memTools 桌面小工具

memTools 是基于 Tauri 2 的桌面快捷记录工具，面向本机 rsrs runtime。它和桌面客户端是两件事：客户端负责管理 runtime 与账号，memTools 是随手记与回看的热键小窗。

仓库：https://github.com/risense-ai/respire-memtool
连接方式：MCP over HTTP（JSON-RPC 2.0），默认 http://127.0.0.1:15169/mcp
热键：Ctrl+Alt+R 唤起或隐藏小窗；Esc 与关闭按钮只隐藏到托盘
窗口：拖四边或四角即可改大小（最小 360×400），并记住上次的尺寸与位置。窄窗把图谱的次要按钮收进「显示」菜单、图例只留必要说明；宽窗把「写内容 / 选挂点」分成左右两栏

能做什么

方面	行为
记录	主区或日记，从 23 个分类树根里选挂点，再选 `type`（`context` / `decision` / `preference` / `task` / `emotion` / `time` / `skill`）
判重	命中疑似重复时给「改 / 并 / 挂 / 存新条」，破坏性操作前自动备份
自动化	本地规则判档判树、两轮 recall 判重；可选兼容 OpenAI 的端点辅助，失败会明确告警并回退本地规则
日记	以 `importance=trivial` 直接落库，跳过判重与挂树
回看	最近记忆、关键词搜索、`rsrs recall` 语义搜索、`【触发】` 日期提醒、只读 3D 图谱（读 `onememory.db`）
入口	系统托盘、浏览器扩展、Windows 划词悬浮、资源管理器右键「添加到知识库」
知识库	文件、文件夹、网页地址、选中文字，经 AI 窗口、资源管理器、划词面板或浏览器扩展送入；一条资料一个文件夹，含 `original/` 与 `<title>.md`
更新	读 GitHub Releases 的 `update.json`，校验 SHA-256，Windows 上自替换重启

memtools.exe --ai 可直接打开 AI 窗口。

安装

从 GitHub Releases 下载 memtools-<version>.exe（免安装）、.msi 或 NSIS .exe。发布包未做代码签名与公证：Windows 会提示“未知发布者”；macOS 若被 Gatekeeper 拦住，可在 Finder 里右键应用选「打开」，或执行 xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/memTools.app，也可到「系统设置 → 隐私与安全性 → 仍要打开」。从 0.8.1 起 macOS 包为 universal（Apple Silicon 与 Intel 通用）；旧版本只提供 aarch64，Intel Mac 需用新版本。

首次启动会检测 rsrs 命令，缺失时用 npm / pnpm 全局安装 CLI。runtime 仍需自己在 15169 端口运行；只有你在 rsrs 面板点「确认重启」后，memTools 才会代为重启。

配置文件按以下顺序查找：

环境变量 MEMTOOLS_CONFIG
%APPDATA%\com.memtools.desktop\config.toml（macOS 为 ~/Library/Application Support/...，Linux 为 $XDG_CONFIG_HOME/...）
可执行文件同目录的 config.toml（便携模式）
内置默认值

AI 窗口与知识库

AI 窗口是独立窗口（顶栏 AI 按钮打开），既能和本机 agent CLI 对话，也能把素材整理进知识库。

一条资料的落盘结构：

<knowledge base root>/<year>/<month>/<topic>-<timestamp>/
  original/     source file or directory, unchanged
  <title>.md    organized Markdown

整理完成后由 agent 按 rsrs 的「改 / 并 / 挂 / 存」规范写入记忆，正文里带上文件路径与设备。

提取资料

顶栏 AI 按钮或 memtools.exe --ai 打开 AI 窗口。点关闭只隐藏窗口，按钮或 --ai 可再唤起。
首次使用先选知识库目录。选择保存在 knowledge_base.json，优先于 config.toml。
任选一种方式投料：
- 点添加文件夹，或把文件、文件夹直接拖进窗口。
- 在路径框粘贴路径，或在网页框粘贴页面地址。
- 资源管理器右键 →「添加到 memTools 知识库」（仅 Windows）。
- 划词面板「AI 调研」，或浏览器扩展右键的「AI 调研这段 / 解析此页」；两者都经 POST /kb/add 入队。
选好 agent 与模型（见下），在任务列表看进度。agent 会复制原件、写 <title>.md、为网页与选中文字保留调研记录，并按 rsrs 的「改 / 并 / 挂 / 存」写入记忆。

限制：只解析文本类文件。PDF、Word 等二进制文件会复制到 original/ 并登记，但不提取正文，需先转成文本。默认单文件 20 MB、单任务 50 个文件、单任务 600 秒超时。

来源（agent）

来源下拉有五个选项，每一项都会实时探测：

来源	机器上需要有什么	探测方式
opencode	`npm i -g opencode-ai`	`opencode --version`；模型来自 `opencode models`
Qoder CLI	Qoder IDE（自带 `qodercli`）	`qodercli --version`，再用 `qodercli status` 看账号行
Claude Code	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`	`claude --version`；按 `custom` 方式驱动
Codex CLI	`npm install -g @openai/codex`	`codex --version`；按 `custom` 方式驱动
自定义 CLI	任何能接收 prompt、把回答打到 stdout 的命令	`--version`，或只确认可执行文件存在

选中没装或没登录的来源，下方会展开「安装与配置」面板：未就绪原因、安装命令、登录步骤、将使用的参数、探测到的路径、文档链接，命令可一键复制。

装好后点「重新检测」，再点「绑定」。绑定结果写入 knowledge_base.json，优先于 config.toml。

Qoder 的 qodercli 藏在 IDE 目录里，不在 PATH 上，PowerShell 直接敲 qodercli 会报「无法识别」。用绝对路径，或把目录加进 PATH：

powershell

& "D:\...\Qoder\resources\app\resources\bin\x86_64_windows\qodercli.exe"
# then type /login inside the interactive session

窗口里的登录提示会带上探测到的绝对路径与 & "…" 调用写法。

模型

模型框可以手填，也会给候选列表：

来源	模型取值
opencode	`provider/model`，例如 `opencode/big-pickle`；候选来自 `opencode models`
Qoder CLI	`auto`、`efficient`、`gmodel`、`kmodel`、`lite`、`mmodel`、`performance`、`q35model`、`qmodel`、`ultimate`
Claude / Codex / 自定义	该 CLI 自己认的值；留空即用 CLI 默认

切换来源会清空模型框，因为几家的模型写法不互通。

驱动自定义 CLI

Claude Code 与 Codex CLI 就是以 kind = "custom" 绑定、参数预填好的。同一套机制可用于任意 CLI：

toml

[processor.agent]
kind = "custom"
bin = "crush"                                    # command name or absolute path
args = ["run", "--model", "{model}", "{prompt}"]  # one array element per argv
env = ["CI=1"]                                    # KEY=VALUE
models = ["claude-sonnet", "gpt-5"]               # optional model suggestions
output = "json"                                   # text | json | opencode-json | qoder-json

占位符：{prompt}、{model}、{session}、{endpoint}、{workdir}、{agent}。替换后变成空串的元素会被丢弃，不会当成空参数传下去。

输出解析：

`output`	期望的 stdout
`text`	纯文本，整段 stdout 就是回答
`json`	单个 JSON 对象，依次取 `result`、`text`、`content`、`response`、`output`、`message`
`opencode-json`	NDJSON 事件流，取最后一条 message 的文本
`qoder-json`	`{"type":"result","result":"…"}`

界面选择优先于 config.toml：knowledge_base.json 会记录来源、可执行文件、模型，以及自定义来源的参数模板、环境变量与输出解析；字段留空则回落到 config.toml。

知识库设置

AI 窗口的选择保存在 knowledge_base.json，叠加在 config.toml 之上：

键	默认值	说明
`knowledge_base.enabled`	`true`	设为 `false` 后拒绝 `POST /kb/add`
`knowledge_base.root`	空	根目录；首次使用在窗口里选
`knowledge_base.agent_kind`	`opencode`	`opencode` / `qoder` / `custom`
`knowledge_base.agent_model`	空	本窗口使用的 `provider/model`
`knowledge_base.max_file_mb`	`20`	单文件上限（MB）
`knowledge_base.max_files`	`50`	单任务文件数上限
`knowledge_base.timeout_secs`	`600`	agent 超时（秒）
`knowledge_base.context_menu`	`true`	资源管理器右键菜单（Windows）
`knowledge_base.research_websearch`	`true`	网页与选中文字是否联网调研

平台差异

能力	Windows	macOS / Linux
记录、回看、搜索、提醒、图谱、托盘、热键	支持	支持
AI 窗口与知识库入库	支持	支持（原生目录选择框仅 Windows，其他平台手填路径）
资源管理器右键「添加到知识库」	支持	不支持
划词悬浮	支持	不支持
自动下载并替换更新	支持	仅检查

浏览器扩展通过本机 17650 端口提交内容，令牌存放在应用配置目录的 extension_token.txt。

排查

现象	原因与处理
显示 `runtime 不可达`	rsrs runtime 没在 15169 监听；用 `rsrs status` 或宿主应用启动它
某个来源显示「未就绪」	点开该项按安装面板操作：装 → 登录 → 重新检测
提示「无法将 xxx 项识别为 cmdlet」（`xxx is not recognized as a cmdlet`）	该 CLI 不在 `PATH`；用面板给的绝对路径，或把目录加进 `PATH` 后重开终端
绑定成功但第一次跑就失败	先「重新检测」确认版本，再核对模型写法（opencode 要 `provider/model`）
改了 `config.toml` 却不生效	`knowledge_base.json` 里的界面选择优先；改完文件后重新点「绑定」
Windows 提示未知发布者	发布包没有代码签名

memTools 桌面小工具 ​

能做什么 ​

安装 ​

AI 窗口与知识库 ​

提取资料 ​

来源（agent） ​

模型 ​

驱动自定义 CLI ​

知识库设置 ​

平台差异 ​

排查 ​

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