ПРОВЕРЕНО · 01.10.2026 ОБНОВЕНО · 01.10.2026

Дългосрочна памет за OpenClaw с MemPalace

Даваме на асистента втора памет, в която може да търси по смисъл в твои бележки и документи. Тя живее на твоята машина, свързва се през MCP и започва само за четене. По пътя казваме и какво се пази, и как се трие.

⏱ 2–3 ч Напреднало OpenClaw · Обучение 7 MCP · Семантично търсене · GDPR

OpenClaw (Gateway)🔒 локално MemPalace (паметта)🔒 локално Модел на асистента — Ollama🔒 локално Модел на асистента — облачен🌐 глобален

🔄

ОБНОВЕНО · 01.10.2026 — какво

Старият урок описваше команди, които не намерихме в документацията на MemPalace. Проверихме проекта: MemPalace е истински отворен проект (лиценз MIT, пакет в PyPI, версия 3.10.0 към 01.10.2026). Поправихме следното. Свързването: старият урок пускаше mempalace mcp --port 5000. В документацията тази команда само показва как да настроиш клиента ти, а сървърът е python -m mempalace.mcp_server и работи през стандартния вход и изход, без порт. Скриптът за импорт: класът Palace и методите add_memory и get_memory не са в документирания интерфейс; заменихме скрипта с документираните mempalace mine и mempalace search. OpenClaw: командата openclaw mcp set е официално документирана; добавихме проверка mcp doctor --probe и филтър на инструментите, за да започнеш само за четене. Нови раздели: кога изобщо ти трябва добавка (OpenClaw има своя вградена памет), предупреждение за фалшиви сайтове и раздел за лични данни и изтриване. Махнахме имената на хора и партньори от примерите, вътрешните пътища и автоматизацията с n8n.

⚠️

Какво не сме пускали сами

Проверихме документите и данните на проекта, но не сме инсталирали MemPalace и не сме го свързвали с OpenClaw от край до край (средата за проверка нямаше място за пакета и модела). Затова няма етикет „ТЕСТВАНО“. Непроверени са: поведението на OpenClaw с този сървър през Discord, дали сървърът върви в пясъчника от Обучение 3 и качеството на търсене на български. Ако нещо не излиза, гледай „Проверка“ и страниците в „Източници“.

01Какво ще научиш

Как помни OpenClaw сам и кога си струва да добавиш MemPalace.
Какво наистина е MemPalace, откъде се взема безопасно и каква е версията му.
Как да го инсталираш в изолирана среда и да направиш първата си памет с init, mine и search.
Как да го регистрираш в OpenClaw през MCP и да му дадеш първо само инструменти за четене.
Как да питаш асистента, така че да отговаря от паметта, а не да гадае.
Какви лични данни се събират, къде отиват и как се изтриват (бележка по GDPR).

02Преди да започнеш

Работещ OpenClaw — виж Обучение 3. Ще ти трябват и командите openclaw mcp ….
Ubuntu (WSL2 или друг Linux) с Python 3.9+ и venv. Свободни около 300 MB и мрежа за първото изтегляне на модела за търсене.
Папка с бележки, които имаш право да индексираш. За първия опит направи малка папка с няколко текстови или Markdown файла.
Реши кой модел чете паметта: локален 🔒 локално или облачен 🌐 глобален. Припомнените откъси влизат в заявката към модела, а при облачен модел отиват при доставчика му (повече в стъпка 7).

⛔

Дългосрочна памет = дългосрочно задължение

Всичко, което индексираш, остава и се връща в разговорите. Не слагай в паметта тайни, документи на клиенти без разрешение и чужди лични данни „за всеки случай“. Започни малко и прочети стъпка 7, преди да добавиш нещо истинско.

03Стъпки

Кога ти трябва MemPalace

OpenClaw вече има памет. Тя е обикновени Markdown файлове в работното място на агента: MEMORY.md за трайни факти, memory/ДАТА.md за дневни бележки и по желание USER.md за предпочитания. Търси се с вградения memory_search. Защо това е важно? За повечето хора това стига, а всяка добавка е още нещо за пазене и за сигурност.

Нуждата ти	Какво да ползваш
Асистентът да помни предпочитания и решения от разговорите	Вградената памет на OpenClaw
Търсене по смисъл в хиляди страници бележки, документи или стари разговори	MemPalace (или друга памет-добавка)
Факти с дати: „кой какво е решил и кога е спряло да важи“	Времевият граф на MemPalace

Ако не си в нито един от последните два реда, спри тук и ползвай вградената памет.

Какво е MemPalace и откъде го взимаме

MemPalace е отворен проект за локална памет на ИИ. Пази дословен текст (не го обобщава) и го търси по смисъл. Подрежда го в крила (проект или човек), стаи (теми) и чекмеджета (оригиналното съдържание). Освен това има времеви граф от факти в локална SQLite база. Това проверихме:

Какво	Към 01.10.2026
Репозиторий	github.com/MemPalace/mempalace
Пакет	PyPI: `mempalace`, версия 3.10.0 (издание от 16.09.2026)
Лиценз	MIT
Документация	mempalaceofficial.com
MCP	Да — 45 инструмента по документацията
Нужди	Python 3.9+, ChromaDB (идва с пакета), около 300 MB за модела за търсене; без ключ за ИИ

✅

Само официалните места

Авторите изрично предупреждават, че други сайтове (например mempalace.tech) са фалшиви и може да разпространяват зловреден код. Инсталирай само от PyPI или от официалния репозиторий и не изпълнявай скриптове от други адреси.

ℹ️

За числата от рекламата

Проектът публикува резултати от тестове за търсене. Те са негови собствени и не ги повтаряме като факт; за твоите бележки на български резултатът може да е различен. Провери с твои примери (стъпка 4).

Инсталиране в изолирана среда

Защо виртуална среда? Пакетът дърпа няколко големи зависимости; в отделна среда не се бъркат с останалите ти програми и се махат с един ред. В Ubuntu:
bash · в Ubuntu
```
sudo apt install python3-venv python3-pip -y
python3 -m venv ~/.venvs/mempalace
source ~/.venvs/mempalace/bin/activate
pip install mempalace
pip show mempalace
```
pip show показва инсталираната версия; запиши я. Проектът препоръчва и uv tool install mempalace или pipx, но следващите стъпки разчитат на познат път до Python на средата, затова тук е виртуалната среда.

⚠️
Първото търсене тегли модел
При първа нужда от вграждане пакетът изтегля модел: около 80 MB за английския вариант и около 300 MB за многоезичния, който проектът препоръчва. Нужна е мрежа. Моделът се избира в първоначалната настройка (python -m mempalace.onboarding); смяната му по-късно изисква преизграждане на индекса. За български текст избери многоезичния. ⚠️ Не сме го пускали.
Първата памет: init, mine, search

Направи малка папка с няколко бележки (в Ubuntu, не под /mnt/c) и мини през трите документирани команди. init сканира папката; пише файл entities.json в нея, затова го пускай върху папка за опити.
bash
```
mkdir -p ~/memory-test
# сложи в папката няколко .md или .txt файла с твои примерни бележки
source ~/.venvs/mempalace/bin/activate
mempalace init ~/memory-test
mempalace mine ~/memory-test --wing notes --dry-run
mempalace mine ~/memory-test --wing notes
mempalace search "какво решихме за срока" --wing notes
```
- --dry-run само показва какво ще бъде записано. Винаги го пускай първо.
- --wing notes е името на крилото — един проект, една тема.
- search връща дословни откъси с оценка за сходство. Ако отговорите не ти харесват, паметта още не е готова за асистента.
Когато добавиш или изтриеш файлове, пусни mine наново върху папката. ⚠️ Документацията не казва ясно какво става при повторно изпълнение върху променени файлове, затова първо гледай с --dry-run. Изчистването на записи от изтрити файлове е отделен инструмент (mempalace_sync, виж стъпка 7).

По желание — редовно обновяване. Старият урок пускаше импорта по график с cron. Идеята е полезна, но я включи едва след като си видял с --dry-run, че повторното mine върху същата папка не дублира записи. Пример (веднъж на 6 часа, замени YOUR_LINUX_USER):
crontab -e · ред за добавяне
```
0 */6 * * * /home/YOUR_LINUX_USER/.venvs/mempalace/bin/mempalace mine /home/YOUR_LINUX_USER/memory-test --wing notes >> /home/YOUR_LINUX_USER/mempalace-mine.log 2>&1
```
Свързване с OpenClaw през MCP

MCP е общият „контакт“, през който асистентът вика инструменти. Сървърът на MemPalace се пуска от самия клиент като дъщерен процес (python -m mempalace.mcp_server) и говори през стандартния вход и изход. Няма отворен порт — така няма какво да се защитава отвън. Регистрирай го с пълния път до Python на средата (замени YOUR_LINUX_USER):
bash
```
openclaw mcp set mempalace '{"command":"/home/YOUR_LINUX_USER/.venvs/mempalace/bin/python","args":["-m","mempalace.mcp_server"]}'
openclaw mcp doctor mempalace --probe
openclaw mcp show mempalace
```
doctor --probe проверява и записа, и дали сървърът наистина тръгва и показва инструменти. По подразбиране паметта е в ~/.mempalace; друго място се задава с "--palace","ПЪТ" в args.

Сега ограничи правата. Сървърът носи 45 инструмента, а част от тях трият и променят. Започни само с четене:
bash
```
openclaw mcp tools mempalace --include 'mempalace_status,mempalace_search,mempalace_list_wings,mempalace_list_rooms,mempalace_get_taxonomy,mempalace_get_drawer,mempalace_list_drawers,mempalace_kg_query,mempalace_kg_timeline'
openclaw gateway restart
```
ℹ️
Защо така
Това е същият принцип „най-малки права“ от Обучение 3. Записващите инструменти (add_drawer, delete_drawer, kg_add и др.) ги отваряш по един, когато имаш причина. Филтърът се маха с openclaw mcp tools mempalace --clear, целият сървър — с openclaw mcp unset mempalace.

⚠️
Какво трябва да знаеш за OpenClaw
Според документацията вграденият OpenClaw показва MCP инструментите в профилите coding и messaging, а minimal ги крие; tools.deny: ["bundle-mcp"] ги изключва всичките. ⚠️ Не сме проверявали как се държи с Discord и с пясъчника от Обучение 3. Ако инструментите не се появят, пусни openclaw mcp status --verbose, гледай записите с openclaw logs --follow | grep -i mempalace и виж „Източници“.

Съществува и контейнер (ghcr.io/mempalace/mempalace), който се подава на клиента като stdio сървър. Този урок не го ползва; виж документацията на проекта.
Как да питаш асистента

След свързването асистентът има инструментите на паметта. Първото обръщение към mempalace_status му дава „протокол на паметта“: преди да отговаря за човек, проект или минало събитие, да търси, а не да гадае. Опитай в канала си (споменавайки бота), с твои, не с чужди, данни:
текст · в Discord
```
Потърси в паметта какво сме решили за срока на проекта и ми покажи откъса и източника.
```
текст · в Discord
```
Какви крила и стаи има в паметта? Покажи ми само имената и броя.
```
текст · в Discord
```
Търси в крило „notes“ само записи от последните три месеца за темата „бюджет“.
```
Последният пример се опира на филтрите since и before на mempalace_search: те гледат кога е записано в паметта, не кога е написан документът. Времевият граф (mempalace_kg_query, mempalace_kg_timeline) е друго нещо — факти с начало и край на валидност, които добавяш ти или агентът; той се пълни с факти, добавени с kg_add. ⚠️ Не проверихме дали mine го пълни сам.

Отрицателният тест: попитай нещо, което със сигурност не е в паметта. Добрият резултат е „не намерих“, а не измислен отговор. Ако асистентът отговаря уверено без източник, не му вярвай и върни се към стъпка 4: провери първо търсенето в терминала.

Лични данни: какво се пази и как се трие

Тази стъпка не е юридически съвет, а работен минимум. Ако ползваш паметта само за лични цели, правилата за защита на данните може да не те засягат пряко; ако я ползваш за работа, клиенти или екип, засягат те. Основите са в GDPR: събирай колкото е нужно (чл. 5, ал. 1, буква „в“), пази колкото е нужно (буква „д“) и трий при основателно искане (чл. 17).

Какво	Къде е	Как се маха
Дословен текст от всичко, което си индексирал — включително имена, контакти и всичко друго в него	Папката на паметта, по подразбиране `~/.mempalace/palace`	`mempalace_delete_by_source` маха всичко от един файл, `mempalace_delete_drawer` — едно чекмедже (необратимо)
Пътищата на изходните файлове и имената на крила и стаи	В същите записи	Както по-горе
Факти от времевия граф (хора, връзки, дати)	`~/.mempalace/knowledge_graph.sqlite3`	`kg_invalidate` само отбелязва, че фактът е спрял да важи. ⚠️ Документирано не е точково изтриване; за пълно изтриване махни файла
Дневникът на агента и записите от разговори	В паметта, ако ги включиш	Не ги включвай, докато нямаш причина
Копия: архиви на `repair` и твоите резервни копия	Където си ги сложил	Ръчно; включи ги в плана си за срок на пазене

Какво излиза навън. По документацията проектът не праща нищо навън, освен ако не го настроиш (например отдалечена услуга за вграждане). Но припомненият текст влиза в заявката към модела на асистента: при облачен модел той отива при доставчика. За лични данни на други хора ползвай локален модел или не ги индексирай.

Изтриване, което си отрепетирал. Първо на тестов запис: mempalace_delete_by_source показва, без да трие, колко записа ще изтрие (dry_run е включен по подразбиране); чак тогава го пускаш с dry_run=false. mempalace_sync също първо дава справка. За да махнеш всичко: премахни регистрацията (openclaw mcp unset mempalace), изтрий папката на паметта, файла на графа и всички копия. Тези инструменти ги отваряш в OpenClaw само ако наистина искаш асистентът да трие сам.

✅

Три правила

1) Индексирай само каквото имаш право да пазиш. 2) Не слагай в паметта чужди лични данни, ако няма нужда. 3) Преди да добавиш източник, знай как ще го изтриеш. Вградената памет на OpenClaw се трие отделно: openclaw memory forget (виж „Източници“) не засяга MemPalace.

Поддръжка
- Обновяване: проектът излиза често. Прочети бележките към изданието и тогава pip install --upgrade mempalace във виртуалната среда; mempalace update check прави изрична проверка. Не включвай автоматично обновяване на нещо, което пази данните ти.
- Резервно копие: паметта е папка и един файл за графа; архивирай ги като останалите си настройки (виж Обучение 3.2) и помни, че копията са също лични данни.
- Повреда: mempalace repair --dry-run показва какво би се променило. Обикновеното repair прави копие, преди да пипа.
- Връщане назад: openclaw mcp unset mempalace и асистентът е като преди.