为 Claude Code 及其他 MCP 客户端提供自托管、持久化的长期记忆。一个记忆服务器，由每个会话、每个项目、每台机器共享。Hippocampus 是一个由你自己运行的 MCP 记忆服务器。它把记忆存储为纯 Markdown 文件，在 SQLite 中建立索引，并通过混合搜索找到它们：BM25 关键词 + 向量嵌入 + 由你（或 Claude）在笔记之间写入的链接构成的知识图谱。Claude Code 的 hooks 会在每次提示时召回相关记忆，并在每个会话结束时整理记忆。Claude Code 按项目文件夹保存记忆。在另一个文件夹或另一台机器上打开会话，其他地方学到的一切就都没了：哪台服务器运行什么、如何在不被阻塞的情况下访问生产数据库、上周已经修复了什么。你最终会一遍又一遍地解释同样的事情，而 Claude 会不断重试已经失败过的方法。Hippocampus 把这些记忆迁移到一个你自己拥有的记忆服务器上——在你自己的电脑上或一台小型 VPS 上——并将它接入 Claude Code，这样每个会话都能：记忆是纯 Markdown 文件。数据库只是一个索引，你可以随时删除并重建。嵌入在本地运行（ONNX）：不需要 API key，你的笔记永远不会流向第三方。Claude 调用 search_memory("restic backup on nas-1 is failing, disk full?") 并得到如下返回（来自示例记忆的真实输出，已裁剪）：

Relevant memories for: restic backup on nas-1 is failing, disk full?

backup-restic-nas (reference | project infra | 2026-01-20 | via meaning+name+text)

Nightly restic backups to nas-1: schedule, retention, and how to restore a single file. ... Disk usage history: [[nas-disk-full-march]].

nas-disk-full-march (project | project infra | 2026-03-20 | RESOLVED on 2026-03-21 | via graph neighbour)

nas-1 hit 98% disk in March: old restic snapshots were never pruned. Fixed by adding prune to the timer. ...

Old facts may be stale: check the date before acting on them. 第一条笔记是通过关键词和语义找到的。第二条是通过第一条中写入的 [[nas-disk-full-march]] 链接进来的，并且它被标记为已解决的事件，因此 Claude 将其视为历史，而不是当前状态。召回 hook 会在每次提示时注入同类内容块，但形式更轻（结果更少，不扩展链接），因为每条消息都要付出这个成本。在任何会话、任何机器上，你还可以说： flowchart LR subgraph Laptop["Your machines"] CC["Claude Code"] H1["recall hook<br/>(every prompt)"] H2["sync hook<br/>(end of turn)"] H3["extract hook<br/>(end of session)"] end subgraph Server["Your server"] API["Hippocampus<br/>MCP + REST + web"] MD[("Markdown files<br/>source of truth")] IDX[("SQLite index<br/>FTS5 + vectors + links")] end CC -- MCP tools --> API H1 -- /api/search --> API H2 -- /api/import --> API H3 -- "claude -p + MCP" --> API API --> MD --> IDX Loading 搜索混合了三种信号：前两种通过 Reciprocal Rank Fusion 融合。已解决和已被取代的记忆会被降权，但仍然可以找到。每个选择背后的理由见 docs/design.md。一个只做“为每条笔记生成嵌入、返回最近的向量”的记忆，会漏掉若干对在真实系统上工作的 agent 来说很重要的东西：带有每个命中背后信号的搜索结果、带有进出链接的记忆。Web UI 将整个记忆显示为一张星座图，你可以搜索、打开、编辑并按项目过滤。

1. 选择运行位置 在你的电脑上 在服务器（VPS）上 适合 单台机器，试用 多台机器、手机、claude.ai 你需要 Python 3.10+ 一台小型 VPS（1 GB RAM + 2 GB swap）和一个域名 记忆可从 仅此电脑 你使用 Claude 的任何地方 设置 约 5 分钟 约 15 分钟 你可以先在本地开始，之后再迁移到服务器：记忆是纯文件，所以你只需复制 memories 文件夹。 git clone https://github.com/marcelinollima/hippocampus && cd hippocampus pip install . hippocampus init # creates ~/.hippocampus with a data folder and a token hippocampus autostart # starts the server now and at every login (no terminal to keep open) python clients/claude-code/install.py --url http://127.0.0.1:8765 就这样：打开一个新的 Claude Code 会话。Web UI 位于 http://127.0.0.1:8765，它会要求输入保存在 ~/.hippocampus/server-token 中的 token。要加载示例记忆，请将 examples/memories/* 复制到 ~/.hippocampus/data/memories/。autostart 在 Windows 上使用启动文件夹，在 macOS 上使用 LaunchAgent，在 Linux 上使用 systemd 用户单元。它们都不需要管理员权限，而 hippocampus autostart --remove 可以撤销。如果你更喜欢 Docker，请使用 docker compose -f docker-compose.local.yml up -d（说明位于该文件顶部）。 git clone https://github.com/marcelinollima/hippocampus && cd hippocampus cp .env.example .env # set DOMAIN and HIPPOCAMPUS_TOKEN mkdir -p data # memories + index live here (back it up) docker compose up -d # Hippocampus + Caddy with automatic HTTPS 如果你不使用 Docker，请参见 deploy/systemd。然后，在你使用 Claude Code 的每台机器上： python clients/claude-code/install.py --url https://memory.example.com --token <TOKEN> 安装程序会注册 MCP 服务器（用户范围）和三个 hook。它会先备份 /.claude/settings.json，而 --uninstall 会撤销一切。你现有的 Claude Code 记忆文件夹（/.claude/projects/*/memory）会在下一次同步时上传。要从 claude.ai（网页、桌面和移动端）使用同一份记忆，请参见 docs/claude-ai.md。你的工作方式没有任何改变。向 Claude 询问一些关于你基础设施的事情，并留意它收到的 <long-term-memory> 块。要教它一些东西，就说“save this to memory”。服务器通过 streamable HTTP 使用 MCP，因此任何支持它的 MCP 客户端都可以使用这些工具。自动召回、同步和整理 hook 是 Claude Code 特有的。格式就是 Claude Code 已经用于其自身记忆文件的格式，因此现有笔记可以直接使用：

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name: shop-api-deploy

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）