekirdeği, insan tarafından tohumlanan kök hedefler) gerçektir ve ai-memory'nin ele aldığı şeyler değildir; ai-memory, bu boşlukları kapatmaya yönelik herhangi bir ciddi girişimin ihtiyaç duyacağı çok ajanlı bellek alt katmanını sağlar.

Hatırlamaya kadar sıfır token maliyeti. Tüm belleğinizi her konuşmaya yükleyen — her mesajda token ve para yakan — yerleşik bellek sistemlerinin (Claude Code otomatik bellek, ChatGPT bellek) aksine, ai-memory, AI açıkça memory_recall'i çağırana kadar sıfır bağlam tokeni kullanır. Yalnızca ilgili anılar, 6 faktörlü bir puanlama algoritmasıyla sıralanarak geri gelir. TOON formatı (Token Odaklı Nesne Notasyonu), tekrarlanan alan adlarını ortadan kaldırarak yanıt tokenlerini %40-60 daha azaltır — JSON'da 3 anı = 1.600 bayt; TOON'da = 626 bayt (%61 daha küçük); TOON kompakt'ta = 336 bayt (%79 daha küçük). Claude Code kullanıcıları için: otomatik belleği devre dışı bırakın (settings.json'da "autoMemoryEnabled": false) ve her bir mesajda 200+ satır bellek bağlamı için ödeme yapmayı durdurmak için ai-memory ile değiştirin.

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

ai-memory'nin depoladığı her anı bir metadata.agent_id taşır — her işlemden (güncelleme, tekilleştirme, içe aktarma, senkronizasyon, birleştirme) sağ çıkan bir İnsan Olmayan Kimlik işaretçisi. Her hatırlama sonucu, AI istemcinizin zaten optimize edildiği TOON-kompakt yanıt formatında, varsayılan olarak size her anıyı hangi AI'nın 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 yazmada agent_id iddia edilen bir kimliktir — yalnızca buna dayanarak güvenlik kararları vermeyin. Depo yolu ajan onayı, HTTP doğrudan yazma yüzeyinde varsayılan olarak zorunludur (#1751, #1985 tarafından yüzey kapsamlı): imzasız bir HTTP POST /api/v1/memories (+/bulk), operatör açık devre dışı bırakma AI_MEMORY_REQUIRE_AGENT_ATTESTATION=0'i ayarlamadıkça attest_level = "claimed"'e düşmek yerine reddedilir (403 ATTESTATION_FAILED). MCP memory_store ve CLI store operatör-aktör yüzeyleri varsayılan olarak izinli kalır (imzasız bir yazma claimed'e düşer); =1 her yüzeyde katılığı zorlar. Kriptografik Ed25519 onayı iki yüzeyde bağlanmıştır: (1) depo yolu onayı (#626 Katman-3) — CLI (store --sign), MCP (memory_store) veya HTTP (POST /api/v1/memories) yolunda kanonik SignableWrite zarfı üzerinde ayrık bir imza sunun ve arka plan programı bunu ajanın bağlı açık anahtarına karşı doğrular, metadata.attest_level = "agent_attested"'i damgalar (sunulan-ama-sahte bir imza, bayraktan bağımsız olarak her zaman reddedilir); ve (2) bağlantı onayı (attested-cortex) — gelen doğrulama için memory_verify(link_id) ile önceden ayrılmış memory_links.signature alanı ve yalnızca eklenebilir bir signed_events denetim zinciri. Tam köken sözleşmesi için ajan kimliği sayfasına ve attested-cortex RFC sayfasına bakın.

Geriye dönük konuşma içe aktarma — ai-memory mine

Soğuk başlamayın. ai-memory mine'i bir Claude, ChatGPT veya Slack dışa aktarımına yönlendirin ve sıra sıra sıralanmış, katman tipli, etiketlenmiş anılara ayrıştırır — böylece AI'nız 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 tekilleştirme ve mined_from kökeni, içe aktarılan her anıya damgalanır. Sıfır bağlamdan doldurulmuş bir uzun vadeli depoya beş dakikalık alıştırma. Biçim başına tarifler için içe aktarma geçmişi sayfasına bakın.

Uyumlu AI Platformları

ai-memory, Model Bağlam Protokolü (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'ta 92 rota kaydı / 78 benzersiz URL yolu) ve CLI (--features sal VEYA --features sal-postgres altında 89 alt komut; varsayılan derlemede 87 (oturumlar arası bağlam yeniden yükleme için #1389 sonrası L2 RecoverPreviousSession + ai-memory expand sorgu genişletme yüzeyi için #1443 Expand + ai-memory reembed vektör uzayı geçiş yüzeyi için #1598 Reembed); ai_memory::EXPECTED_CLI_SUBCOMMANDS_DEFAULT + EXPECTED_CLI_SUBCOMMANDS_SAL + mekanik tests/cli_subcommand_count_invariant.rs eşlik testi ile sabitlenmiş SSOT) evrensel erişim sağlar -- HTTP çağrısı yapabilen veya kabuk komutları çalıştırabilen herhangi bir AI, betik veya otomasyon ai-memory'i kullanabilir.

60 Saniyede Kurulum

Önceden derlenmiş ikili dosyalar hiçbir bağımlılık gerektirmez. Kaynaktan derlemek için Rust ve bir C derleyicisi gerekir.

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 kullanılıyorsa atlayın)

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

Yönergeleri izleyin, ardından terminalinizi yeniden başlatın (veya source ~/.cargo/env komutunu çalıştırın).

Adım 2: Kaynaktan (Rust gerektirir)

Crates.io adresinden 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 yerleştirir. Bir veya iki dakika sürer.

Kaynak derlemeler 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. Sizinkini 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; çağrılabilir 100 aracın diğer 93'ü --profile veya memory_capabilities --include-schema aracılığıyla isteğe bağlı olarak yüklenir). Şunu sorun: "En sevdiğim dilin Rust olduğuna dair bir anı sakla." Ardından yeni bir konuşmada şunu sorun: "En sevdiğim dil nedir?" Hatırlayacaktır.

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

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

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

Sürüm yapıtlarını tüketme:

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

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

Hızlı Başlangıç

İki dakikadan kısa sürede sıfırdan çalışan bir belleğe 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 ile birleştirin:

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

3. İlk anınızı 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'nız ile kullanın. AI istemcinizi yeniden başlatın. Artık MCP üzerinden önyüklemede tanıtılan 7 varsayılan bellek aracına sahiptir (çalışma zamanı genişletme veya --profile full aracılığıyla erişilebilen 101 tanıtılan giriş) -- konuşmalar sırasında anıları yerel olarak saklayabilir ve geri çağırabilir.

SDK'lar

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

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 sunucu ile sürümlendirilir (0.9.0, ai-memory 0.9.0 ile eşleşir). v0.6.4+ arka plan programları profil sözleşmesini zorunlu kılar; v0.6.4 öncesi arka plan programları, SDK yükseltmelerinin eski sunucuları bozmaması için izin veren bir uyarı-ve-devam-et moduna geri döner. Kaynak kodu sdk/typescript/ ve sdk/python/ dizinlerinde bulunur.

Ne İşe Yarar?

AI asistanları konuşmalar arasındaki her şeyi unutur. ai-memory bunu düzeltir.

Bir MCP (Model Bağlam Protokolü) araç sunucusu olarak çalışır -- AI'nızın yerel olarak konuştuğu bir arka plan süreci. AI'nız önemli bir şey öğrendiğinde onu saklar. Bağlama ihtiyaç duyduğunda, 6 faktörlü bir puanlama algoritmasıyla sıralanmış ilgili anıları geri çağırır. Anılar üç katmanda bulunur:

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

Erişilmeye devam eden anılar otomatik olarak orta vadeli katmandan uzun vadeli katmana yükseltilir. Her geri çağırma TTL'yi uzatır. Öncelik kullanımla artar. Sistem kendi kendini düzenler.

MCP'nin ötesinde, ai-memory ayrıca tam bir HTTP REST API'si (9077 numaralı bağlantı noktasında 92 rota kaydı / 78 benzersiz URL yolu) ve doğrudan etkileşim, betik oluşturma ve herhangi bir AI platformu veya aracıyla entegrasyon için eksiksiz bir CLI (--features sal VEYA --features sal-postgres altında 89 alt komut; varsayılan yapıda 87 adet (çapraz oturum bağlamı yeniden sulandırması 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 eşlik testi tarafından sabitlenmiştir) 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 getirme ile SQLite FTS5
• Hibrit geri çağırma -- uyarlanabilir harmanlama ile FTS5 anahtar kelime + kosinüs benzerliği: anlamsal ağırlık, gömme işlemleri uzun metinde bilgi kaybettiği için 0,50 (kısa içerik) → 0,15 (uzun içerik) arasında değişir
• 6 faktörlü geri çağırma puanlaması -- FTS alaka düzeyi + öncelik + erişim sıklığı + güven + katman artışı + güncellik azalması
• Otomatik yükseltme -- 5+ kez erişilen anılar orta vadeli katmandan uzun vadeli katmana yükseltilir
• TTL uzatma -- her geri çağırma son kullanma süresini uzatır (kısa +1s, orta +1g)
• Öncelik pekiştirme -- her 10 erişimde +1 (maks 10)
• Çelişki tespiti -- mevcut anılarla çelişen anılar saklanırken uyarır
• Tekilleştirme -- başlık+ad alanı üzerinde upsert, katman asla düşürülmez
• Güven puanlaması -- sıralamaya dahil edilen 0,0-1,0 kesinlik

Organizasyon

• Ad alanları -- anıları proje bazında izole edin (git remote'dan otomatik algılanır)
• Anı bağlama -- yazılı 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
• Birleştirme -- birden fazla anıyı tek bir uzun vadeli özette birleştirin
• Otomatik birleştirme -- ad alanı+etikete göre gruplandırın, eşiğin üzerindeki grupları otomatik birleştirin
• Çelişki çözümü -- bir anıyı diğerinin yerine geçen olarak işaretleyin, kaybedeni düşürün
• Desene göre unutma -- ad alanı + FTS deseni + katmana göre toplu silme
• Kaynak takibi -- kökeni izler: user, claude, hook, api, cli, import, consolidation, system
• Aracı kimliği (NHI) -- her anı, güncelleme/tekilleştirme/içe aktarma/eşitleme/birleştirme işlemleri boyunca savunma derinliği değişmezliği ile metadata.agent_id (iddia edilen kimlik) taşır; list/search aracıya göre filtreleyin
• Etiketleme -- filtre desteği ile virgülle ayrılmış etiketler

Arayüzler

• 92 HTTP rotası (78 benzersiz yol) -- 127.0.0.1:9077 üzerinde tam REST API (herhangi bir AI veya araçla çalışır)
• --features sal VEYA --features sal-postgres altında 89 CLI alt komutu (varsayılan yapıda 87) -- aynı yeteneklere sahip eksiksiz CLI
• Tam profilde 101 MCP aracı (7 varsayılan; Profile::full().expected_tool_count() ile doğrulanmıştır) -- herhangi bir MCP uyumlu AI için yerel entegrasyon
• Etkileşimli REPL kabuğu -- renkli çıktı ile geri çağırma, arama, listeleme, alma, istatistikler, ad alanları, silme
• JSON çıktısı -- tüm CLI komutlarında --json bayrağı
• Dağıtılmış koordinasyon (v0.8.0 Sütun-1 + Sütun-2) -- eylem DAG'ı (memory_action_*), tek sahipli kiralar (memory_lease_*), Ed25519 imzalı sinyaller (memory_signal_*), onaylanmış kontrol noktaları (memory_checkpoint_*), parametreli rutinler (memory_routine_*) ve Hedef/Plan/Adım yazılı-biliş yaşam döngüsü. docs/coordination.md sayfasına bakın.

Operasyonlar

• Çok düğümlü eşitleme -- 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 sona erme
• Zarif kapanma -- SIGTERM/SIGINT, temiz çıkış için WAL'ı kontrol noktasına alır
• Derin sağlık kontrolü -- DB erişilebilirliğini ve FTS5 bütünlüğünü doğrular
• Kabuk tamamlamaları -- bash, zsh, fish
• Man sayfası -- ai-memory man stdout'a roff üretir
• Zaman filtreleri -- listeleme ve aramada --since/--until
• İnsan tarafından okunabilir süreler -- CLI çıktısında "2s önce", "3g önce"
• Renkli CLI çıktısı -- ANSI katman etiketleri (kırmızı/sarı/yeşil), öncelik çubukları, kalın başlıklar, camgöbeği ad alanları

Kalite

• Tüm yüzey genelinde ~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 testlik temel çizgisinden büyümüştür (1.960 lib + 211 entegrasyon + 16 mcp_entegrasyon + 4 webhook_http_eşliği + 16 recipe_contract + diğer ikili hedefler arasında ~150). Satır kapsamı ≥%92 proje çıtasının üzerinde tutulmuştur; 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 temel çizgileri (1.809 / %93,08 ve 1.886 / %93,84) kanıt sayfasında dondurulmuş olarak kalır; v0.6.4 metrikleri sürüm notlarında ve test-hub kampanyasında bulunur. Ampirik NHI keşif kabulü, Keşif Kapısı tarafından ayrıca kanıtlanmıştır (T1–T4 matrisi vs. canlı xAI Grok 4.3, 6/6 GEÇTİ, KAPI YEŞİL).
• LongMemEval kıyaslaması -- ICLR 2025 LongMemEval-S veri kümesinde %97,0 R@5 saf FTS5 anahtar kelime (LLM'den bağımsız, 2,2 saniye, 232 sorgu/sn, sıfır API maliyeti); mevcut nesil Gemma 4 modeli ile LLM sorgu genişletme %97,2 R@5 / %99,6 R@10 / %99,8 R@20 ölçer (bulut API mekanı; #1975 uyarınca tarihsel gemma3:4b %97,8 rakamı başlık olarak kullanımdan kaldırılmıştır). Kıyaslama detaylarına bakın.
• MCP İstemleri -- recall-first ve memory-workflow istemleri, AI istemcilerine belleği proaktif olarak kullanmayı öğretir
• TOON-varsayılan -- geri çağırma/listeleme/arama yanıtları varsayılan olarak TOON compact kullanır (JSON'dan %79 daha küçük)
• Kriter kıyaslamaları -- 1K ölçeğinde ekleme, geri çağırma, arama
• GitHub Actions CI/CD -- Ubuntu + macOS üzerinde fmt, clippy, test, build, etiket üzerinde sürüm

Kapsam Tabanı (sert CI kapısı)

Code Coverage işi zorunlu bir durum kontrolüdür. CI, her PR'da iki değişmezi yeniden onaylar: >= %90 satır mutlak tabanı (felaket düzeyinde gerileme durdurucusu, mevcut ölçümün en yakın %5'e yuvarlanmasıyla belirlenir) ve 0,5% tolerans penceresiyle .coverage-baseline içinde sabitlenmiş değere karşı bir mandal (günlük uygulama). Kapsamı artıran PR'lar, gelecekteki PR'ların yeni tabandan faydalanması için aynı commit'te taban çizgisi dosyasını yükseltmelidir; %0,5'ten fazla gerileme gösteren PR'ların birleştirilmesi engellenir. Mevcut ölçüm: %93,13 satır.

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

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

• Araç başına 1500 token tavanı -- hiçbir MCP aracının serileştirilmiş şeması (ad + açıklama + inputSchema) 1500 cl100k_base token'ı aşamaz.
• Tam profil dürüst aralığı (5K-8K) -- v0.6.4 durdurucusu, patolojik küçülmeyi (yanlışlıkla araç düşürme) 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 token'ını 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'tan türetilen D1.6/D1.7 genişlemesi sabitlenmiş tavanı yükseltti). C2 (docs alanını bölme), C3 (tekrarlanan şema kalıplarını daraltma) ve C4 (nadiren kullanılan isteğe bağlı parametreleri gizleme) orijinal sıkıştırmayı sağladı; bu kapı, yüzeyi büyüten gelecekteki PR'ları bütçeyi başka yerden geri kazanmaya zorlar. Araç başına maliyetleri görmek için ai-memory doctor --tokens --raw-table'i inceleyin. Bkz. .github/workflows/token-budget.yml ve docs/v0.7/schema-compaction-audit.md.

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 model indirme
• tokenizers -- metin ön işleme için Hugging Face tokenizer'ları
• instant-distance -- yaklaşık en yakın komşu araması
• reqwest -- LLM arka ucu iletişimi için HTTP istemcisi (akıllı/otonom katmanlar — #1067 uyarınca 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) değerlendirilmiştir. 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 modeli (bulut API mekanı) ile %97,2 R@5 ölçer.

Kıyaslama modeli notu (2026-07-10 güncellendi, #1975 kararı): tarihsel %97,8 R@5 akıllı katman rakamı Gemma 3 4B ile ölçülmüştür (hala derlenmiş varsayılan genişletme modelidir) ve başlık olarak kullanımdan kaldırılmıştır. Yayınlanan mevcut nesil dayanak, ölçülen OpenRouter Gemma 4 çalışmasıdır: %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 mevcut değildir — referans kıyaslama ana bilgisayarı yalnızca CPU'dur ve burada geçerli bir tam protokol yerel çalıştırması mümkün değildir (bkz. #1983); yerel bir GPU yeniden çalıştırması v1.0 sonrasına açık kalır. Anahtar kelime katmanı %97,0 R@5, LLM'den bağımsızdır ve etkilenmez.

Performans Bütçeleri (v0.6.4)

Her sürüm, sıcak yol işlemleri için yayınlanmış p95/p99 bütçeleri ve ölçülen p95 değeri bütçeyi %10'dan fazla aşan herhangi bir PR'ı başarısız kılan bir CI kapısı ile 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 yapı v0.6.3.x → v0.6.4 arasında değişmemiştir (quiet-tools sürümü, farklı bir sıcak yol değil, daha küçük bir varsayılan araç yüzeyi sunar). Buradaki p99 hedefleri, bir sonraki özel yük testi penceresine kadar bilgilendirme amaçlı kalır; en son yük testi kanıtı test merkezinde bulunmaktadır.

Entegrasyon Yöntemleri

MCP (Birincil -- MCP uyumlu AI platformları için)

MCP önerilen entegrasyondur. AI'nız, sıfır yapıştırıcı kod ile varsayılan olarak tanıtılan 7 yerel bellek aracı (orijinal 5 + memory_load_family + memory_smart_load; artı her zaman açık memory_capabilities önyüklemesi) alır. Diğer 93 çağrılabilir araç (101 tanıtılan giriş — Profile::full().expected_tool_count()'e karşı doğrulanmış ve src/mcp/registry.rs içinde const_count_matches_full_profile tarafından sabitlenmiştir) --profile graph|admin|power|full veya memory_capabilities --include-schema family=<name> aracılığıyla çalışma zamanı genişletmesi yoluyla erişilebilir 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 çağrıları 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 -- betikleme 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 eşlenmiştir. Her katman, altındaki katmanların tüm yeteneklerini 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 şimi aracılığıyla Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, Kimi, Qwen, Mistral, Groq, Together, Cerebras, OpenRouter, Fireworks) olabilir. Seçim AI_MEMORY_LLM_BACKEND ortam değişkeni ile 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 standart AI_MEMORY_LLM_API_KEY aracılığıyla.

Katmanlar, modelleri değil, özellikleri denetler — ve #1067 (v0.7.0) sonrası, katmanlar satıcıları da denetlemez. --tier bayrağı hangi araçların sunulacağını kontrol eder. LLM arka ucu + modeli, AI_MEMORY_LLM_BACKEND + AI_MEMORY_LLM_MODEL ortam değişkenleri aracılığıyla (veya ~/.config/ai-memory/config.toml içindeki standart [llm] bölümü aracılığıyla — v0.7.x kurumsal şeması ve geçiş aracı için docs/CONFIG_SCHEMA.md dosyasına bakın) bağımsız olarak yapılandırılabilir. Örneğin, OpenAI uyumlu takma ad aracılığıyla xAI Grok 4'e karşı otonom katmanı (tam 101 girişli yüzey + yeniden sıralayıcı) 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 geçirilmelidir zorunludur -- 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 aktif katmanı, yüklenen modelleri ve mevcut yetenekleri raporlar.

MCP Araçları

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

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; tüm yüzey için (yönetişim, federasyon, abonelikler, bilgi grafiği, kotalar, onaylar SSE) docs/API_REFERENCE.md sayfasına bakın.

Güvenlik: HTTP sunucusu 127.0.0.1'e bağlanır ve varsayılan olarak kimlik doğrulama yapılandırılmamış şekilde, ayrıca izin verici CORS ile gelir. Her istekte x-api-key başlığını zorunlu kılmak için config.toml içinde api_key ayarını yapın (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 ayarını yapın (#1458). Kimlik doğrulama olmadan ağa maruz bırakmayın (ve --tls-cert/--tls-key veya bir ters proxy aracılığıyla TLS tercih edin).

CLI Komutları

--features sal VEYA --features sal-postgres altında 89 üst düzey alt komut (varsayılan yapıda 87; 2 varyantlık fark Migrate + SchemaInit olup, her ikisi de src/daemon_runtime.rs::Command::{Migrate,SchemaInit} uyarınca #[cfg(feature = "sal")] ile sınırlandırılmıştır; v0.6.4'te 40 idi). Herhangi bir komut hakkında ayrıntı için ai-memory <command> --help 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 bayrak 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 uzatması: kısa anılar +1 saat, orta anılar +1 gün kazanır
• Otomatik yükseltme: 5+ kez erişilen orta katman anıları uzun vadeye yükselir (son kullanma süresi temizlenir)
• Öncelik pekiştirmesi: her 10 erişimde, öncelik 1 artar (10 ile sınırlı)
• Çelişki tespiti: yeni bir anı aynı ad alanındaki mevcut bir anıyla çakıştığında uyarır
• Tekilleştirme: başlık+ad alanına göre upsert; güncellemede katman asla düşürülmez

Yapılandırılabilir TTL

Varsayılan TTL'ler (kısa için 6 saat, orta için 7 gün) ~/.config/ai-memory/config.toml içinde [ttl] bölümü altında 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. O katman için son kullanma süresini devre dışı bırakmak üzere herhangi bir değeri 0 olarak ayarlayın. Değerler maksimum 10 yıl ile sınırlandırılır; negatif uzatma değerleri 0'a sınırlandırılır.

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

Arşiv

Çöp toplama bir anının süresini sona erdirdiğinde, 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 değeri temizlenir (bir sonraki TTL atamasına kadar kalıcı hale gelir).

MCP Araçları

MCP istemcileri için dört arşiv aracı mevcuttur:

HTTP Uç Noktaları

Güvenlik

ai-memory tüm girdi yollarında sağlamlaştırma içerir:

• İşlem güvenliği -- tüm çok adımlı veritabanı işlemleri transaction kullanır; hata durumunda kısmi yazım olmaz
• FTS enjeksiyon önleme -- kullanıcı girdisi FTS5 sorgularına ulaşmadan önce temizlenir; özel karakterler kaçış dizilerine dönüştürülür
• Hata temizleme -- dahili veritabanı yolları ve sistem detayları hata yanıtlarından çıkarılır; istemciler yapılandırılmış hata türleri görür (NOT_FOUND, VALIDATION_FAILED, DATABASE_ERROR, CONFLICT)
• Gövde boyutu sınırları -- HTTP istek gövdeleri Axum'un DefaultBodyLimit'i ile 50 MB ile sınırlandırılmıştır
• Toplu işlem sınırları -- toplu oluşturma uç noktaları, kaynak tükenmesini önlemek için maksimum parti boyutlarını zorunlu kılar
• CORS -- localhost geliştirme iş akışları için izin verici CORS katmanı etkinleştirilmiştir
• 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 -- tüm bağlantılar (her iki kimlik, ilişki türü, kendine bağlantı olmaması) senkronizasyon işlemleri sırasında içe aktarmadan önce doğrulanır
• 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") altında lisanslanmıştır; bu dosyayı Lisans'a uygun olmadıkça kullanamazsınız. Lisansın bir kopyasını şu adresten edinebilirsiniz:

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

Yürürlükteki yasaların gerektirdiği veya yazılı olarak kabul edilmedikçe, Lisans altında dağıtılan yazılım "OLDUĞU GİBİ" dağıtılır, AÇIK VEYA ZIMNİ HİÇBİR GARANTİ VEYA KOŞUL OLMAKSIZIN. Lisans kapsamındaki belirli dil izinleri ve sınırlamalar için Lisans'a bakınız.