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你的 AI 记忆只存在你的设备上——不外传、不收费、不监控。 纯 Rust，3.8MB，无第三方服务器，零遥测，零成本。通过你自己的云盘同步。
理念： 你的记忆属于你——不是云服务商的训练数据，不是创业公司的变现资产，不是任何人的监控目标。Cortex 100% 运行在你自己的硬件上，数据存在你自己的数据库里，同步只通过你自己的云盘（iCloud、Google Drive、OneDrive、Dropbox）。没有中间人能看到你的数据，不需要 API Key，不需要注册账号。接入你的 AI Agent，它就能记忆——隐私、持久、亚毫秒级响应。
LLM 每次对话都从零开始。你的助手忘了你的名字、你的偏好、昨天的对话、上周做的决定。当前的"记忆"方案要么是纯文本文件，要么是关键词搜索，要么是云端 API——增加 200-500ms 延迟，收你的钱，还把你的隐私数据发到别人的服务器上。
Cortex 解决了这个问题。它为你的 AI 提供结构化、可查询、自进化的长期记忆，跨会话、跨渠道、跨上下文持续运作——贝叶斯信念系统自动修正认知，社交图谱跨平台统一身份，所有操作亚毫秒级响应。全部本地运行，全部属于你。
| Cortex | Mem0 | OpenAI Memory | |
|---|---|---|---|
| 隐私 | 100% 本地，零云端 | 云端 API（数据在他们服务器） | OpenAI 服务器 |
| 延迟 | 62µs 写入，253µs 搜索 | ~200-500ms | ~300-800ms |
| 费用 | 永久免费 | $99+/月（Pro） | ChatGPT Plus $20/月 |
| 记忆层级 | 4 层（工作/情景/语义/程序） | 1 层（扁平） | 1 层（扁平） |
| 贝叶斯信念 | 自修正，基于证据更新 | 不支持 | 不支持 |
| 社交图谱 | 跨渠道身份解析 | 仅付费版 | 不支持 |
| 对话压缩 | 自动会话摘要 | 不支持 | 不支持 |
| 关系推理 | 基于模式（中英双语） | 不支持 | 不支持 |
| 时间检索 | 意图感知（"最近"/"第一次"） | 不支持 | 不支持 |
| 矛盾检测 | 自动检测 + 置信度评分 | 不支持 | 不支持 |
| 整合引擎 | 情景→语义自动晋升 | 不支持 | 不支持 |
| 上下文注入 | Token 预算控制的 LLM 输出 | 手动 | 自动但不透明 |
| 导入/导出 | 完整 JSON 备份恢复 | 仅 API | 不支持导出 |
| 自托管 | 原生二进制、Docker、MCP | 仅云端 | 仅云端 |
| 二进制大小 | 3.8 MB | npm 包 | N/A |
| 运行依赖 | 0 | Node.js + 云端 | N/A |
| 开源 | MIT | 部分开源 | 不开源 |
| 加密 | AES-256-GCM 加密同步（可选） | 无 | 无 |
| 隐私分级 | Private（默认，不同步）/ Shared / Public | 无 | 无 |
| 零遥测 | 无任何分析、无回传，可验证 | 未知 | 否 |
| 费用 | 永久免费，无限制 | Pro $99+/月 | Plus $20/月 |
| 中文 NLP | 原生支持（推理、检索、关系） | 不支持 | 有限 |
| 操作 | Cortex | Mem0（云端） | 文件方案 |
|---|---|---|---|
| 写入 | 62µs | ~200ms | ~1ms |
| 搜索（top-10） | 253µs | ~300ms | ~10ms |
| 上下文生成 | 111µs | ~500ms | 手动拼接 |
| 信念更新 | 28µs | 不支持 | 不支持 |
| 社交图谱 | 20µs | 付费版 | 不支持 |
| 结构化事实 | 8µs | 不支持 | 不支持 |
| 1K 条记忆搜索 | 1.1ms | ~500ms | ~50ms |
比 Mem0 云端快 1,182 倍。并且提供 Mem0 和 OpenAI Memory 都没有的功能。
LoCoMo 基准测试（ACL 2024）
学术级长期对话记忆评测 — 10 段对话，1540 个 QA 对，4 个类别。
| 系统 | 单跳事实 | 多跳推理 | 开放域 | 时间推理 | 总体 |
|---|---|---|---|---|---|
| Backboard | 89.4% | 75.0% | 91.2% | 91.9% | 90.0% |
| MemMachine v0.2 | — | — | — | — | 84.9% |
| Cortex v1.7 | 72.5% | 59.5% | 88.8% | 74.1% | 73.7% |
| Mem0-Graph | 65.7% | 47.2% | 75.7% | 58.1% | 68.4% |
| Mem0 | 67.1% | 51.2% | 72.9% | 55.5% | 66.9% |
| OpenAI Memory | — | — | — | — | 52.9% |
关键发现：
- 开放域 88.8% — 领先 Mem0（72.9%）+15.9%
- 时间推理 74.1% — 领先 Mem0（55.5%）+18.6%
- 单跳事实 72.5% — 领先 Mem0（67.1%）+5.4%
- 多跳推理 59.5% — 领先 Mem0（51.2%）+8.3%
- 总体 73.7% — 超过 Mem0（66.9%）+6.8%，超过 OpenAI Memory（52.9%）+20.8%
Cortex 在全部 4 个类别上均超过 Mem0 — 同时 100% 本地运行，端到端加密，零成本。
测试配置： Claude Sonnet 4（问答+评分），nomic-embed-text（Ollama 本地 embedding），top-30 检索。完全可复现：
python3 bench/locomo_bench.py
Cortex 实现了受人类认知启发的四层记忆模型：
+---------------------+
| 工作记忆 Working | 当前会话上下文
+---------------------+
|
+---------------------+
| 情景记忆 Episodic | 原始体验：对话、事件、观察
+---------------------+
| 整合引擎（衰减、晋升、模式提取）
+---------------------+
| 语义记忆 Semantic | 提炼的事实、偏好、关系
+---------------------+
|
+---------------------+
| 程序记忆 Procedural | 学习到的流程和工作模式
+---------------------+
工作记忆保存当前会话的草稿板。情景记忆存储带时间戳和来源元数据的原始体验。整合引擎周期性地将重复出现的模式晋升为语义事实，并衰减过期的情景。程序记忆捕获学习到的工作流和行为模式。
跨渠道身份解析。同一个人在 Telegram 发消息、发邮件、出现在日历事件中——统一为一个身份节点。每个人的互动次数、关系强度和沟通模式都被追踪。
自修正的世界理解。信念从证据中形成，随每次新观察更新，可以被反证推翻。置信度反映真实的确定性，而非简单的时效偏差。
cortex.observe_belief("user_prefers_morning_meetings", true, 0.8)?;
cortex.observe_belief("user_prefers_morning_meetings", false, 0.6)?;
// 置信度通过贝叶斯更新自动调整情景→语义晋升、过期记忆衰减、模式提取。作为后台循环运行，保持记忆库精简可查。返回晋升、衰减、合并的详细报告。
查询组合五种信号进行相关性排序：
- 相似度 — 查询向量的余弦距离
- 时间 — 带可配衰减的时效权重
- 显著性 — 基于访问模式和显式提示的重要性评分
- 社交 — 涉及特定人物的记忆加权
- 渠道 — 按来源渠道过滤或加权
从记忆状态生成 LLM 可直接消费的上下文字符串。传入 token 预算、可选的渠道/人物过滤器，返回结构化文本块。
自动从文本中提取结构化知识，无需 LLM，<1ms 响应。支持中英双语：
- 事实提取：住所、工作、身份、姓名、年龄、经验
- 偏好提取：工具、语言、喜好
- 时间分类：临时（"正在调试"）vs 永久（"我住在上海"）
SQLite 持久化，内存向量索引实现快速相似性搜索。单文件数据库，无需外部服务。为边缘部署设计——笔记本、树莓派、服务器都能运行。
通过你自己的云盘跨设备同步记忆——不经过任何第三方服务器。
设备 A (Mac) 你的云盘 设备 B (iPhone)
┌──────────┐ ┌──────────────────────┐ ┌──────────┐
│ SQLite DB │ ──写──> │ iCloud / GDrive / │ <──读── │ SQLite DB│
│ (本地) │ │ OneDrive / Dropbox │ │ (本地) │
│ │ <──读── │ │ ──写──> │ │
└──────────┘ └──────────────────────┘ └──────────┘
- 基于变更日志：每个设备写入自己的操作日志，互不冲突
- 无冲突：设备永远不会写同一个文件，使用混合逻辑时钟 (HLC) 的 Last-Writer-Wins 合并
- 端到端加密：AES-256-GCM 加密（可选），即使云账号被入侵，记忆仍然安全
- 隐私感知：Private 记忆（默认）永远不离开本地设备，只有 Shared/Public 记忆才同步
支持的云盘：iCloud Drive、Google Drive、OneDrive、Dropbox（自动检测）。
use cortex_core::sync::SyncConfig;
// 启用加密同步
let config = SyncConfig::new(sync_dir, device_id, device_name)
.with_encryption("my-strong-passphrase");
cortex.enable_sync(config)?;
// 拉取其他设备的变更
let applied = cortex.sync_pull()?;
println!("应用了 {} 条远程变更", applied);| 特性 | 详情 |
|---|---|
| 加密 | AES-256-GCM + Argon2id 密钥派生（每行随机 nonce） |
| 隐私分级 | Private（默认，不同步）、Shared、Public |
| 内存清零 | 敏感数据在释放时从内存中清除（zeroize crate） |
| 零遥测 | 无分析、无回传。验证：grep -r "reqwest|hyper|TcpStream" cortex-core/src/ |
| 无账号 | 无需 API Key、无需注册、无云端依赖 |
详见 SECURITY.md。
安装 Rust 工具链（提供 cargo 命令）：
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh安装完成后，重启终端或手动加载环境：
source "$HOME/.cargo/env"验证安装：
cargo --version想象你的 AI 助手在一周真实对话中的表现：
# 第 1 天 — 你在 Telegram 上聊天
你："和 Stripe 的 Sarah 开会很顺利，她对我们的 API 很感兴趣。"
Cortex 自动提取：
├── 情景记忆已存储（156µs）
├── 事实：Sarah → 就职于 → Stripe（置信度：0.85）
├── 事实：Sarah → 感兴趣 → 我们的 API
└── 身份解析：sarah_telegram
# 第 2 天 — Sarah 给你发邮件
发件人：sarah@stripe.com
"这是我们讨论的技术规格文档。"
Cortex：
├── 身份解析：sarah@stripe.com → 合并到 sarah_telegram
│ （同一个人，不同渠道 — 自动跨平台身份识别）
└── 事实：Sarah → 发送了 → 技术规格文档
# 第 3 天 — 你问 AI
你："Stripe 那边进展如何？"
Cortex 检索（568µs）：
├── Sarah 在 Stripe 工作（语义事实）
├── 会议顺利，对 API 感兴趣（情景记忆，第 1 天）
├── 她发了技术规格文档（情景记忆，第 2 天）
└── 跨渠道上下文：Telegram + Email 统一归属同一人
你的 AI 带着完整上下文回答 — 不再"抱歉，我不记得了" 🎯
# 第 5 天 — 新信息到来
你："Sarah 上个月已经跳槽去 Anthropic 了。"
Cortex：
├── 矛盾检测：Sarah 就职于 Stripe vs Sarah 就职于 Anthropic
├── 旧事实置信度衰减：Stripe（0.85 → 0.15）
├── 新事实存储：Sarah → 就职于 → Anthropic（0.90）
└── 信念通过贝叶斯推理自动更新 — 自我修正，无需手动清理
# 第 7 天 — 整合引擎运行
Cortex 自动整合：
├── 3 条关于 Sarah 的情景记忆 → 晋升为语义摘要
├── 其他话题的过期记忆 → 衰减
└── 模式发现：你每周一都有固定会议
所有这些在本地 <1ms 内完成。无云端。无 API 调用。无人窥探你的数据。
use cortex_core::Cortex;
// 打开（或创建）记忆数据库
let cortex = Cortex::open("memory.db")?;
// 从 Telegram 对话写入一条记忆
cortex.ingest(
"和 Alice 讨论了 Q3 路线图",
"telegram", // 来源渠道
Some("alice_123"), // 用户 ID（触发身份解析）
Some(0.8), // 显著性提示
None, // 自动生成向量（需启用 embeddings 特性）
)?;
// 直接添加语义事实
cortex.add_fact(
"Alice", "works_at", "Acme Corp",
0.95, "telegram", None,
)?;
// 存储偏好
cortex.add_preference("timezone", "Asia/Shanghai", 0.9)?;
// 检索相关记忆
let results = cortex.retrieve(
"关于 Alice 我知道什么？",
5, // top-k
None, // 任意渠道
None, // 任意人物
None, // 自动生成查询向量
)?;
// 生成 LLM 上下文（token 预算控制）
let context = cortex.get_context(
2000, // 最大 token 数
Some("telegram"), // 渠道过滤
None, // 不过滤人物
)?;
// 将 context 作为系统/用户消息前缀传给 LLM
// 运行整合（定期调用）
let report = cortex.run_consolidation()?;Cortex 提供轻量 HTTP 服务，可与任意语言/框架集成。默认绑定 127.0.0.1——你的数据永远不会离开你的机器。
# 构建并运行
cargo build --release -p cortex-http
./target/release/cortex-http --port 3315 --db ~/.cortex/memory.db
# 或通过 Docker（预构建镜像）
docker run -v ~/.cortex:/data -p 3315:3315 ghcr.io/gambletan/cortex/cortex-http:latest
# 或本地构建
docker build -t cortex .
docker run -v ~/.cortex:/data -p 3315:3315 cortex| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| GET | /health |
健康检查 |
| POST | /v1/memories |
写入记忆 |
| POST | /v1/memories/search |
语义搜索 |
| GET | /v1/memories/context |
生成 LLM 上下文 |
| POST | /v1/memories/consolidate |
运行整合周期 |
| POST | /v1/memories/infer |
预览推理（不存储） |
| POST | /v1/facts |
添加语义事实 |
| POST | /v1/facts/contradictions |
检查矛盾 |
| POST | /v1/preferences |
设置偏好 |
| GET | /v1/beliefs |
列出信念 |
| POST | /v1/beliefs/observe |
用证据更新信念 |
| POST | /v1/people |
解析人物身份 |
| POST | /v1/memories/compress |
压缩旧对话会话 |
| POST | /v1/relationships/extract |
从文本中提取关系 |
| GET | /v1/export |
导出全部数据（JSON 备份） |
| POST | /v1/import |
从备份导入数据 |
# 写入一条记忆
curl -X POST http://localhost:3315/v1/memories \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"text": "我喜欢用 Rust 写代码", "channel": "cli"}'
# 搜索
curl -X POST http://localhost:3315/v1/memories/search \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"query": "编程偏好", "limit": 5}'
# 导出全部数据（备份到 iCloud、NAS 等）
curl http://localhost:3315/v1/export > ~/iCloud/cortex-backup.json
# 从备份导入
curl -X POST http://localhost:3315/v1/import \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d @~/iCloud/cortex-backup.jsonCortex 作为 MCP 服务器发布，兼容所有 MCP 客户端。
1. 构建并安装：
mkdir -p ~/.local/bin ~/.cortex
cargo build --release -p cortex-mcp-server
cp target/release/cortex-mcp-server ~/.local/bin/2. 注册 MCP 服务器：
Claude Code（命令行）：
# 全局（所有项目）
claude mcp add cortex --scope user -- ~/.local/bin/cortex-mcp-server ~/.cortex/memory.db
# 或按项目
claude mcp add cortex -- ~/.local/bin/cortex-mcp-server ~/.cortex/memory.dbClaude Desktop — 添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"cortex": {
"command": "/Users/you/.local/bin/cortex-mcp-server",
"args": ["/Users/you/.cortex/memory.db"]
}
}
}3. 允许工具自动执行（免确认）：
在 ~/.claude/settings.json → permissions.allow 中添加：
"mcp__cortex__*"注意：MCP 工具权限不支持括号格式（如
mcp__cortex__memory_ingest(*)），使用通配符mcp__cortex__*即可。
4. 在 CLAUDE.md 中启用自动记忆：
# 记忆（Cortex）
你拥有通过 Cortex MCP 工具的持久记忆，自动使用：
- 对话开始：调用 memory_context 加载已知信息
- 用户分享偏好/事实/个人信息：调用 memory_ingest 存储
- 学到结构化事实：调用 fact_add（如 "User works_at Google"）
- 检测到偏好：调用 preference_set（如 editor=neovim）
- 证据支持或反驳信念：调用 belief_observe
- 遇到新人：调用 person_resolve 追踪身份
- 定期：调用 memory_consolidate 清理过期记忆你的 Claude 记忆跟随你到所有设备——MacBook、iMac、工作电脑——通过你自己的云盘同步。
一句话开启同步：
你："帮我开启跨设备记忆同步"
Claude 调用 sync_enable → 自动检测 iCloud Drive →
生成设备 ID + AES-256-GCM 加密密钥 → 完成。
输出：
云盘： iCloud Drive
加密： AES-256-GCM
密码短语： a1b2c3... ← 保存好，其他设备要用
在第二台设备上，同样安装 Cortex，然后：
你："用密码 a1b2c3... 开启同步"
Claude 调用 sync_enable(passphrase: "a1b2c3...") →
连接同一个 iCloud 同步目录 → 拉取所有记忆。
两台设备共享同一份记忆。偏好、事实、信念、社交图谱——全部实时同步。
什么会同步，什么不会：
- Private 记忆（默认）永远不离开本地 — 只有 Shared/Public 记忆同步
- 所有同步数据 AES-256-GCM 加密 — 即使云账号被入侵，记忆仍然安全
- 不需要服务器、API、账号 — 只用你自己的云盘
CLI 方式：
# 设备 A
cortex-mcp-server sync enable
# 保存输出中的密码短语
# 设备 B
cortex-mcp-server sync enable --passphrase "设备A的密码短语"
# 手动拉取
cortex-mcp-server sync pull跨多个项目工作？使用独立数据库实现物理级记忆隔离 — 零跨项目泄漏，无需改代码。
~/.cortex/
├── global.db # 用户偏好、人脉图谱、跨项目知识
├── my-app.db # 项目 A 的记忆
└── my-api.db # 项目 B 的记忆
全局配置（~/.claude/settings.json）— 用户级知识：
{
"mcpServers": {
"cortex-global": {
"command": "~/.local/bin/cortex-mcp-server",
"args": ["~/.cortex/global.db"]
}
},
"permissions": { "allow": ["mcp__cortex-global__*", "mcp__cortex-project__*"] }
}项目配置（~/.claude/projects/<path>/settings.json）— 项目专属：
{
"mcpServers": {
"cortex-project": {
"command": "~/.local/bin/cortex-mcp-server",
"args": ["~/.cortex/my-app.db"]
}
}
}然后将以下记忆隔离规则添加到项目的 CLAUDE.md 中：
## 记忆隔离
两个 Cortex MCP 服务：`cortex-project`（项目 DB）和 `cortex-global`（全局 DB）。
### 写入策略
- 存到 `cortex-project`：本仓库的架构、代码、模块、测试、工作流、配置、Bug、决策、术语。
- 存到 `cortex-global`：仅限长期用户偏好、沟通风格、跨项目习惯、跨仓库通用的个人背景。
- **默认：不确定时存 `cortex-project`。**
### 读取策略
1. 先查 `cortex-project`。
2. 再查 `cortex-global`，仅用于用户级偏好。
3. 冲突时以项目记忆为准。
### 防泄漏规则
- 禁止自动将 `cortex-project` 的记忆复制到 `cortex-global`。
- 禁止将仓库特有的路径、模块名、账户名存入 `cortex-global`。
- 禁止将项目实现细节当作用户级全局偏好。
### 更新规则
- Cortex 是追加写入的。更新方式：搜索旧条目 → 删除 → 写入新条目。这样每个项目拥有两个独立的 Cortex 实例 — 完全隔离，同时共享用户级知识。
| 工具 | 用途 |
|---|---|
memory_ingest |
存储记忆（文本、渠道、人物上下文） |
memory_search |
跨所有记忆层的语义搜索 |
memory_context |
生成 LLM 就绪的上下文摘要（token 预算控制） |
memory_consolidate |
运行衰减 + 晋升 + 清扫周期 |
memory_infer |
主动推理预览（不存储） |
memory_compress |
压缩旧对话会话 |
memory_stats |
获取记忆统计（各层数量、索引大小） |
memory_decay |
对情景记忆执行时间衰减 |
belief_observe |
用证据更新贝叶斯信念 |
belief_list |
查询高于阈值的信念 |
fact_add |
存储结构化知识（主语-谓语-宾语） |
fact_query |
按实体查询事实（SQL 索引） |
preference_set |
存储用户偏好 |
preference_query |
按键模式查询偏好 |
person_resolve |
跨渠道身份解析 |
person_list |
列出所有已知人物 |
contradiction_check |
检查事实矛盾 |
relationship_extract |
从文本中提取关系 |
给你的 OpenClaw Agent 加上永久记忆，支持自动记忆和自动召回。
安装：
# 1. 安装 Cortex 二进制
curl -fsSL https://github.com/ghraw/gambletan/cortex/main/install.sh | bash
# 2. 安装 OpenClaw 插件
openclaw plugin add @cortex-ai-memory/cortex-memory配置（可选，默认即可使用）：
{
"plugins": {
"@cortex-ai-memory/cortex-memory": {
"autoCapture": true,
"autoRecall": true,
"topK": 10
}
}
}功能说明：
autoCapture：每轮对话后自动存储上下文autoRecall：每轮对话前自动注入相关记忆（你的 Agent "记住"了一切）- 7 个工具：memory_search, memory_store, fact_add, belief_observe, person_resolve 等
详见 openclaw-plugin/README.md。
cortex/
├── cortex-core/ # Rust 核心库（所有记忆逻辑）
│ ├── src/
│ │ ├── lib.rs # Cortex 入口
│ │ ├── types.rs # MemObject、MemoryTier 等
│ │ ├── inference.rs # 主动推理（中英双语）
│ │ ├── episode.rs # 情景记忆
│ │ ├── semantic.rs # 语义事实 + 偏好
│ │ ├── working.rs # 工作记忆
│ │ ├── procedural.rs # 程序记忆
│ │ ├── people.rs # 社交图谱 + 身份解析
│ │ ├── belief.rs # 贝叶斯信念系统
│ │ ├── consolidation.rs # 情景→语义晋升 + 衰减
│ │ ├── retrieval.rs # 多信号检索引擎
│ │ ├── context.rs # LLM 上下文生成
│ │ └── storage/ # SQLite + 内存向量索引
│ └── benches/ # 性能基准测试
├── cortex-http/ # HTTP REST API（axum，仅本地）
├── cortex-mcp-server/ # MCP 服务器（3.8MB）
├── cortex-python/ # Python 绑定（PyO3）
├── openclaw-plugin/ # OpenClaw 记忆插件
├── Dockerfile # 自托管 Docker 镜像
└── Cargo.toml # 工作空间根配置
- v0.2 ✅ — 本地向量嵌入（all-MiniLM-L6-v2/ONNX），批量查询，重要性感知衰减 + 自动整合
- v0.3 ✅ — 主动推理（自动提取事实），时间感知，矛盾检测，中文 NLP
- v0.4 ✅ — HTTP REST API（axum），导入/导出（JSON 备份），Docker 打包
- v0.5 ✅ — 对话压缩，关系推理（中英双语），时间检索增强，112 个测试
- v1.0 ✅ — 功能对比表，性能基准更新，18 项 Cortex vs Mem0 vs OpenAI 对比
- v1.1 ✅ — HNSW 向量索引（5万条搜索：12ms → 91µs），Python SDK（
pip install cortex-ai-memory） - v1.2 ✅ — 否定检测（中英双语），多跳检索，117 个测试
- v1.3 ✅ — 上下文质量优化，查询扩展，双向关系推理，126 个测试
- v1.4 ✅ — 增量 HNSW，SQL 索引实体查询，LLM 摘要钩子，18 个 MCP 工具，可配置衰减，LLM 辅助推理，131 个测试
- v1.5 ✅ — Docker 镜像（GHCR 自动发布），功能冻结
- v1.7 ✅ — 云同步（基于变更日志，HLC 排序，LWW 合并），AES-256-GCM 加密（Argon2id 密钥派生），隐私执行（Private/Shared/Public），内存清零（zeroize），SECURITY.md，27 个 MCP 工具，400+ 测试
- v2.0 ✅ — 后台同步（文件系统监听 + 轮询），Web Dashboard，Homebrew，集成文档（CrewAI/AutoGen/LangGraph/DeerFlow），489 测试
- v2.1 — 移动端（iOS/Android），多模态记忆，WASM 构建
MIT