MemPalace 用于跨会话持久化、搜索和管理 AI 记忆，通过 CLI 命令操作，每个命令对应一个 MCP 工具。安装：pip install mempalace。
用途与结构：记忆按“建筑”组织——Wings 为领域（人物、项目、主题），Rooms 为具体主题，Halls 为记忆类型（facts、events、discoveries、preferences、advice），Tunnels 为跨 wing 连接（不同 wing 中同名 room 自动关联），Closets 为指向原文的摘要，Drawers 为逐字原文。存储使用 ChromaDB（语义搜索）与 SQLite（知识图谱），全部本地，无需 API key。
主要命令：mempalace init <dir> 首次初始化，检测人物、项目与房间并生成配置，须在 mine 前运行；mempalace status 查看宫殿概览；mempalace search "query" 语义搜索，可用 --wing、--room、--results 过滤；mempalace wake-up 加载 L0 身份与 L1 核心故事（约 600-900 tokens），可重定向到文件注入本地模型；mempalace mine <dir> 批量归档文件，--mode convos 处理对话导出，--extract general 自动分类，--dry-run 预览；mempalace split <dir> 拆分合并的转录文件；mempalace compress 用 AAAK 方言压缩记忆；mempalace repair 重建损坏的向量索引。所有命令支持 --palace <path>。
Python API：知识图谱通过 from mempalace.knowledge_graph import KnowledgeGraph 使用，支持 add_triple、query_entity、invalidate、timeline、stats；搜索用 from mempalace.searcher import search_memories；图遍历用 from mempalace.palace_graph import traverse, find_tunnels, graph_stats；分层记忆用 from mempalace.layers import MemoryStack，含 wake_up、recall、search。
原则与限制：归档时逐字存储、不摘要；陈述事实前先搜索；事实变更用 invalidate 加 add_triple 而非重复添加；会话开始先 wake-up。已知 macOS ARM64 上 ChromaDB 可能崩溃，可用 repair 恢复。知识图谱暂无 CLI 命令，仅 Python API。其余收费、平台支持等细节暂未提供。