用途：In Memoria 是面向 AI 智能体的持久化代码库智能 MCP 服务器。它先学习代码库的模式，再把这种理解持久地暴露给智能体，使其无需在每次交互时重新分析代码，从而维持对架构、约定和决策的语义理解。
主要能力：智能体连接后可查询项目结构（技术栈、入口点、架构）、代码模式（命名约定、错误处理等）、智能路由（如“添加密码重置”会建议 src/auth/password-reset.ts）、语义搜索（按含义而非关键词查找代码）以及工作上下文（跟踪决策、任务与方法一致性）。
使用方式：核心流程为 Setup → Learn → Verify → Serve。首次运行 npx in-memoria setup --interactive 配置排除项、路径与偏好；用 npx in-memoria learn ./src 构建智能数据库；用 npx in-memoria check ./src --verbose 验证；可选 npx in-memoria watch ./src 在开发中自动更新；最后用 npx in-memoria server 通过 MCP 暴露给智能体。learn 构建持久知识，analyze 仅做一次性报告。
适用场景：适合构建长期 AI 智能体协作、跨会话一致性重要的项目，以及希望共享代码库智能的团队。一次性分析或智能体可直接读取的简单项目可跳过。
限制与说明：本地优先，数据留在本机且无遥测；学习耗时随规模增长，小项目 5-15 秒、中型 30-60 秒、大型 2-5 分钟，若超过 10 分钟需检查是否索引了 node_modules、dist 等构建产物。多项目冲突可用 server --port 3001 指定不同端口。官方未提供收费、价格与平台信息。