核心功能
Memory Crystal 是一套为 AI 辅助工作流设计的记忆基础设施，解决多工具、多会话上下文断裂的痛点。其核心机制包括：
1. 自动捕获与嵌入
通过 cron 定时任务（每分钟）自动捕获所有 AI 对话，使用 OpenAI、Ollama 或 Google 的嵌入模型将对话分块向量化，存储于本地 SQLite 数据库（~/.ldm/memory/crystal.db）。数据完全本地驻留，支持语义检索。
2. 语义搜索与记忆管理
提供 crystal_search 工具，支持跨会话的语义搜索，结果按相关性和时效性（fresh/recent/aging/stale）加权排序。crystal_remember 可持久化存储用户偏好、关键决策等事实，crystal_forget 支持标记废弃。
3. 跨工具共享架构
通过 MCP（Model Context Protocol）服务器集成 Claude Code CLI、Claude Desktop、OpenClaw 等客户端，所有工具共享同一本地数据库，实现"一处记忆，处处可用"。
4. 分布式架构（Core/Node）
支持单机模式或分布式部署：Crystal Core 作为始终在线的主节点负责嵌入计算，Crystal Node 通过端到端加密中继与 Core 同步，适合多设备用户。
显著优点
- 上下文连续性：无需重复交代背景，AI 自动 Recall 历史对话
- 数据主权：完全本地存储，无云端依赖，支持自托管中继
- 多模态兼容：支持 OpenAI/本地 Ollama/Google 多种嵌入提供商
- 工具无关：MCP 标准协议确保跨客户端兼容性
潜在局限与风险
- 本地存储风险：数据库位于
~/.ldm/，无自动云备份；设备损坏可能导致记忆丢失（需手动配置crystal backup） - 依赖 Node.js 生态：安装需要 Node.js 20+，对非开发者存在门槛
- Cron 任务依赖：macOS/Linux 的 cron 实现，Windows 支持未明确说明
- 隐私悖论：虽标榜"sovereign"，但使用 OpenAI/Google 嵌入时需外发文本片段
- Beta 阶段：版本 0.7.28，LDM OS 和 WIP.computer 中继均为 beta 状态
适合人群
- 重度 AI 工具用户，需在 Claude Code、桌面端、OpenClaw 间无缝切换
- 隐私敏感型用户，偏好本地优先架构
- 多设备工作者，需要会话历史跨机器同步
常规风险
| 风险类型 | 说明 |
|---------|------|
| 数据丢失 | 未配置备份时，单点故障可导致记忆库永久丢失 |
| API 密钥泄露 | `OPENAI_API_KEY` 等环境变量需妥善保管 |
| 版本兼容性 | 0.x 版本 API 可能不稳定，升级需验证 |
| 嵌入式隐私 | 使用第三方嵌入服务时，对话片段可能被传输 |
安装建议
首次安装建议采用 crystal init --core 在常驻设备（台式机/服务器）部署 Core，笔记本作为 Node 配对使用，配合每日备份策略。