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heropen — AI Agent Memory MCP server

by heropen.net·net.heropen/heropen·v2.0.8·1 stars
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Persistent memory for AI agents: local-first MCP server, zero-config. No cloud, no API keys.

A88/100grade A
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heropen — AI Agent Memory tools (12, 1 write)

write = sends, deletes, buys or posts

Read from the package source without running it. The installed server may list more.

  • add_memory

    保存信息到用户的长期记忆。在以下情况必须调用： - 用户分享了新的偏好、习惯、约定、项目信息 - 对话中产生了需要后续跟进的事项 - 对话即将结束时，保存本次产生的关键信息 优先主动保存，不要等用户说"记住这个"。content 上限 5000 字。

  • auto_save_turn

    宿主在每轮 assistant 回复完成后调用一次；事务式接收完整话轮。 自动模式按重要内容或累计信息量触发写入，最迟十轮；十轮模式累计十轮；每轮模式立即保存。 只有实际调用才会计数，不会自行读取对话。待存轮持久化于数据库，不触碰旧 JSON。 source 固定 auto_turn；不自动追加标签。请勿用本工具替代断点（session_checkpoint）。

  • flush_turns

    显式保存指定会话的全部待存尾批，即使不足十轮；不修改其他会话或旧 JSON。

  • health

    Check heropen system health and connection status. Call this when you start up to verify everything is working. If pending_setup is true, it means heropen was just installed — show the welcome_message to the user and ask if they'd like to complete the setup.

  • ingest_local_turns

    主动读取本机客户端会话记录，把真实完整话轮补交给轮次存储。

  • list_memory

    列出用户的记忆列表。用于概览已有记忆、检查冗余、了解记忆总量。

  • prime_conversation

    对话开始前必须调用：获取当前时间上下文（heropen 自动生成）。

  • search_memory

    搜索用户的长期记忆。在以下情况必须调用： - 对话开始时，了解用户背景和历史 - 用户提到人名、项目名、偏好等关键词时 - 用户询问"还记得吗"或类似问题时 不要等用户要求才搜索。主动搜索能让你更懂用户。三层回退：向量 → 全文 → 模糊匹配。

  • session_checkpoint

    Save a session checkpoint. Call periodically during long conversations so the agent can recover context after compression or restart.

  • session_recover

    Recover the most recent session checkpoint(s). Use after context compression or agent restart to pick up where you left off.

  • turn_storage_status

    只读查询 agent 的事务式话轮存储状态；不创建数据库、不初始化 schema、不刷新待存轮。

  • update_memorywrite action

    Update an existing memory entry. Only provided fields are changed.

Public scan report

scanner v0.1.10 · 2026-11-01 · same rubric, same numbers if you re-run it

no findings
  • Code scan22 source files scanned25/25
  • –Live reliabilityno gateway calls yet and no remote to proben/a
  • –Tool poisoningtools not inspected (local package is not executed); not countedn/a
  • Auth qualitylocal package, no credentials required12/15
  • Maintenancelast push 4 days ago15/15
  • Maintainer identitynamespace and repository owner differ; website matches verified namespace5/10
Overall 88/100. Components that don't apply are left out of the denominator. Any critical finding is an F.RubricAppeal a findingJSON

How heropen — AI Agent Memory compares

Against every graded AI and agents MCP server, from our own scans and uptime checks. Updated after each scan run.

Safety score
88/100
higher than 80% of 4,460 AI and agents servers
Tools
12
the typical AI and agents server has 6
Tools that change things
8%
typical: 0%. Fewer write tools means less an agent can break
GitHub stars
1
more than 50% of 2,711 AI and agents servers
Downloads a week
363
more than 82% of 1,538 AI and agents servers with a package

What its tools let an agent do: 10 read · 1 create · 1 change

Release history: 5 versions in the registry since 2026-09-21, latest 2026-10-28, typically one every 15 days.

Install heropen — AI Agent Memory in Claude Code, Cursor or VS Code

claude mcp add heropen -- uvx heropen
Add to Cursor

What the publisher says

From the heropen — AI Agent Memory repository's README, as published. We do not edit it. Read it on GitHub

<!-- mcp-name: net.heropen/heropen --> <!-- Official MCP Registry ownership marker. Do not remove. -->

heropen

专业解决记不住的问题，越用越懂你。

本地优先的 AI 记忆系统。记忆存在你自己的机器上，不上传、不同步、不收走；它自动整理与裁剪，让你越用越准、越用越懂你。

⭐ 这个工具帮到你了？点个 star 支持一下 → 右上角 ★ Star，让更多 agent 用户少走弯路。

30 秒看懂

  • 一行装好：pip install heropen，不用 Docker / Postgres / API key。常见客户端可自动写入 MCP 配置；Hermes 等需手动接 heropen-mcp。
  • 你的 agent 从此有长期记忆：跨会话记得人、记得事、记得上下文——不再「聊完就忘」。
  • 数据 100% 留本机：无遥测、无云端同步、无账单。记忆只在你机器上，只有你拿得走。

安装

pip install heropen                 # 核心：MCP + 全文检索，纯 Python 依赖，任意架构（含 ARM64）可装
pip install 'heropen[embedding]'    # 可选：本地向量（额外引入 onnxruntime / fastembed）

ARM64 说明

没有本地向量时，search / recall 会自动降级为全文检索，不影响记忆存取。

重启你的 agent，完成。首次启动会自动探测常见客户端（Claude Code、Cursor、Windsurf、WorkBuddy 等固定配置路径）并注册记忆工具。Hermes 等自定义 mcpservers 路径不会自动写入**，请按下方「接入你的 agent」手动配置。

30 秒快速上手

heropen add "项目使用 FastAPI + SQLAlchemy，测试用 pytest"   # 存一条记忆
heropen search "项目技术栈"                                   # 搜记忆
heropen status                                                # 看状态
heropen diagnose                                              # 诊断问题

怎么用才记得住：请读官方使用方法（SSOT）—— docs/usage-ssot-zh.md。 要点：事实只进 heropen；热层只留铁律 + 高频 + 指针；每次开场先 prime 再 search；主打自由标签。

首次 add 不会同步下载约 95MB 的向量模型；写入立即走全文检索。需要本地语义检索时再显式运行：

pip install 'heropen[embedding]'
heropen embed          # 下载模型并为已有条目生成 embedding

接入你的 agent（MCP）

推荐使用独立入口 heropen-mcp（stdio）。heropen mcp 也可，但 MCP 客户端配置里请用下面这种：

{
  "mcpServers": {
    "heropen": { "command": "heropen-mcp", "args": [] }
  }
}

若 heropen-mcp 不在 PATH（例如 uv tool install 装到隔离环境），把 command 换成该环境里的绝对路径。

对 Claude Code / Cursor / Windsurf / WorkBuddy：heropen auto-setup 会尝试写入已知配置路径。对 Hermes 等自有配置格式，请手动把上面的块加进你的 mcp_servers，再重启 agent。

重启 agent，它就有了记忆。把一条 bug 修复存一次，跨会话永久记住。

为什么选 heropen

免费 = 完整核心功能，无功能阉割。

heropen 占住的位置

本地优先不是 heropen 独有的卖点——已经有十几个同类项目走 SQLite + MCP。heropen 真正占住、且别人还没占的位置是这三件事：

  • 多 agent 的私有域 / 共享域分层。免费层给 6 个完全私有的 agent（Hermes / WorkBuddy 这类高频常驻 agent 各占一个隔离库），再加一个可选的共享域（_shared）让 agent 之间按需交换知识。免费与 Plus 的差别不在数量、而在功能（Plus 提供技能收集与共享等真功能）。大多数竞品只有一个扁平的命名空间。
  • 对话前的时间感知（v1.8.7 起）。agent 每次开场会自动拿到本地时间、时段词、距上次对话间隔、是否跨睡眠周期——交互侧的时间基准，目前没人做。
  • 零依赖的安装面。pip install heropen 一行即可，不需要 Docker、不需要 Postgres、不需要 Ollama。

隐私承诺

数据留在你本机。无遥测。无心跳 ping。 所有记忆存于本地 SQLite 数据库。向量检索默认使用本地 embedding 模型（fastembed，执行 pip install heropen[embedding] 即可）——完全离线、零成本。你也可以把 EMBEDDINGENDPOINT 和 EMBEDDINGAPIKEY 环境变量指向你自托管的 embedding endpoint**（兼容 OpenAI 的 /v1/embeddings），这样永远不会向任何第三方云付费。

如果本地 embedding 与自托管 endpoint 都没配置，搜索会自动降级为快速全文（FTS）匹配——依然完全离线、零成本。pip install heropen 可零配置直接使用；embedding 只是提升检索质量，绝不会卡住基础使用。

本地能力不上收（当前）：当前版本的本地记忆读写、检索与面板能力不会被迁移为必须联网的云端服务；免费层已提供的能力不会在后续版本中被削减。

为什么是本地

当记忆被做成云端原语，你的对话历史、工作上下文就被存在别人的服务器上。heropen 的选择相反：记忆写在 ~/.heropen/，一个 agent 一个 SQLite 文件，数据物理不出本机。

云能给你的，是方便；本地给你的，是只有你拿得走。

记忆属于你

记忆存在你本机的 ~/.heropen/ 目录下，每个 agent 一个 SQLite 文件。你可以随时：

  • 备份 / 导出：heropen export 把全部记忆导出为本地 JSON（heropen import 可再导入）；
  • 删除 / 清空：heropen delete 删单条，rm ~/.heropen/*.db 清空整个库——不需要经过我们，也不需要联网。

更友好的 Markdown + YAML 导出（人类可读、无损往返、可再导入）已在路线图中规划。

如何选型

选记忆方案，不只看召回率，看五件事：

Shortened. The full README is on GitHub.

Nothing above is checked by us. What we check is on the safety report.

Grade history

  • 2026-11-01restoreB → Ascore 88

heropen — AI Agent Memory: common questions

Is heropen — AI Agent Memory MCP server safe?
Yes, by our scan: it is graded A (88/100). Read the heropen — AI Agent Memory safety report
How do I install heropen — AI Agent Memory?
It runs on your machine. Copy the Claude Code, Cursor, VS Code or Claude Desktop config from the install section.
Does heropen — AI Agent Memory need an API key?
Not as far as the registry entry and our scan can tell: no credentials are declared or required.
Is heropen — AI Agent Memory maintained?
The last commit was 7 days ago (2026-10-28). The latest release is v2.0.8.
What can I use instead of heropen — AI Agent Memory?
Servers from other publishers that do the same job: Basic Memory MCP server, Memanto MCP server and Agent Recall MCP server. Compare all heropen — AI Agent Memory alternatives.
How does heropen — AI Agent Memory compare with other AI and agents MCP servers?
safety score 88/100 (higher than 80% of 4,460 AI and agents servers); tools 12 (the typical AI and agents server has 6); tools that change things 8% (typical: 0%. Fewer write tools means less an agent can break). Full comparison.

Alternatives to heropen — AI Agent Memory

Same job from other publishers: the closest match first, then the best rated.

All heropen — AI Agent Memory alternatives →
  • Basic Memory
    Local-first knowledge management with bi-directional LLM sync via Markdown files.
    B
  • Memanto
    MCP server for Memanto - persistent semantic memory for any MCP-compatible agent
    A
  • Agent Recall
    Correction-first agent memory. Precision KPI tracks if agents heed warnings. 5 layers, local-only.
    A
  • Total Agent Memory
    Persistent local memory for coding agents: temporal knowledge graph, procedural and episodic recall
    A
  • FireCMS Cloud
    Manage FireCMS Cloud from an AI agent: Firestore data, collections, schemas and users.
    A