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rekindle

Rekindle 是一款面向 AI 编程会话的 MCP 连续性引擎，旨在解决 AI 在会话之间遗忘项目上下文的问题。它在会话开始时通过 boot_report 主动加载身份、近期上下文、记忆健康度和缺失上下文警告，让助手在开始工作前重新定位；在会话结束时通过 end_session 存储结构化连续性记录（检查点、决策、开放循环等），并支持基于 BM25 的全文记忆搜索。所有数据存储在本地 SQLite 数据库中，无需 API 密钥，不进行网络调用。主要面向 Claude Code 用户，也提供 Cursor 适配器，支持可选的 PreCompact 钩子在会话中途压缩前捕获上下文，以及可选的会话启动传递钩子自动投递预算受限的定位包。

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工具介绍

用途

Rekindle 解决的是 AI 编程助手在会话之间丢失项目上下文的问题。作者基于 43 次会话的数据指出，现有记忆工具（如 Mem0、Letta、Zep）侧重于检索准确性，但都没有解决“AI 是否在会话开始时加载了正确上下文、能否检测自己遗漏了什么”这一会话定位（session orientation）问题。Rekindle 被定位为 MCP 连续性引擎，专注于会话定位，而不仅是存储。

主要能力

  • 会话启动定位：boot_report 在任何工作开始前运行定位流水线，加载身份、近期上下文、记忆健康度与缺失上下文警告。
  • 会话结束捕获：end_session 存储结构化连续性记录，包括检查点、决策、开放循环等，而不仅是摘要。所有记录带 type、source、session_id 元数据。
  • 中途压缩幸存：PreCompact 钩子在会话中途压缩前自动触发，保存推理链、失败方法、关系质感和语气；提供三种读取模式控制 token 成本：summary（一段话，便宜）、structured（决策/循环/警告，适中）、raw（完整转录摘录，昂贵，仅按需）。
  • 搜索与管理：基于 BM25 的全文搜索，按重要性加权排序；记忆按类别（preference、lesson、context、relationship、general）和项目范围组织。
  • 缺口检测与评分：标记缺失身份、空类别、过期数据，提供透明清单让用户了解 AI 的定位程度。
  • 会话启动传递（可选）：通过 SessionStart 钩子在启动、恢复、/clear 和 /compact 时自动投递预算受限的定位包（上限 8000 有效 UTF-8 字节），并生成回执记录实际发出内容。

使用方式

要求 Node.js 20 或更高版本。使用 npx rekindle init 在项目中创建 .rekindle/ 目录（含 SQLite 数据库、身份模板、连续性策略、项目注册表、捕获目录、转录目录），然后为客户端添加 MCP 服务器配置：

  • Claude Code：添加至 ~/.claude.json
  • Claude Desktop：添加至 claude_desktop_config.json（macOS 为 ~/Library/Application Support/Claude/，Windows 为 %APPDATA%\Claude\）
  • Cursor：添加至项目根目录的 .cursor/mcp.json

随后填写 .rekindle/identity.md 并将启动指令粘贴到项目的 CLAUDE.md。

可选钩子（均需显式请求，默认 init 不安装）：

  • 启用 PreCompact 保护：npx rekindle setup-hooks
  • 启用会话启动传递：npx rekindle setup-delivery
  • 一行完成全部：npx rekindle init --with-hooks --with-delivery

策略文件 .rekindle/policy.json 控制转录处理、启动字节预算和必选/可选包段。必选段是原子的：放不下时发出有界失败清单而非部分锚点；可选段整体省略并记录在回执中。可设置 "transcript_mode": "excluded" 阻止 SessionStart 读取转录文件，设置 "background_writes_allowed": false 让 PreCompact 钩子直接退出。

存储根解析顺序：REKINDLE_BASE_DIR（显式优先）、从 REKINDLE_DB_PATH 推导、当前工作目录中已存在的 .rekindle/、主目录中已存在的 .rekindle/，否则主目录——绝不使用进程生成点。

适用场景

适用于使用 Claude Code（或 Cursor）进行长期项目开发、每次会话都需要重新解释项目上下文的用户。作者描述其演进路径为“第 1 次会话存储，第 2 次会话记住，第 10 次会话预判”。也适合希望 AI 在会话边界自动重新定位、并需要透明评分与缺口检测的场景。

限制与注意事项

  • 所有数据本地存储，不发送至外部服务器，无网络调用、无 HTTP、无遥测、无分析。MCP 服务器通过 stdio 通信。
  • 转录包含对话文本，若会话包含密钥或凭据，不应启用转录捕获。
  • 钩子安装为可选，捕获钩子与传递钩子都必须显式请求。
  • SQLite 数据库是普通文件，未加密，需要时使用操作系统级磁盘加密。
  • .rekindle/ 被 gitignore，init 命令自动处理。
  • boot_report 读取本地文件，路径无沙箱，仅应与信任的 MCP 客户端和提示一起使用。
  • Cursor 钩子负载包含账户邮箱和工作区路径，适配器默认仅提取会话 ID 与工作区根，原始负载、邮箱和路径均不写入回执或任何工件。
  • 传递包上限 8000 有效 UTF-8 字节，超出时模型只看到开头部分且不会报错；包内会标记截断，回执只证明发出，不声称模型可见。
  • 适用于 Node.js 20 或更高版本。

版本要点

当前 v0.3.3，包含版本一致的 MCP 元数据和包文档，并基于 v0.3.2 的一命令会话启动传递安装器。v0.3.1“五个测量门”包括启动传递、预算包与回执、桌面安全存储、双通道指导、Cursor 适配器，并附有已发布的测量证据。v0.3.0“度过漫长中场”加入 PreCompact 捕获系统、开放循环和审查跟踪。v0.4 规划中包括扩散激活、基于嵌入的语义搜索、缺口分析工具和评估框架。项目含 169 个自动化测试，覆盖存储 CRUD 与 FTS5 排名、定位域、捕获管理器、传递、钩子设置和 MCP 集成（10 个工具加上包派生服务器元数据）。

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