向量索引筆數
192
🔍
長期事實記憶
83
💡
已連結 Memos
110
📝
推論模型引擎
nomic-embed-text
LLM: qwen2.5:1.5b
🤖
語意記憶檢索測試 (使用 Ollama nomic-embed-text 計算向量相似度)
檢索結果
手動新增長期事實 / 偏好 (Fact Store)
現存長期事實列表
載入中...
Memos 原始卡片筆記 自動同步已啟用
在 Memos 記錄 `#心得` 會自動萃取至大腦載入中...
智慧大腦 AI 反思與精華提煉
呼叫 LLM 綜合分析所有近期的碎片心得與筆記,提煉結構化精華與下一步建議。
🪞 AI 反思總結報告
Google Keep 自動雙向同步 檢測中
使用 gkeepapi 同步 Keep 筆記與心得,自動向量化建立記憶索引。
帳號與標籤過濾設定
💡 如何產生 Google 應用程式密碼?
前往 Google 帳戶安全性設定 ➔ 應用程式專用密碼,應用程式名稱填入「SecondBrain」,即可產生一組 16 碼安全密碼填入上方。
前往 Google 帳戶安全性設定 ➔ 應用程式專用密碼,應用程式名稱填入「SecondBrain」,即可產生一組 16 碼安全密碼填入上方。
Hermes Agent / Cursor / Claude Desktop 連接配置
透過標準 Model Context Protocol (MCP) 或 REST API,讓你的 Hermes Agent 隨時調用大腦工具。
1. MCP 工具清單 (已開箱即用):
-
search_memory(query, limit)向量語意搜尋所有筆記、心得與文章
-
recall_context(topic)取得結構化個人偏好、相關事實與語意筆記上下文
-
save_fact(fact, category)永久記住使用者的重要偏好或決策規則
-
query_memos(tag, limit)依標籤 (#心得, #架構) 檢索 Memos 卡片
2. Hermes Agent 整合範例 (Python Plugin / Tool Call):
import httpx
async def search_second_brain(query: str):
url = "http://127.0.0.1:8100/api/memory/recall"
async with httpx.AsyncClient() as client:
res = await client.post(url, json={"query": query})
return res.json()["formatted_context"]