hello各位，我是一名独立开发者，想自己做一些东西，自己能用到也能帮助到有需要的人，如果有不足欢迎提出来或者给我发email和我交流，这样对我有很大的帮助

痛点

用 OpenClaw 跑长任务时，现有记忆插件（Mem0、Cognee 等）都要调外部 LLM API + 向量数据库，既有隐私风险又有额外成本。

解决方案：Mnemosyne Memory Engine

一个纯本地、零依赖的 OpenClaw 记忆引擎：

• 📦 271KB runtime，无需 Docker / 外部数据库
• 🔒 100% 本地运行，Markdown 存储，Git 友好
• ⚡ TF-IDF + KNN 检索，实测 ~55ms 延迟
• 🖥️ 自带 Web UI 仪表盘（localhost:8765）
• 🆓 MIT 开源
• 仅靠本地检索 TF-IDF + KNN 检索，无需 embedding 模型

欢迎试用、提 Issue、Star ⭐！任何反馈都感激 🙏
（各位可能有关心跑分，指标的，目前我仍然坚持做本地，所以LoCoMo跑分可以达到67分，LongMemEval跑分可以到72.7分，确实比不上人家大公司做的，但是他免费，而且我也只是因为感兴趣做的）

快速安装

GitHub：https://github.com/ElonAug7/openclaw-mnemosyne-memory-engine

bash openclaw skills install mnemosyne-memory-engine

UI端口
http://127.0.0.1:8765/