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Callimachus

社区

本地索引并搜索你的 AI 编程代理历史。

查看安装方法 ↓ 横向对比 GitHub 源仓库 ↗

分类: 开发工具第 60 / 438
Stars: ★ 45 热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Node.js · 预编译二进制
凭据: 无需凭据
许可证: AGPL-3.0
最近提交: 3 个月前
工具数: 21

64FMRS · C

该 MCP 服务器提供了一组全面的工具，用于索引和搜索编码代理历史，支持只读和写入操作。它专为本地优先而设计，所有数据都存储在本地。该服务器是与桌面应用和 CLI 一起提供的较大生态系统的一部分。

最强项 · 安全与权限 15/20 最弱项 · 可靠性 10/20

可靠性

10/20

安全与权限

15/20

维护活跃度

12/20

文档质量

14/20

安装易用性

13/20

查看各项评分依据

可靠性 10/20: README 声称 21 个 MCP 工具（17 读 4 写）并列出 cargo test 测试入口，但静态审查中未提供 CI 工作流或已提交测试对关键路径的可验证执行证据；错误处理与依赖（Ollama、模型下载）控制情况不可见，故保守给 10。
安全与权限 15/20: 本地优先、密钥存 OS keychain、无云端外发（除用户选择的 LLM 提供商）、写操作仅限自身记忆库，权限边界披露较清楚；但未见确认机制细节、SECURITY.md 内容未验证，未达满分。无红线风险。
维护活跃度 12/20: 有明确许可（AGPL-3.0 双许可）、SECURITY.md、RELEASING.md、changeset 版本管理、registry 收录；但 stars 仅 33、0 个 open issue 无法证明响应速度，提交/发布频率无证据，给 12。
文档质量 14/20: README 极为详尽：安装、21 个工具清单、CLI 示例、限制（macOS-only 启动器、Cursor 无项目路径等）均有披露并分层链接到子文档；扣分在于 MCP 工具参数级别文档和故障排查细节未在所供材料中验证。
安装易用性 13/20: 提供 `claude mcp add callimachus -- npx -y callimachus-mcp` 一行安装及多平台构建路径，但 npx 首次下载预编译二进制属信任供应链且未验证 npm 包与 manifest 一致性；语义索引需额外步骤（Build semantic index、Ollama/模型下载），给 13。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-08

查看 FMRS 评分方法 →

选型与风险

能访问什么读取本地文件连接数据库

适合谁

希望从编码代理历史中搜索的开发人员
使用多种 AI 编码工具的用户
优先考虑数据隐私的本地优先工作流

不适合谁

需要云同步或访问的用户
不使用编码代理的用户（MCP 服务器提供价值不大）

所需权限

需要访问本地索引数据库
可执行命令以索引编码代理历史（通过 CLI）

风险与副作用

索引可能消耗资源，尤其是在初始索引期间
本地索引可能包含敏感数据，但不会离开设备

安装接入

准备工作

运行环境：Node.js · 预编译二进制

使用 npx 运行：npx -y callimachus-mcp。也可以使用 claude mcp add callimachus -- npx -y callimachus-mcp 添加到支持 MCP 的客户端。

验证是否装好

运行 claude mcp add callimachus -- npx -y callimachus-mcp 后，在客户端工具列表中应看到 search_threads 等工具；提问“我最近处理过哪些线程？”若能返回本地索引中的线程即证明连接成功。

常见排障

如果 MCP 服务器无法启动，请确保 Node.js 安装正确
对于使用 npx 的问题，请检查网络连接并重试
如果您使用桌面应用，请确保其正在运行以访问共享索引

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

搜索我过去的会话中关于 vector index migration 的讨论。
我们之前是怎么设置发布流程的？给出带引用的回答。
把决策“用 sqlite-vec 做 KNN”记录到项目记忆里。
哪些会话改动过 embed/mod.rs 这个文件？

工具能力 21

search_threads 只读

跨所有来源搜索编码代理线程。

search_current_project 只读

在运行的仓库中搜索线程。

recent_threads 只读

获取最近的线程。

get_thread 只读

获取特定线程的详细信息。

list_tags 只读

列出所有可用的标签。

list_open_todos 只读

列出所有打开的待办事项。

get_thread_knowledge 只读

获取线程的蒸馏知识（决策、陷阱）。

recall_decisions 只读

回忆过去的决策。

展开其余 13 个工具

recall_gotchas 只读

回忆过去的陷阱。

find_prior_work 只读

查找与任务相似的历史会话。

project_memory 只读

获取项目的聚合记忆。

ask_history 只读

基于历史记录提问，获得带引用的答案。

threads_for_file 只读

查找哪些线程触及了特定文件路径。

check_decision 只读

在重新讨论前展示已确定的决策。

linked_commits 只读

获取线程可能产生的提交。

list_snapshots 只读

列出项目的会话快照。

load_snapshot 只读

恢复保存的快照。

complete_todo 写入

关闭一个打开的待办事项。

record_decision 写入

记录决策到项目记忆。

record_gotcha 写入

记录陷阱到项目记忆。

snapshot_session 写入

为线程创建检查点。

使用场景

开发人员想要从他们的编码代理会话中搜索过去的问题和解决方案

团队维护跨 AI 工具的项目知识库

希望在上下文窗口压缩后保持连续性以继续代理会话的人

支持客户端

Claude Desktop

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

Callimachus 是一个本地优先的工具，用于索引和搜索来自多种 AI 编码代理（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）的历史会话。它将所有对话存储在一个本地 SQLite 数据库中，提供混合搜索（关键词与语义），并作为 MCP 服务器、CLI 和 VS Code 扩展。它是一个开源项目（AGPL-3.0），完全在本地运行，没有云依赖。