# Memory Gateway

Memory Gateway 是一个通用记忆网关，用于给 AI agent / harness 提供统一的记忆检索、文档上传、LLM 总结和知识沉淀能力。

它的定位不是某个单一业务场景的垂直应用，而是一个可复用的本地 memory/context gateway：上层 agent 通过 REST、MCP 或 Hermes skill 调用它，底层由 OpenViking 承载 memory/resource，由 Obsidian 承载人工可维护的 Markdown 知识。

## 当前能力

- 搜索 OpenViking memory / resource。
- 写入普通 memory。
- 写入结构化 resource。
- 对任意文本调用 LLM 总结，并按需沉淀到 OpenViking。
- 上传文档，使用 MarkItDown 转 Markdown。
- 将上传文档保存到 Obsidian vault。
- 将文档摘要和结构化 artifact 写入 OpenViking knowledge。
- 给 Hermes 提供通用 `memory-gateway` skill。
- 新增通用 Memory Gateway v1 方案与 POC 骨架：多用户、namespace、visibility/ACL、episode、session commit、audit、skills 分层。
- v1 metadata 默认持久化到 SQLite，覆盖 users、memories、episodes、profiles、audit。
- `/v1/memory/search` 先做本地 ACL 过滤，再按可见 namespace 查询 OpenViking。
- v1 MCP tools 已接入现有 `/mcp/rpc`。
- `/v1/sessions/{session_id}/commit` 优先调用独立 EverMemOS HTTP 服务；服务不可用且允许 fallback 时，才使用 Gateway 进程内 POC worker。

完整方案见：

```text
docs/generic-memory-gateway-design.md
```

## 架构

```text
Agent / Harness / CLI
  -> Memory Gateway REST / MCP
  -> OpenViking memory / resource
  -> Obsidian markdown vault
  -> OpenAI-compatible LLM summary
```

## 目录结构

```text
memory-gateway/
├── memory_gateway/                 # Gateway 服务代码
│   ├── server.py                    # REST / MCP 接口
│   ├── openviking_client.py         # OpenViking client
│   ├── llm.py                       # OpenAI-compatible LLM summary
│   ├── document_ingest.py           # MarkItDown + Obsidian write helpers
│   ├── config.py
│   └── types.py
├── integrations/hermes/
│   └── memory-gateway/              # 通用 Hermes skill
├── obsidian-vault/
│   ├── 01_Knowledge/Uploaded/       # 上传文档转成的 Markdown
│   └── 05_Templates/                # 通用知识模板
├── tests/
├── config.example.yaml
└── pyproject.toml
```

## 环境

使用当前虚拟环境：

```bash
cd /home/tom/memory-gateway
source /home/tom/OpenViking/.venv/bin/activate
```

本地配置文件：

```text
/home/tom/memory-gateway/config.yaml
```

关键配置：

```yaml
memory:
  default_namespace: memory-gateway

llm:
  base_url: https://oai.bwgdi.com/v1
  api_key: <local secret, git ignored>
  model: MiniMaxAI

obsidian:
  vault_path: /home/tom/memory-gateway/obsidian-vault
  knowledge_dir: 01_Knowledge/Uploaded
  review_dir: Reviews/Queue

storage:
  backend: sqlite
  sqlite_path: /home/tom/memory-gateway/memory_gateway.sqlite3
```

`config.yaml` 已被 `.gitignore` 忽略，不会提交密钥。

## 启动

OpenViking 需要先运行在 `127.0.0.1:1933`。

```bash
source /home/tom/OpenViking/.venv/bin/activate
openviking-server --host 127.0.0.1 --port 1933
```

启动本机 EverMemOS 服务：

```bash
cd /home/tom/memory-gateway
source /home/tom/OpenViking/.venv/bin/activate
python -m memory_gateway.evermemos_service \
  --config /home/tom/memory-gateway/config.yaml \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 1995
```

启动 Memory Gateway：

```bash
cd /home/tom/memory-gateway
source /home/tom/OpenViking/.venv/bin/activate
python -m memory_gateway.server --config /home/tom/memory-gateway/config.yaml
```

健康检查：

```bash
curl http://127.0.0.1:1934/health
curl http://127.0.0.1:1995/health
curl http://127.0.0.1:1934/v1/evermemos/health
```

## REST 接口

### `GET /health`

检查 Gateway 和 OpenViking 状态。

### `POST /api/search`

搜索 OpenViking memory / resource。

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:1934/api/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "memory gateway document upload summary",
    "uri": "viking://resources",
    "limit": 5
  }'
```

### `POST /api/memory`

写入普通 memory。

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:1934/api/memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "namespace": "memory-gateway",
    "memory_type": "preference",
    "content": "The user prefers concise technical summaries."
  }'
```

### `POST /api/resource`

写入结构化 resource。

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:1934/api/resource \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "uri": "viking://resources/memory-gateway/knowledge/example.json",
    "resource_type": "json",
    "content": "{\"title\":\"example\"}"
  }'
```

### `POST /api/summary`

调用 LLM 总结任意文本，并按需沉淀到 OpenViking。

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:1934/api/summary \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "title": "Project decision summary",
    "content": "需要总结和沉淀的内容...",
    "namespace": "memory-gateway",
    "memory_type": "decision",
    "tags": ["project", "decision"],
    "persist_as": "resource"
  }'
```

`persist_as` 支持：`none`、`memory`、`resource`、`both`。

### `POST /api/knowledge/upload`

上传文档，MarkItDown 转 Markdown，保存到 Obsidian，LLM 总结后写入 OpenViking knowledge。

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:1934/api/knowledge/upload \
  -F "file=@/path/to/document.pdf" \
  -F "title=Design Notes" \
  -F "namespace=memory-gateway" \
  -F "knowledge_type=design_doc" \
  -F "tags=project,design,reference" \
  -F "persist_as=resource"
```

默认保存到：

```text
obsidian-vault/01_Knowledge/Uploaded/
```

## v1 通用 Memory API

v1 API 面向多 agent 框架，带 user / agent / workspace / session 上下文和基础 ACL。

### 创建用户

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:1934/v1/users \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"user_id":"user_tom","display_name":"Tom","preferences":{"language":"zh-CN"}}'
```

### 写入记忆

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:1934/v1/memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_id": "user_tom",
    "agent_id": "agent_hermes",
    "workspace_id": "ws_memory_gateway",
    "memory_type": "preference",
    "content": "用户偏好中文输出，结构化但不要过度工程化。",
    "summary": "中文、结构化、轻量 POC 优先。",
    "tags": ["preference", "style"],
    "importance": 0.8,
    "confidence": 0.9,
    "visibility": "private",
    "source": "manual"
  }'
```

### 检索记忆

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:1934/v1/memory/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_id": "user_tom",
    "agent_id": "agent_hermes",
    "workspace_id": "ws_memory_gateway",
    "query": "中文输出",
    "limit": 5
  }'
```

返回会包含：

- `local_total`：SQLite metadata 命中的记忆数量。
- `openviking_total`：按可见 namespace 查询 OpenViking 的命中数量。
- `searched_namespaces`：Gateway 展开并允许查询的 namespace。

### 修改记忆

```bash
curl -X PATCH "http://127.0.0.1:1934/v1/memory/MEMORY_ID?user_id=user_tom&agent_id=agent_hermes&workspace_id=ws_memory_gateway" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"summary":"用户偏好中文、结构化、少废话。","importance":0.9}'
```

### 写入 episode 并 commit session

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:1934/v1/episodes \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_id": "user_tom",
    "agent_id": "agent_hermes",
    "workspace_id": "ws_memory_gateway",
    "session_id": "sess_demo",
    "content": "结论：这个项目必须保留用户隔离和 namespace ACL。",
    "tags": ["decision"]
  }'

curl -X POST http://127.0.0.1:1934/v1/sessions/sess_demo/commit \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_id": "user_tom",
    "agent_id": "agent_hermes",
    "workspace_id": "ws_memory_gateway",
    "session_id": "sess_demo",
    "promote": true,
    "min_importance": 0.6
  }'
```

流程说明：

- 短期记忆先写入 SQLite 的 `episodes`，namespace 通常是 `session/{session_id}/episodic`。
- commit session 时，Gateway 把当前 session episodes、可见长期记忆和访问上下文发给 `http://127.0.0.1:1995/v1/sessions/consolidate`。
- EverMemOS 返回候选记忆、可直接提升的长期记忆、重复/冲突信息和 review draft 路径。
- Gateway 只把正常稳定候选写入长期 memory；高价值或冲突候选不会直接进入长期记忆，会写入：

```text
obsidian-vault/Reviews/Queue/
```

## MCP Tools

`POST /mcp/rpc` 支持：

- `search`
- `add_memory`
- `add_resource`
- `commit_summary`
- `get_status`
- `list_memories`
- `list_resources`
- `memory_search`
- `memory_upsert`
- `memory_append_episode`
- `memory_commit_session`
- `memory_get_profile`
- `memory_list_namespaces`
- `memory_delete`
- `memory_feedback`

## Hermes Skill

通用 Hermes skill：

```text
/home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/
```

仓库副本：

```text
integrations/hermes/memory-gateway/
```

主要脚本：

```text
scripts/evermemos_health.py
scripts/memory_create_user.py
scripts/memory_append_episode.py
scripts/memory_commit_session.py
scripts/memory_search.py
scripts/memory_upsert.py
scripts/retrieve_memory.py
scripts/commit_summary.py
scripts/upload_knowledge.py
scripts/search_obsidian.py
```

检查 EverMemOS：

```bash
python /home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/scripts/evermemos_health.py
```

检索记忆：

```bash
python /home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/scripts/retrieve_memory.py \
  --query "document upload summary memory gateway" \
  --uri viking://resources \
  --limit 5
```

总结沉淀：

```bash
python /home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/scripts/commit_summary.py \
  --title "Reusable conclusion" \
  --namespace memory-gateway \
  --memory-type decision \
  --tag project \
  --persist-as resource \
  --text "最终结论或可复用知识..."
```

上传知识：

```bash
python /home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/scripts/upload_knowledge.py \
  --file /path/to/document.md \
  --title "Knowledge note" \
  --namespace memory-gateway \
  --knowledge-type reference \
  --tags project,reference \
  --persist-as resource
```

完整长短期记忆测试：

```bash
python /home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/scripts/memory_create_user.py \
  --user-id user_tom \
  --display-name "Tom" \
  --preference language=zh-CN

python /home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/scripts/memory_append_episode.py \
  --user-id user_tom \
  --agent-id agent_hermes \
  --workspace-id ws_memory_gateway \
  --session-id sess_demo \
  --tag decision \
  --text "结论：本机 EverMemOS 服务负责从 session episode 中整理稳定长期记忆。"

python /home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/scripts/memory_append_episode.py \
  --user-id user_tom \
  --agent-id agent_hermes \
  --workspace-id ws_memory_gateway \
  --session-id sess_demo \
  --tag review \
  --tag high-value \
  --text "重要：高价值记忆应该进入 Obsidian review queue，避免错误记忆污染长期系统。"

python /home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/scripts/memory_commit_session.py \
  --user-id user_tom \
  --agent-id agent_hermes \
  --workspace-id ws_memory_gateway \
  --session-id sess_demo \
  --min-importance 0.6

python /home/tom/.hermes/skills/memory-gateway/scripts/memory_search.py \
  --user-id user_tom \
  --agent-id agent_hermes \
  --workspace-id ws_memory_gateway \
  --session-id sess_demo \
  --query "EverMemOS 服务负责" \
  --limit 5
```

## 测试

```bash
cd /home/tom/memory-gateway
source /home/tom/OpenViking/.venv/bin/activate
PYTHONPATH=/home/tom/memory-gateway pytest -q
```

当前测试覆盖：

- API key 校验。
- MCP tools/list。
- OpenViking search 透传。
- LLM summary artifact 构建。
- document upload -> markdown -> Obsidian -> OpenViking resource。

## 下一步

- 在 Gateway 层加强 `/api/search` 的 URI prefix 过滤和去重。
- 给 `/api/knowledge/upload` 增加文件大小限制、类型白名单和 dry-run。
- 增加 Obsidian -> OpenViking 增量同步脚本。
- 给 Memory Gateway skill 增加更稳定的“回答时引用 memory/resource/Obsidian note”输出约束。
- 增加更多文档解析格式和异常处理测试。