only-memory

Only Memory

DeepSeek Harness 记忆插件 - 零外部依赖的 LLM 长期记忆系统

目标 Profile

插件会安装到这里；不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:wilburli/onlyMemory-plugin#585511e8b4fb64389d90bf802b71263feb5dba2c

兼容性与来源证明

Only Memory 以 only-memory 发布，当前版本为 0.1.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。

DSH 兼容范围: *
运行环境: any
发布来源: github
Registry 更新时间: 2026/8/25

版本

0.1.0stable

2026/8/25

DeepSeek Harness Plugin Hub

← Plugins

only-memory

Only Memory

DeepSeek Harness 记忆插件 - 零外部依赖的 LLM 长期记忆系统

目标 Profile

插件会安装到这里；不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:wilburli/onlyMemory-plugin#585511e8b4fb64389d90bf802b71263feb5dba2c

README

OnlyMemory GitHub topic dsh-plugin

零外部依赖的 LLM 长期记忆插件，专为 DeepSeek Harness 设计。

alt text

特性

零外部依赖 — 不需要向量数据库、Redis、PostgreSQL 等外部服务
SQLite + 纯 JS 向量检索 — sql.js（WASM）实现，单文件存储
多项目隔离 — 不同项目记忆完全独立
MCP 标准协议 — 通过 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 与 Harness 无缝集成
模块化设计 — 每个子模块可独立替换和扩展
导入导出 — JSON 格式，支持跨机器迁移

快速开始

安装到 Harness

# 方式一：dsh plugin add（推荐，永久生效）
dsh plugin --profile web add ./path/to/onlyMemory-plugin

# 方式二：--patch（临时使用）
dsh web --patch ./path/to/onlyMemory-plugin/cordis-patch.yml

# 卸载
dsh plugin --profile web remove only-memory

首次安装报 ERR_PNPM_ADDING_TO_ROOT？ 在 profile 目录创建 .npmrc：
echo "ignore-workspace-root-check=true" > $env:USERPROFILE\.dsh\profiles\web\.npmrc

本地开发

npm install          # 安装依赖
npm run build        # 编译 TypeScript → dist/
npm run test         # 运行测试
npm run dev          # watch 模式编译

独立使用（不依赖 Harness）

import { MemoryEngine } from './dist/engine.js';

const engine = new MemoryEngine({ projectId: 'my-app' });
await engine.init();

// 存储
await engine.remember('用户名叫张三，在北京工作', 0.9);

// 检索
const results = await engine.search('用户在哪里工作？');

// 对话集成
const context = await engine.onUserMessage('你好，还记得我吗？');
await engine.onAssistantMessage('当然记得，你是张三，在北京工作。');

// 会话结束触发自动维护（衰减、去重、清理）
await engine.endSession('session-001');

engine.close();

架构概览

Harness (dsh web)
  └── @deepseek-ai/dsh-mcp-client  ──stdio──▶  node bin/only-memory.mjs
                                                    │
                                              ┌─────┴─────┐
                                              │ MemoryEngine │  src/engine.ts
                                              └─────┬─────┘
                    ┌───────────┬───────────┬───────┼───────┬───────────┐
                    ▼           ▼           ▼       ▼       ▼           ▼
              ┌──────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────────┐
              │ SqliteStore│ │Vector │ │Session │ │Scorer│ │Retrie│ │Maintenance│
              │  (sql.js) │ │ Store  │ │ Store  │ │      │ │ ver  │ │  (3个)   │
              └──────────┘ └────────┘ └────────┘ └──────┘ └──────┘ └──────────┘
               storage/     storage/   storage/  scorer/ retriever/ maintenance/

数据流

用户消息 ──▶ onUserMessage()
              ├── EntityExtractor.extract()      提取实体
              ├── MultiRecallRetriever.retrieve() 多路召回
              └── 返回相关记忆上下文

助手消息 ──▶ onAssistantMessage()
              ├── ImportanceScorer.score()       计算重要性
              ├── SqliteStore.insertMemory()      持久化
              └── LocalVectorStore.add()          向量索引

会话结束 ──▶ endSession()
              ├── DecayManager.applyDecay()       时间衰减
              ├── MemoryMerger.merge()            去重合并
              └── MemoryCleaner.clean()           低分清理

模块详解

`src/models.ts` — 数据模型

导出	说明
`enum MemoryType`	`Fact` / `Preference` / `Event` / `Behavior`
`enum MemoryStatus`	`Active` / `Archived` / `Deleted`
`enum RelationType`	`Contradicts` / `Supports` / `Updates` / `Relates`
`interface Memory`	记忆条目（id, content, type, entities, importance, embedding, status...）
`interface SessionSummary`	会话摘要
`interface RetrievalResult`	检索结果（memory + score + channels）
`interface CreateMemoryInput`	创建记忆参数
`generateId()`	生成 UUID
`createMemory()`	创建新 Memory 对象

`src/config.ts` — 配置管理

interface MemoryPluginConfig {
  projectId: string;              // 项目标识，默认 'default'
  dataDir: string;                // 数据根目录，默认 ~/.deepseek_mem
  dbName: string;                 // 数据库文件名，默认 'memory.db'
  topK: number;                   // 检索返回条数，默认 5
  importanceThreshold: number;    // 重要性过滤阈值，默认 0.3
  halfLifeDays: number;           // 衰减半衰期（天），默认 30
  embeddingBackend: 'none' | 'openai' | 'dashscope' | 'local';
  embeddingModel: string;         // Embedding 模型名
  embeddingDim: number;           // 向量维度，默认 1536
  summarizerBackend: 'none' | 'openai' | 'dashscope' | 'deepseek';
}

辅助函数：resolveConfig() / getProjectDir() / getDbPath() / getSessionDir() / ensureDirs()

`src/engine.ts` — 核心引擎

MemoryEngine 是整合所有子模块的主类：

方法	签名	说明
`constructor`	`(config?: Partial<MemoryPluginConfig>)`	创建引擎实例
`init()`	`async (): Promise<void>`	异步初始化（加载 WASM、数据库、向量）
`remember()`	`(content: string, importance?: number): Promise<Memory>`	显式存储一条记忆
`forget()`	`(query: string): Promise<number>`	按关键词删除记忆，返回删除数
`search()`	`(query: string, limit?: number): Promise<RetrievalResult[]>`	搜索记忆
`getAllMemories()`	`(): Memory[]`	获取所有活跃记忆
`getStats()`	`(): object`	获取统计信息
`onUserMessage()`	`(text: string): Promise<string>`	处理用户消息，返回相关记忆上下文
`onAssistantMessage()`	`(text: string): Promise<void>`	处理助手消息，提取并存储信息
`startSession()`	`(sessionId: string): void`	开始会话
`endSession()`	`(sessionId: string): Promise<void>`	结束会话，触发维护
`exportToFile()`	`(filePath: string): Promise<void>`	导出为 JSON
`importFromFile()`	`(filePath: string): Promise<number>`	从 JSON 导入
`close()`	`(): void`	关闭引擎

`src/storage/sqlite-store.ts` — SQLite 存储

基于 sql.js（纯 JS/WASM），内存操作 + 延迟批量写盘：

方法	说明
`init()`	异步初始化，加载 WASM 并打开/创建数据库
`insertMemory(memory)`	插入记忆
`getMemory(id)`	按 ID 获取
`updateImportance(id, score)`	更新重要性
`incrementAccessCount(id)`	增加访问计数
`archiveMemory(id)` / `deleteMemory(id)`	归档/删除
`getAllActive()` / `getActiveCount()`	查询活跃记忆
`ftsSearch(query, limit)`	LIKE 全文搜索
`entitySearch(entities, limit)`	实体匹配搜索
`getLowImportanceMemories(threshold)`	获取低分记忆
`saveSessionLog(session)`	保存会话日志
`exportAll()`	导出全部记忆为 JSON
`flush()`	强制写盘
`close()`	关闭数据库

WASM 路径通过环境变量 SQL_JS_WASM_PATH 指定，支持自定义安装位置。

`src/storage/vector-store.ts` — 向量检索

纯 JS 内存向量存储，余弦相似度计算：

cosineSimilarity(a: Float32Array, b: Float32Array): number

class LocalVectorStore {
  load(entries: VectorEntry[]): void
  add(id: string, embedding: Float32Array): void
  remove(id: string): void
  search(query: Float32Array, topK: number): { id: string; score: number }[]
  clear(): void
  get size(): number
}

`src/storage/session-store.ts` — 会话存储

JSON 文件存储会话摘要：save() / load() / list()

`src/encoder/entity-extractor.ts` — 实体抽取

正则匹配，支持：中文人名、英文专有名词、技术名词、邮箱地址。

class EntityExtractor {
  extract(text: string): string[]
}

`src/scorer/importance.ts` — 重要性评分

6 因子加权评分（总分 0~1）：

因子	权重	说明
`explicit`	0.30	显式指令（"请记住"、"important"）
`novelty`	0.20	新颖性（基于文本长度代理）
`emotion`	0.10	情感强度（感叹号、情感词）
`entity`	0.15	实体密度
`behavior`	0.15	行为信息（偏好、习惯）
`timeliness`	0.10	时效性（含日期信息）

interface ScoreResult { score: number; factors: Record<string, number> }

class ImportanceScorer {
  constructor(extractor: EntityExtractor)
  score(text: string, type: MemoryType): ScoreResult
}

`src/retriever/multi-recall.ts` — 多路召回

4 路召回 + 加权融合排序：

召回通道	权重	实现
FTS 全文	0.20	SQLite LIKE 查询
实体匹配	0.15	正则提取实体交叉匹配
重要度	0.10	importance 字段排序
时效性	0.05	创建时间排序

语义向量召回在 embeddingBackend 配置后自动启用（额外权重 0.50）。

class MultiRecallRetriever {
  retrieve(query: string, limit: number): Promise<RetrievalResult[]>
  retrieveContextText(query: string, limit?: number): Promise<string>
}

`src/maintenance/` — 维护子系统

模块	类	核心方法	说明
`decay.ts`	`DecayManager`	`decayedScore(score, createdAt)` / `applyDecay(store)`	指数衰减，半衰期可配
`merger.ts`	`MemoryMerger`	`merge(store)`	bigram Jaccard 相似度去重合并
`cleaner.ts`	`MemoryCleaner`	`clean(store)`	清理低于阈值的记忆

配置参考

环境变量

变量	默认值	说明
`ONLYMEM_PROJECT`	`default`	项目标识
`ONLYMEM_DATA_DIR`	`~/.onlymem`	数据存储目录
`SQL_JS_WASM_PATH`	自动探测	sql.js WASM 文件路径

Harness patch 配置

通过 profile 的 cordis.patch.yml 覆盖：

- set:
    id: memory-onlymemory
    config:
      serverName: only_memory
      env:
        ONLYMEM_PROJECT: my-project
        ONLYMEM_DATA_DIR: /custom/data/path

MCP 工具清单

安装后 Harness 自动发现 7 个工具（前缀 mcp__only_memory__）：

工具	参数	说明
`remember`	`content: string`, `importance?: number`	记住一条信息
`forget`	`query: string`	按关键词遗忘
`search`	`query: string`, `limit?: number`	搜索记忆
`stats`	无	记忆库统计
`list_memories`	`limit?: number`	列出所有记忆
`export_memories`	`path: string`	导出到 JSON 文件
`import_memories`	`path: string`	从 JSON 导入

二次开发指南

添加新的召回通道

在 src/retriever/multi-recall.ts 中扩展：

// 1. 添加新的召回方法
private async recallKnowledgeGraph(query: string, limit: number): Promise<RetrievalResult[]> {
  // 你的召回逻辑
}

// 2. 在 retrieve() 中注册新通道
const channels = [
  // ...existing
  { name: 'knowledge_graph', weight: 0.15, fn: this.recallKnowledgeGraph.bind(this) },
];

替换 Embedding 后端

在 src/storage/vector-store.ts 中添加适配器：

// 当前 MVP 使用纯文本匹配，接入 Embedding 后：
async function getEmbedding(text: string): Promise<Float32Array> {
  // 调用 OpenAI / DashScope / 本地模型 API
}

在 engine.ts 的 onAssistantMessage() 中调用：

const embedding = await getEmbedding(text);
this.vectorStore.add(memory.id, embedding);

自定义评分因子

在 src/scorer/importance.ts 中：

// 添加新因子
private scoreSocialSignal(text: string): number {
  // 检测 @提及、引用等社交信号
}

// 在 score() 中注册并设置权重
factors.social = this.scoreSocialSignal(text);
weights.social = 0.10;  // 调整其他权重使总和 = 1.0

添加新的存储后端

实现与 SqliteStore 相同的接口即可替换：

// src/storage/pg-store.ts
export class PostgresStore {
  async init(): Promise<void> { /* 连接 PostgreSQL */ }
  async insertMemory(memory: Memory): Promise<void> { /* ... */ }
  // ... 实现 SqliteStore 的所有公开方法
}

// 在 engine.ts 的 init() 中替换
this.store = new PostgresStore(connectionString);

添加新的 MCP 工具

在 src/mcp-server.ts 中注册：

import { z } from 'zod';

server.tool(
  'tag_memory',                        // 工具名
  'Add tags to a memory entry',        // 描述（模型据此决定调用）
  { id: z.string(), tags: z.array(z.string()) },  // zod schema
  async ({ id, tags }) => {
    // 实现逻辑
    return { content: [{ type: 'text', text: `Tagged ${id}` }] };
  }
);

添加 Cordis 事件钩子

在 src/index.ts 的 apply() 中：

ctx.on('before-message', async (session, message) => {
  // 消息到达前的处理
});

ctx.on('after-message', async (session, message) => {
  // 消息处理后的钩子
});

编写测试

参考 tests/test.ts：

import { MemoryEngine } from '../src/engine.js';

const engine = new MemoryEngine({ dataDir: '/tmp/test-mem' });
await engine.init();

// 测试存储
const mem = await engine.remember('测试内容', 0.8);
console.assert(mem.content === '测试内容');

// 测试搜索
const results = await engine.search('测试');
console.assert(results.length > 0);

engine.close();

数据存储结构

~/.onlymem/
  default/                          ← 默认项目
    memory.db                       ← SQLite 数据库
    sessions/                       ← 会话摘要 (JSON)
      2026-08-25-session-001.json
  my-project/                       ← 自定义项目
    memory.db
    sessions/

SQLite 表结构

表	字段	说明
`memories`	`id TEXT PK`	记忆条目
	`content TEXT`	记忆内容
	`type TEXT`	fact/preference/event/behavior
	`entities TEXT`	JSON 数组，提取的实体
	`importance REAL`	重要性分数 0~1
	`embedding BLOB`	Float32Array 向量
	`status TEXT`	active/archived/deleted
	`access_count INTEGER`	访问计数
	`created_at TEXT`	创建时间
`memory_relations`	`from_id`, `to_id`, `relation_type`	记忆间关系
`session_logs`	`session_id PK`, `summary`, `memory_count`	会话日志

常见问题

问题	原因	解决
`ERR_PNPM_ADDING_TO_ROOT`	pnpm workspace 拒绝向 root 添加依赖	创建 `.npmrc` 加 `ignore-workspace-root-check=true`
`__dirname is not defined`	Harness `!!js` 上下文无此变量	已修复，使用 `process.getBuiltinModule` 动态定位
`EADDRINUSE 3080`	端口被占用	`dsh web --port 3081`
MCP 工具未出现	插件未加载	检查 `dsh --profile web --dump-config` 输出中是否有 `memory-deepseek`
记忆为空	未触发存储	需先进行对话让模型调用 `remember` 工具

License

MIT

兼容性与来源证明

Only Memory 以 only-memory 发布，当前版本为 0.1.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。

DSH 兼容范围: *
运行环境: any
发布来源: github
Registry 更新时间: 2026/8/25

版本

0.1.0stable

2026/8/25

README

OnlyMemory GitHub topic dsh-plugin

零外部依赖的 LLM 长期记忆插件，专为 DeepSeek Harness 设计。

alt text

特性

零外部依赖 — 不需要向量数据库、Redis、PostgreSQL 等外部服务
SQLite + 纯 JS 向量检索 — sql.js（WASM）实现，单文件存储
多项目隔离 — 不同项目记忆完全独立
MCP 标准协议 — 通过 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 与 Harness 无缝集成
模块化设计 — 每个子模块可独立替换和扩展
导入导出 — JSON 格式，支持跨机器迁移

快速开始

安装到 Harness

# 方式一：dsh plugin add（推荐，永久生效）
dsh plugin --profile web add ./path/to/onlyMemory-plugin

# 方式二：--patch（临时使用）
dsh web --patch ./path/to/onlyMemory-plugin/cordis-patch.yml

# 卸载
dsh plugin --profile web remove only-memory

首次安装报 ERR_PNPM_ADDING_TO_ROOT？ 在 profile 目录创建 .npmrc：
echo "ignore-workspace-root-check=true" > $env:USERPROFILE\.dsh\profiles\web\.npmrc

本地开发

npm install          # 安装依赖
npm run build        # 编译 TypeScript → dist/
npm run test         # 运行测试
npm run dev          # watch 模式编译

独立使用（不依赖 Harness）

import { MemoryEngine } from './dist/engine.js';

const engine = new MemoryEngine({ projectId: 'my-app' });
await engine.init();

// 存储
await engine.remember('用户名叫张三，在北京工作', 0.9);

// 检索
const results = await engine.search('用户在哪里工作？');

// 对话集成
const context = await engine.onUserMessage('你好，还记得我吗？');
await engine.onAssistantMessage('当然记得，你是张三，在北京工作。');

// 会话结束触发自动维护（衰减、去重、清理）
await engine.endSession('session-001');

engine.close();

架构概览

Harness (dsh web)
  └── @deepseek-ai/dsh-mcp-client  ──stdio──▶  node bin/only-memory.mjs
                                                    │
                                              ┌─────┴─────┐
                                              │ MemoryEngine │  src/engine.ts
                                              └─────┬─────┘
                    ┌───────────┬───────────┬───────┼───────┬───────────┐
                    ▼           ▼           ▼       ▼       ▼           ▼
              ┌──────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────────┐
              │ SqliteStore│ │Vector │ │Session │ │Scorer│ │Retrie│ │Maintenance│
              │  (sql.js) │ │ Store  │ │ Store  │ │      │ │ ver  │ │  (3个)   │
              └──────────┘ └────────┘ └────────┘ └──────┘ └──────┘ └──────────┘
               storage/     storage/   storage/  scorer/ retriever/ maintenance/

数据流

用户消息 ──▶ onUserMessage()
              ├── EntityExtractor.extract()      提取实体
              ├── MultiRecallRetriever.retrieve() 多路召回
              └── 返回相关记忆上下文

助手消息 ──▶ onAssistantMessage()
              ├── ImportanceScorer.score()       计算重要性
              ├── SqliteStore.insertMemory()      持久化
              └── LocalVectorStore.add()          向量索引

会话结束 ──▶ endSession()
              ├── DecayManager.applyDecay()       时间衰减
              ├── MemoryMerger.merge()            去重合并
              └── MemoryCleaner.clean()           低分清理

模块详解

`src/models.ts` — 数据模型

导出	说明
`enum MemoryType`	`Fact` / `Preference` / `Event` / `Behavior`
`enum MemoryStatus`	`Active` / `Archived` / `Deleted`
`enum RelationType`	`Contradicts` / `Supports` / `Updates` / `Relates`
`interface Memory`	记忆条目（id, content, type, entities, importance, embedding, status...）
`interface SessionSummary`	会话摘要
`interface RetrievalResult`	检索结果（memory + score + channels）
`interface CreateMemoryInput`	创建记忆参数
`generateId()`	生成 UUID
`createMemory()`	创建新 Memory 对象

`src/config.ts` — 配置管理

interface MemoryPluginConfig {
  projectId: string;              // 项目标识，默认 'default'
  dataDir: string;                // 数据根目录，默认 ~/.deepseek_mem
  dbName: string;                 // 数据库文件名，默认 'memory.db'
  topK: number;                   // 检索返回条数，默认 5
  importanceThreshold: number;    // 重要性过滤阈值，默认 0.3
  halfLifeDays: number;           // 衰减半衰期（天），默认 30
  embeddingBackend: 'none' | 'openai' | 'dashscope' | 'local';
  embeddingModel: string;         // Embedding 模型名
  embeddingDim: number;           // 向量维度，默认 1536
  summarizerBackend: 'none' | 'openai' | 'dashscope' | 'deepseek';
}

辅助函数：resolveConfig() / getProjectDir() / getDbPath() / getSessionDir() / ensureDirs()

`src/engine.ts` — 核心引擎

MemoryEngine 是整合所有子模块的主类：

方法	签名	说明
`constructor`	`(config?: Partial<MemoryPluginConfig>)`	创建引擎实例
`init()`	`async (): Promise<void>`	异步初始化（加载 WASM、数据库、向量）
`remember()`	`(content: string, importance?: number): Promise<Memory>`	显式存储一条记忆
`forget()`	`(query: string): Promise<number>`	按关键词删除记忆，返回删除数
`search()`	`(query: string, limit?: number): Promise<RetrievalResult[]>`	搜索记忆
`getAllMemories()`	`(): Memory[]`	获取所有活跃记忆
`getStats()`	`(): object`	获取统计信息
`onUserMessage()`	`(text: string): Promise<string>`	处理用户消息，返回相关记忆上下文
`onAssistantMessage()`	`(text: string): Promise<void>`	处理助手消息，提取并存储信息
`startSession()`	`(sessionId: string): void`	开始会话
`endSession()`	`(sessionId: string): Promise<void>`	结束会话，触发维护
`exportToFile()`	`(filePath: string): Promise<void>`	导出为 JSON
`importFromFile()`	`(filePath: string): Promise<number>`	从 JSON 导入
`close()`	`(): void`	关闭引擎

`src/storage/sqlite-store.ts` — SQLite 存储

基于 sql.js（纯 JS/WASM），内存操作 + 延迟批量写盘：

方法	说明
`init()`	异步初始化，加载 WASM 并打开/创建数据库
`insertMemory(memory)`	插入记忆
`getMemory(id)`	按 ID 获取
`updateImportance(id, score)`	更新重要性
`incrementAccessCount(id)`	增加访问计数
`archiveMemory(id)` / `deleteMemory(id)`	归档/删除
`getAllActive()` / `getActiveCount()`	查询活跃记忆
`ftsSearch(query, limit)`	LIKE 全文搜索
`entitySearch(entities, limit)`	实体匹配搜索
`getLowImportanceMemories(threshold)`	获取低分记忆
`saveSessionLog(session)`	保存会话日志
`exportAll()`	导出全部记忆为 JSON
`flush()`	强制写盘
`close()`	关闭数据库

WASM 路径通过环境变量 SQL_JS_WASM_PATH 指定，支持自定义安装位置。

`src/storage/vector-store.ts` — 向量检索

纯 JS 内存向量存储，余弦相似度计算：

cosineSimilarity(a: Float32Array, b: Float32Array): number

class LocalVectorStore {
  load(entries: VectorEntry[]): void
  add(id: string, embedding: Float32Array): void
  remove(id: string): void
  search(query: Float32Array, topK: number): { id: string; score: number }[]
  clear(): void
  get size(): number
}

`src/storage/session-store.ts` — 会话存储

JSON 文件存储会话摘要：save() / load() / list()

`src/encoder/entity-extractor.ts` — 实体抽取

正则匹配，支持：中文人名、英文专有名词、技术名词、邮箱地址。

class EntityExtractor {
  extract(text: string): string[]
}

`src/scorer/importance.ts` — 重要性评分

6 因子加权评分（总分 0~1）：

因子	权重	说明
`explicit`	0.30	显式指令（"请记住"、"important"）
`novelty`	0.20	新颖性（基于文本长度代理）
`emotion`	0.10	情感强度（感叹号、情感词）
`entity`	0.15	实体密度
`behavior`	0.15	行为信息（偏好、习惯）
`timeliness`	0.10	时效性（含日期信息）

interface ScoreResult { score: number; factors: Record<string, number> }

class ImportanceScorer {
  constructor(extractor: EntityExtractor)
  score(text: string, type: MemoryType): ScoreResult
}

`src/retriever/multi-recall.ts` — 多路召回

4 路召回 + 加权融合排序：

召回通道	权重	实现
FTS 全文	0.20	SQLite LIKE 查询
实体匹配	0.15	正则提取实体交叉匹配
重要度	0.10	importance 字段排序
时效性	0.05	创建时间排序

语义向量召回在 embeddingBackend 配置后自动启用（额外权重 0.50）。

class MultiRecallRetriever {
  retrieve(query: string, limit: number): Promise<RetrievalResult[]>
  retrieveContextText(query: string, limit?: number): Promise<string>
}

`src/maintenance/` — 维护子系统

模块	类	核心方法	说明
`decay.ts`	`DecayManager`	`decayedScore(score, createdAt)` / `applyDecay(store)`	指数衰减，半衰期可配
`merger.ts`	`MemoryMerger`	`merge(store)`	bigram Jaccard 相似度去重合并
`cleaner.ts`	`MemoryCleaner`	`clean(store)`	清理低于阈值的记忆

配置参考

环境变量

变量	默认值	说明
`ONLYMEM_PROJECT`	`default`	项目标识
`ONLYMEM_DATA_DIR`	`~/.onlymem`	数据存储目录
`SQL_JS_WASM_PATH`	自动探测	sql.js WASM 文件路径

Harness patch 配置

通过 profile 的 cordis.patch.yml 覆盖：

- set:
    id: memory-onlymemory
    config:
      serverName: only_memory
      env:
        ONLYMEM_PROJECT: my-project
        ONLYMEM_DATA_DIR: /custom/data/path

MCP 工具清单

安装后 Harness 自动发现 7 个工具（前缀 mcp__only_memory__）：

工具	参数	说明
`remember`	`content: string`, `importance?: number`	记住一条信息
`forget`	`query: string`	按关键词遗忘
`search`	`query: string`, `limit?: number`	搜索记忆
`stats`	无	记忆库统计
`list_memories`	`limit?: number`	列出所有记忆
`export_memories`	`path: string`	导出到 JSON 文件
`import_memories`	`path: string`	从 JSON 导入

二次开发指南

添加新的召回通道

在 src/retriever/multi-recall.ts 中扩展：

// 1. 添加新的召回方法
private async recallKnowledgeGraph(query: string, limit: number): Promise<RetrievalResult[]> {
  // 你的召回逻辑
}

// 2. 在 retrieve() 中注册新通道
const channels = [
  // ...existing
  { name: 'knowledge_graph', weight: 0.15, fn: this.recallKnowledgeGraph.bind(this) },
];

替换 Embedding 后端

在 src/storage/vector-store.ts 中添加适配器：

// 当前 MVP 使用纯文本匹配，接入 Embedding 后：
async function getEmbedding(text: string): Promise<Float32Array> {
  // 调用 OpenAI / DashScope / 本地模型 API
}

在 engine.ts 的 onAssistantMessage() 中调用：

const embedding = await getEmbedding(text);
this.vectorStore.add(memory.id, embedding);

自定义评分因子

在 src/scorer/importance.ts 中：

// 添加新因子
private scoreSocialSignal(text: string): number {
  // 检测 @提及、引用等社交信号
}

// 在 score() 中注册并设置权重
factors.social = this.scoreSocialSignal(text);
weights.social = 0.10;  // 调整其他权重使总和 = 1.0

添加新的存储后端

实现与 SqliteStore 相同的接口即可替换：

// src/storage/pg-store.ts
export class PostgresStore {
  async init(): Promise<void> { /* 连接 PostgreSQL */ }
  async insertMemory(memory: Memory): Promise<void> { /* ... */ }
  // ... 实现 SqliteStore 的所有公开方法
}

// 在 engine.ts 的 init() 中替换
this.store = new PostgresStore(connectionString);

添加新的 MCP 工具

在 src/mcp-server.ts 中注册：

import { z } from 'zod';

server.tool(
  'tag_memory',                        // 工具名
  'Add tags to a memory entry',        // 描述（模型据此决定调用）
  { id: z.string(), tags: z.array(z.string()) },  // zod schema
  async ({ id, tags }) => {
    // 实现逻辑
    return { content: [{ type: 'text', text: `Tagged ${id}` }] };
  }
);

添加 Cordis 事件钩子

在 src/index.ts 的 apply() 中：

ctx.on('before-message', async (session, message) => {
  // 消息到达前的处理
});

ctx.on('after-message', async (session, message) => {
  // 消息处理后的钩子
});

编写测试

参考 tests/test.ts：

import { MemoryEngine } from '../src/engine.js';

const engine = new MemoryEngine({ dataDir: '/tmp/test-mem' });
await engine.init();

// 测试存储
const mem = await engine.remember('测试内容', 0.8);
console.assert(mem.content === '测试内容');

// 测试搜索
const results = await engine.search('测试');
console.assert(results.length > 0);

engine.close();

数据存储结构

~/.onlymem/
  default/                          ← 默认项目
    memory.db                       ← SQLite 数据库
    sessions/                       ← 会话摘要 (JSON)
      2026-08-25-session-001.json
  my-project/                       ← 自定义项目
    memory.db
    sessions/

SQLite 表结构

表	字段	说明
`memories`	`id TEXT PK`	记忆条目
	`content TEXT`	记忆内容
	`type TEXT`	fact/preference/event/behavior
	`entities TEXT`	JSON 数组，提取的实体
	`importance REAL`	重要性分数 0~1
	`embedding BLOB`	Float32Array 向量
	`status TEXT`	active/archived/deleted
	`access_count INTEGER`	访问计数
	`created_at TEXT`	创建时间
`memory_relations`	`from_id`, `to_id`, `relation_type`	记忆间关系
`session_logs`	`session_id PK`, `summary`, `memory_count`	会话日志

常见问题

问题	原因	解决
`ERR_PNPM_ADDING_TO_ROOT`	pnpm workspace 拒绝向 root 添加依赖	创建 `.npmrc` 加 `ignore-workspace-root-check=true`
`__dirname is not defined`	Harness `!!js` 上下文无此变量	已修复，使用 `process.getBuiltinModule` 动态定位
`EADDRINUSE 3080`	端口被占用	`dsh web --port 3081`
MCP 工具未出现	插件未加载	检查 `dsh --profile web --dump-config` 输出中是否有 `memory-deepseek`
记忆为空	未触发存储	需先进行对话让模型调用 `remember` 工具

License

MIT

Only Memory

兼容性与来源证明

版本

相关插件

Only Memory

README

OnlyMemory GitHub topic dsh-plugin

目录

特性

快速开始

安装到 Harness

本地开发

独立使用（不依赖 Harness）

架构概览

数据流

模块详解

src/models.ts — 数据模型

src/config.ts — 配置管理

src/engine.ts — 核心引擎

src/storage/sqlite-store.ts — SQLite 存储

src/storage/vector-store.ts — 向量检索

src/storage/session-store.ts — 会话存储

src/encoder/entity-extractor.ts — 实体抽取

src/scorer/importance.ts — 重要性评分

src/retriever/multi-recall.ts — 多路召回

src/maintenance/ — 维护子系统

配置参考

环境变量

Harness patch 配置

MCP 工具清单

二次开发指南

添加新的召回通道

替换 Embedding 后端

自定义评分因子

添加新的存储后端

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SQLite 表结构

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添加新的召回通道

替换 Embedding 后端

自定义评分因子

添加新的存储后端

添加新的 MCP 工具

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编写测试

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`src/config.ts` — 配置管理

`src/engine.ts` — 核心引擎

`src/storage/sqlite-store.ts` — SQLite 存储

`src/storage/vector-store.ts` — 向量检索

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`src/storage/vector-store.ts` — 向量检索

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