3-11更新，前端更新了配置向导，可以直接在前端配置相应的.env文件
这次更新加了前端配置向导，可以直接在浏览器里配 .env，不用手动改文件。
以及修复了一些可能出现的bug。
配置向导界面如图
自动弹出
第一次打开 Dashboard 时，没配过鉴权信息的话向导会自动弹出来。关掉后不会再弹，想重新打开点右上角 「Set API key」 就行。
两种保存方式
-
保存到本地 .env — 写到磁盘，持久化的，重启前后端不会丢。本地跑优先用这个。
-
仅保存到浏览器 — 存在 localStorage 里，换浏览器或清缓存会丢。Docker 部署或临时用一下可以选这个。
不同启动方式
-
本地手动启动（后端 + 前端）：向导完整可用，能直接写
.env，推荐。 -
Docker 一键部署：向导能用但不能写 .env（容器文件系统是临时的），启动前用 Profile 脚本配好。
-
MCP stdio 模式：没有前端，手动改
.env。
哪些配置要重启
Dashboard API Key 和免认证开关保存后立即生效。Embedding / Reranker / Write Guard / Intent LLM 需要重启后端，页面会提示你。
FAQ
Docker 下为什么不能写 .env？ 容器文件系统重建后就没了，系统检测到 Docker 会主动拒绝。
换浏览器 key 没了？ 如果用的「仅保存到浏览器」确实会丢，建议本地启动时用「保存到 .env」。
stdio 模式怎么配？ 直接改 .env。
Memory Palace 2026-03-10更新公告
上次发帖之后继续做了一轮大的更新，大幅提升用户前端仪表盘易用性，同时对于backend进行了重构解耦，避免一个代码文件几千上w行。以及修复了一些可能会遇到的bug。
仪表盘支持中英文切换
之前仪表盘只有英文，现在四个页面（Memory / Review / Maintenance / Observability）全部支持中英文一键切换，将近 500 条文案都做了双语化。同时写了一份前端仪表盘使用指南，降低上手门槛。
对于前端仪表盘有任何疑问的强烈推荐食用该指南
链接如下
仪表盘更新了i18n，支持了中文版
记忆
审查
维护
观测
全套英文文档
Getting Started、技术总览、部署配置、排障指南、安全说明、Skills 文档，全部补了英文版。弥补了之前除readme文档外，其他文档只有中文的问题，对英文用户不太友好。
接入流程更顺
一键安装脚本（shell / PowerShell）重写了路径检测和错误处理，出错时提示更明确。发布前新增了自动检查脚本，减少"装上了但跑不起来"的情况。（但是注意当前对于codex cli/claude code/opencode支持较好， 对于cursor/antigravity 还需要进行进一步测试完善安装脚本，会在近期更新）
前端交互优化
四个页面都做了改动，检索结果展示更清楚，维护操作流程更直观，Review 的 diff 对比更加好用。
Memory Palace重磅升级
再次感谢openai，爽蹬codex，尤其是gpt-5.4开了1m上下文和fast模式，像德芙一样丝滑。
这次新版的升级，进行了各种更新和补齐了相应功能，更像一个能长期拿来用的东西了。
先放一张总览图：
这个项目是干嘛的？
总的来说：
给 AI Agent 加长期记忆，而且这套记忆不是只会存，还能查、能回滚、能清理。
不是那种简单存个 JSON 就结束的方案。
现在它有：
- Write Guard，防止乱写和重复写
- snapshot / review，改错了能回
- keyword / semantic / hybrid 检索
- vitality 衰减和清理
- 仪表盘
- Skills+MCP 接口
这次主要补了三块
1）后端链路更稳
主要是把底层进一步增强：
- migration runner 更完整了
- 写入现在是
Write Guard → Snapshot → 异步索引 - 检索兼容点和系统 URI 进行了补齐
- 维护和清理这块更清楚了
放张架构图：
2）当前项目的skills + MCP 终于更像一套完整的东西了
这一块我自己最满意。
以前是：
- 有 skill
- 有 MCP
- 但第一次接的人还是容易懵
这次补上了：
-
canonical skill bundle
-
安装脚本
-
同步脚本
-
smoke 检查
-
live MCP e2e
-
Claude / Codex / OpenCode / Gemini的接法更清楚了
解释下 skill 和 MCP 的关系：
3）benchmark
保留了和旧版本的同口径对照。
重点不是最简单场景， 主要是对于高干扰场景有了进一步提升。
结论很直接：
- 简单场景基本持平
- 干扰一多，新版明显更稳
比如：
s8,d200- 旧版 C：
0.313 - 新版 C：
0.563 - 旧版 D：
0.375 - 新版 D：
0.625
- 旧版 C：
s100,d200- 旧版 C：
0.280 - 新版 C：
0.580 - 旧版 D：
0.295 - 新版 D：
0.615
- 旧版 C：
直接放图更直观：
- 这次最主要的收益是质量更强，高干扰场景性能更强
更准确的说法应该是：
复杂检索场景下更稳，延迟整体还在能接受的范围里（根据调用api的延迟决定，如果是本地调用，延迟更低）。
用户能直接感受到什么？
- 第一次接通没那么乱
- 出问题时更容易查
- 不只是 AI 能用，人也更容易管
同时附上几张仪表盘的截图：
memory-page
review-page
maintenance-page
observability-page
跟上个版本比，当前版本主要是补齐了 skills + MCP 这一整套东西，参考了claude的skill creator思想。同时部署和验证链路也进行了一定调整。之前那版更像是个 demo，这次更新更加好用易用，此外强烈推荐在.env中填入envembedding/reranker/llm相关参数使用profile c进行日常使用。感兴趣的欢迎关注。
如果你想给自己的 AI 加长期记忆，这版比之前更值得上手。 如果你是想看一套长期记忆系统到底怎么落地，这版也比之前更有参考价值。
以下为github项目地址
整个项目是一个人完成的，可能有没有测试到的地方，但是在我本机经过了实际测试是能够正常使用的。
如果有bug欢迎提issues，欢迎提pr或者fork进行二开（注明出处即可）
补充一句skills安装的话，直接将这个链接
交给ai，吩咐ai按要求安装即可。
此外觉得还不错的话，希望给个star。
求一个
，感谢各位 
一直在和codex对话，已经融入生活了
