Memforge

Memforge

让 AI 编程助手拥有团队记忆 — 代码越写越好，团队越用越强

> Disclaimer: This project is released for learning and reference purposes only. It does not represent any company's production system. Use at your own risk.

Engineering Intelligence Platform for AI-Powered Development

[](LICENSE) [](https://nodejs.org) [](https://postgresql.org) [](https://github.com/pgvector/pgvector)

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是什么

Memforge 是一个基于 MCP（Model Context Protocol）的工程师智能记忆平台。它让 Cursor、Claude Code 等 AI 编程助手具备跨会话持久记忆、团队编码规范感知和微服务架构认知能力。

没有 Memforge 的 AI：

• 每次对话从零开始，不记得上次的架构决策
• 不了解团队的编码规范和禁用写法
• 不知道这个服务调用了哪些下游

有了 Memforge 的 AI：

• 修改代码前自动检索相关历史经验和规范
• Bug 修复后自动沉淀到团队知识库
• 理解服务拓扑，修改接口时主动提醒上游影响

工作流演示

# 1. 修复了一个 Bug —— AI 自动记住
store_memory({
  title: "Redis 连接池耗尽：maxConnections 默认值过小",
  content: "现象: TimeoutError after 5000ms...",
  scope: "bug_pattern",
  visibility: "product_line"
})
→ ✓ 已存储，自动向量化，已检测重复，已关联规则候选

# 2. 下次遇到类似问题 —— AI 自动召回
recall_memory({ query: "Redis 连接超时", product_line: "myteam" })
→ [1] Redis 连接池耗尽：maxConnections 默认值过小  (相似度 0.94)
   修复方案：将 DB_POOL_MAX 从默认 10 改为 50...

# 3. 规律提升为团队规范
propose_rule({
  title: "外部连接必须显式设置连接池上限",
  rule_type: "infra",
  severity: "error"
})
→ ✓ 规则候选已创建，等待 lead/admin 投票激活
→ ✓ 激活后自动同步为 .cursor/rules/memforge-rules.mdc

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功能特性

记忆系统

• 语义检索：基于 pgvector HNSW 索引，毫秒级语义召回
• 四层可见性：personal → team → product_line → global 级联查询
• 分支守卫：批量索引和 Code Review 自动过滤非默认分支，确保知识库只包含 master/main 代码
• 敏感防护：入库前自动检测并拒绝 API Key / Token / PII

自动学习

• 文档索引：扫描 docs/ 目录，将文档拆分为语义段落批量入库
• Commit 学习：分析 Git 历史，提取 Bug 修复/重构/性能优化知识
• Code Review 提取：从 Review 评论中自动归纳团队编码规范
• 实时监控：文件变更时自动触发增量索引

规范引擎

• 规则提议：AI 自动发现并提议候选规范，支持冲突检测
• 加权投票：admin / lead / developer 三级投票权重
• 自动同步：激活的规范自动同步为 Cursor .mdc 规则文件
• 效果度量：追踪规范应用次数和违反事件

拓扑感知

• 自动扫描：内置扫描引擎，支持 15+ 语言/框架的依赖检测
• 调用链查询：查询服务的上下游调用关系
• 变更影响分析：修改接口前自动分析上游影响范围
• 发布顺序推导：拓扑排序生成正确的多服务发布顺序

知识库管理

• 结构化知识：7 种知识类型（FAQ/操作指南/排障指南/技术文档/故障案例/SOP/API参考）
• 混合搜索：BM25 + 向量检索 + RRF 融合排序，双语全文索引（英文词干 + 中文分词）
• 置信度评分：融合检索分数、用户反馈、专家审核的四因子置信度
• 编审工作流：draft → published → archived 状态管理，支持审核追溯
• 工单导入：批量导入客服工单/Ticket，自动转为知识条目
• 反馈闭环：helpful/unhelpful 反馈直接影响搜索排序

团队协作

• MCP Gateway：OAuth 2.1 + PKCE + RBAC，支持多用户
• 产品线隔离：多团队/多产品线数据隔离，按权限过滤
• Web UI：Vue 3 管理面板，可视化记忆、规范、拓扑、知识库
• 审计日志：所有操作可追溯

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快速开始

前置依赖

• Node.js 20+
• PostgreSQL 15+ with pgvector
• 兼容 OpenAI /v1/embeddings 协议的 Embedding 服务（推荐 SiliconFlow + BGE-M3，免费额度够用）

一、安装

# macOS 安装依赖
brew install postgresql@17 pgvector redis ripgrep

# 初始化数据库
createuser memforge && createdb -O memforge memforge
psql -U memforge -d memforge -f sql/init.sql

# 安装依赖 & 构建
git clone https://github.com/zql0805/memforge.git
cd memforge
npm install && npm run build

> 关于 ripgrep：scan_topology 拓扑扫描引擎的运行时依赖。未安装时仍可正常使用记忆和规范功能，但无法发现 RPC 调用链（仅能检测 Maven/npm 级 SDK 依赖）。

二、配置 Embedding

在 .env 中配置（复制 .env.example 修改）：

DATABASE_URL=postgresql://memforge:memforge_dev@localhost:5432/memforge
OPENAI_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
OPENAI_EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3

三、配置 Cursor MCP

在 ~/.cursor/mcp.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "memforge": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/memforge/packages/memory-service/dist/index.js"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://memforge:memforge_dev@localhost:5432/memforge",
        "OPENAI_BASE_URL": "https://api.siliconflow.cn/v1",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx",
        "OPENAI_EMBEDDING_MODEL": "BAAI/bge-m3"
      }
    },
    "memforge-rules": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/memforge/packages/rules-engine/dist/index.js"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://memforge:memforge_dev@localhost:5432/memforge",
        "OPENAI_BASE_URL": "https://api.siliconflow.cn/v1",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx",
        "OPENAI_EMBEDDING_MODEL": "BAAI/bge-m3"
      }
    }
  }
}

四、冷启动

重启 Cursor 后，在对话框中执行：

帮我执行 bootstrap，导入现有知识资产

Memforge 会自动安装 Cursor Rules，并引导完成首次初始化。

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Docker Compose 快速启动（团队模式）

# 复制配置
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填写 JWT_SECRET 和 Embedding 配置

# 启动完整服务栈（PostgreSQL + Redis + Gateway + Memory + Rules + Web UI）
docker compose --profile gateway up -d

# 查看状态
docker compose ps

Web UI 默认访问地址：http://localhost（Nginx 端口 80）

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架构

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   AI 编程助手                         │
│          (Cursor / Claude Code / VS Code)            │
└──────────────────┬──────────────────────────────────┘
                   │ MCP Protocol
         ┌─────────┴──────────┐
         │   Memforge Gateway  │  OAuth 2.1 + RBAC + 审计
         │   (Port 3000)       │
         └──┬──────────┬────┬─┘
            │          │    │
  ┌─────────┴──┐  ┌───┴────┴────┐  ┌──────────────┐
  │  Memory    │  │   Rules     │  │  Knowledge   │
  │  Service   │  │   Engine    │  │  Service     │
  │ (Port 3001)│  │ (Port 3002) │  │ (Port 3003)  │
  └────┬───────┘  └──────┬──────┘  └──────┬───────┘
       │                 │                 │
  ┌────┴─────────────────┴─────────────────┴──┐
  │         PostgreSQL + pgvector              │
  │  (记忆 / 规范 / 知识库 / 拓扑 / 审计)       │
  └────────────────────────────────────────────┘
       │
  ┌────┴──────┐
  │   Redis   │  L2 缓存（可选）
  └───────────┘

单机模式（个人开发者）：Memory Service + Rules Engine 直接以 stdio 接入 Cursor，无需 Gateway。Knowledge Service 仅支持 HTTP 模式，单机使用时在本地启动后通过 Gateway 或直连访问。

团队模式：通过 Gateway 统一认证，多用户共享记忆库，产品线数据隔离。

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Web UI 预览

> 部署完成后访问 http://localhost（或你的服务地址，默认端口 80）

| 记忆管理 | 规范管理 | 拓扑可视化 | |---|---|---| | 搜索、筛选、审核全量记忆 | 提议/投票/激活编码规范 | 服务调用链可视化 |

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MCP 工具

Memory Service（48 个工具）

记忆存取

| 工具 | 说明 | |---|---| | store_memory | 存储记忆（自动向量化 + 去重 + 脱敏） | | recall_memory | 语义检索（支持 product_line 三层级联） | | list_memories | 分页列出（多维筛选） | | update_memory | 更新记忆 | | archive_memory | 归档 |

自动学习

| 工具 | 说明 | |---|---| | index_documents | 批量索引目录文档 | | sync_documents | 基于 git diff 增量同步 | | learn_from_commits | 从 Git 历史提取知识 | | learn_from_review | 从 Code Review 提取规范 | | watch_docs | 实时监控文档变更 |

拓扑

| 工具 | 说明 | |---|---| | scan_topology | 自动扫描仓库，检测 15+ 语言依赖 | | import_topology | 从注册表导入服务架构 | | query_topology | 查询服务调用关系 | | get_topology_release_order | 生成发布顺序 | | get_topology_change_impact | 分析变更影响范围 | | resolve_service_path | 模糊匹配服务路径 |

知识积累

| 工具 | 说明 | |---|---| | bootstrap | 一键冷启动 | | store_session_summary | 存储会话决策摘要 | | store_log_insight | 日志排查结论入库 | | store_troubleshoot | 排查流程知识化 | | store_incident | 线上故障结构化录入 | | store_code_review | Code Review 结果存储 |

工作追踪

| 工具 | 说明 | |---|---| | start_work_context | 开始工作上下文 | | update_work_context | 更新进度 | | evaluate_work_context | 完成评价，自动沉淀经验 |

其他

| 工具 | 说明 | |---|---| | get_developer_profile | 开发者技能画像 | | get_system_rules | 加载团队规范（非 Cursor IDE 适用） | | verify_memory | 标记记忆为已验证（+15% 排序权重） | | export_memories / import_memories | 数据导入导出 | | store_structured_memory | 统一结构化存储入口（路由到 codereview/sessionsummary/log_insight 等） | | extract_session_memories | 从会话内容自动提取有价值记忆（架构决策/Bug 模式/经验教训） | | index_api_docs | 索引仓库 API 文档（自动提取函数签名和用法） |

Git 历史知识引擎

| 工具 | 说明 | |---|---| | bootstrap_project_history | 一键导入 Git 历史知识（分析提交/PR/Review） | | check_stale_code | 检测代码腐化风险（长期未变更模块） | | check_conflict_risk | 评估并发修改冲突风险 | | get_project_context | 获取项目上下文（贡献者/活跃度/技术栈） | | check_related_activity | 检查上下游仓库近期变更影响 | | extract_coding_standards | 从 Git 历史批量提取编码规范候选 | | review_commit | 对单个 Git commit 执行自动 Code Review 管道（上下文收集 → 静态扫描 → LLM 审查 → 钉钉通知） | | install_git_hooks | 为 Git 仓库安装 Memforge post-commit & post-merge hooks |

Agent 任务管理

| 工具 | 说明 | |---|---| | get_agent_tasks | 获取任务列表 | | create_agent_task | 创建任务 | | update_agent_task | 更新任务状态 | | batch_update_tasks | 批量更新任务 | | log_task_progress | 记录任务进度 | | import_tasks_from_plan | 从计划导入任务 | | manage_agent_tasks | 任务管理（多操作合一） |

Rules Engine（19 个工具）

| 工具 | 说明 | |---|---| | propose_rule | 提议规则（自动冲突检测） | | list_rules | 列出规则 | | get_rule | 获取详情（含投票和度量） | | vote_rule | 加权投票 | | update_rule | 更新候选规则 | | activate_rule | 激活候选规则 | | delete_rule | 删除规则 | | deprecate_rule | 废弃规则 | | enforce_rules | 对代码执行规则检查 | | discover_rules | 分析内容发现规则候选 | | measure_rules | 规则效果度量 | | record_rule_event | 记录应用/违反事件 | | assess_skill | 技能评估 | | get_growth_path | 成长路径推荐 | | record_milestone | 记录成长里程碑 | | get_skill_radar | 技能雷达图数据 | | get_team_matrix | 团队技能矩阵 | | add_knowledge_relation | 建立知识图谱关系 | | get_knowledge_graph | 查询知识图谱 |

Knowledge Service（10 个 MCP 工具 + REST API）

MCP 工具

| 工具 | 说明 | |---|---| | search_knowledge | 混合检索（BM25 + 向量 + RRF 融合 + 置信度评分） | | store_knowledge | 存储知识条目（FAQ/操作指南/故障案例等 7 种类型） | | browse_knowledge | 按文件系统语义浏览知识库目录（VFS URI） | | read_knowledge_item | 读取单条知识条目，返回 Markdown 格式（支持 ID 或 VFS URI） | | write_knowledge_item | 以文件系统语义创建或更新知识条目，自动生成 slug 和 VFS URI | | import_dingtalk_docs | 从钉钉知识库导入文档（遍历文件夹树，转换为知识条目） | | code_context | 自然语言查询，一次返回组装好的代码知识上下文（项目概览 + 相关模块） | | knowledge_feedback | 对知识条目提交反馈（有用/无用），驱动置信度排序优化 | | list_knowledge | 分页列出知识条目（支持类型/分类/产品线过滤） | | knowledge_stats | 知识库统计数据（条目总数、分类分布等） |

REST API（WebUI 使用）

| 端点 | 说明 | |---|---| | POST /api/knowledge/search | 混合搜索 | | POST /api/knowledge/store | 创建知识 | | GET /api/knowledge/list | 分页列表 | | GET /api/knowledge/:id | 详情 | | PUT /api/knowledge/:id | 更新知识条目 | | DELETE /api/knowledge/:id | 删除知识条目 | | POST /api/knowledge/:id/publish | 发布（draft → published） | | POST /api/knowledge/:id/archive | 归档（published → archived） | | POST /api/knowledge/feedback | 反馈（helpful/unhelpful） | | POST /api/knowledge/import-tickets | 批量导入工单 | | GET /api/knowledge/browse | 按分类路径浏览（带子分类和条目） | | GET/POST /api/knowledge/categories | 分类管理（层级分类树） | | PUT /api/knowledge/categories/:id | 更新分类 | | DELETE /api/knowledge/categories/:id | 删除分类 | | GET /api/knowledge/stats | 统计（按状态/类型分布） | | POST /api/knowledge/cleanup | 按来源批量清理条目 | | POST /api/knowledge/mark-stale | 标记过期条目（基于文件变更） | | GET /api/knowledge/stale-stats | 过期条目统计 | | POST /api/knowledge/code-context | 代码知识上下文组装（REST 版 codecontext） | | POST /api/memory/recall | 语义检索记忆（REST 版 recallmemory，含 RLS） |

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项目结构

memforge/
├── packages/
│   ├── memory-service/       # 核心记忆 MCP 服务（48 个工具）
│   ├── rules-engine/         # 编码规范引擎（19 个工具）
│   ├── knowledge-service/    # 知识库服务（10 个 MCP 工具 + 混合搜索 + 编审工作流）
│   ├── gateway/              # MCP Gateway（OAuth 2.1 + RBAC + 审计）
│   ├── web-ui/               # Vue 3 + Element Plus 管理面板
│   └── shared/               # 共享类型、PG 连接池、缓存
├── sql/
│   ├── init.sql           # 初始化 Schema
│   └── migrations/        # 增量迁移脚本
├── scripts/
│   ├── cursor-hooks/      # Cursor Agent Hooks（自动 recall/规范注入/文档同步）
│   ├── batch-index-api.ts    # 批量 API 文档索引（含分支守卫）
│   ├── batch-deep-index.ts   # 深度代码知识索引（含分支守卫）
│   └── mcp-remote-proxy.mjs  # MCP 远程代理客户端
├── deploy/
│   └── k8s/               # Kubernetes Helm Chart
├── docs/                  # 项目文档（按需创建）
├── .github/workflows/     # CI/CD（GitHub Actions）
└── docker-compose.yml

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环境变量

| 变量 | 默认值 | 说明 | |---|---|---| | TRANSPORT_MODE | stdio | 传输模式（stdio / http） | | DATABASE_URL | — | PostgreSQL 连接串 | | OPENAI_BASE_URL | — | Embedding API 地址 | | OPENAI_API_KEY | — | Embedding API 密钥 | | OPENAI_EMBEDDING_MODEL | — | 模型名称（推荐 BAAI/bge-m3） | | MEMFORGE_GATEWAY_URL | — | Gateway 地址（Git Hook 共享配置 + MCP 代理使用） | | MEMFORGE_REVIEW_BRANCHES | master,main | 触发 Code Review 的分支白名单（逗号分隔） | | MEMFORGE_AUTO_MODE | smart | 自动化模式（smart / full / silent） | | MEMFORGE_RULES_SCOPE | global | Rules 安装位置（global / workspace） | | REDIS_URL | — | Redis 连接串（L2 缓存，可选） |

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Cursor Rules 自动安装

首次启动时自动安装两条规则到 ~/.cursor/rules/：

• memforge-auto-recall.mdc — AI 交互时自动检索/存储记忆
• memforge-human-confirm.mdc — AI 执行变更前征求人工确认

设置 MEMFORGE_RULES_SCOPE=workspace 可切换为工作区级安装。

Git Hook 自动安装

MCP 连接 Git 仓库时自动安装 post-commit / post-merge hooks，提交代码后自动触发知识学习和 Code Review。

共享配置机制：Hook 脚本运行时从 ~/.memforge/config 读取 Gateway URL（每次 MCP 连接自动刷新），服务器迁移只需更新 MEMFORGE_GATEWAY_URL 环境变量，任意仓库下次 MCP 连接即可自动传播新地址到所有仓库的 hook。

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路线图

查看完整里程碑历史

• [x] M1: 核心记忆服务（SQLite + 本地向量化）
• [x] M2: 编码规范引擎（Rules Engine — 投票 + 冲突检测 + 度量）
• [x] M3a: PostgreSQL 迁移（pgvector + FTS + Docker Compose）
• [x] M3b: MCP Gateway（OAuth 2.1 + PKCE + RBAC + 审计）
• [x] M3c: 多租户（RLS + Redis 缓存 + Prometheus 可观测性）
• [x] M4: Web UI（Vue 3 + Element Plus）
• [x] M5: 生产就绪（备份恢复 + Helm Chart + 部署手册）
• [x] M6: 技能树与成长体系
• [x] M7: 自动知识获取（文档索引 + Commit 学习 + Review 提取）
• [x] M8: 工程化补全（Dockerfile + CI 加固 + E2E 覆盖）
• [x] M9: Smart Semi-Auto（Auto-Init Hook）
• [x] M10: Web UI 实战化（拓扑可视化）
• [x] M11: Cursor Rules 自动安装
• [x] M12: 知识闭环（bootstrap + 双向规范同步）
• [x] M13: 四层可见性（personal → team → product_line → global）
• [x] M14: 工作上下文追踪
• [x] M15: 规范治理增强（rule-bridge + storecodereview）
• [x] M16: 拓扑查询 MCP 化（4 个只读查询工具）
• [x] M17: 运维工具链（watchdog + log-rotate + backup）
• [x] M18: 开发者画像
• [x] T1: 团队化改造（RBAC + 产品线 ACL + Gateway 原生 MCP）
• [x] M19: 智能体任务中心（Agent Task + Kanban）
• [x] M20: Cursor Hooks 系统级强制保障（recall/规范注入/文档同步/GATE 0）
• [x] M21: Git 历史知识引擎（6 个工具）

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迁移

如果你之前使用了基于 SQLite 的旧版本：

node scripts/migrate-sqlite-to-pg.mjs \
  --memory-db ~/.memforge/data/memforge.db \
  --rules-db ~/.memforge/data/rules.db

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贡献

欢迎 PR 和 Issue！请阅读 [用户指南](docs/user-guide.md) 了解项目架构。

# 本地开发
npm install
docker compose up -d          # 启动 PostgreSQL + Redis
npm run build                 # 编译所有包
npm run test -w packages/memory-service   # 运行测试

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License

[MIT](LICENSE) © 2026 Memforge Contributors

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[](https://star-history.com/#zql0805/memforge)

Source & license

This open-source MCP server is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: zql0805
• Source: zql0805/memforge
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.