面向所有 AI 表面的统一记忆层
Recall 让聊天、智能体、编辑器、本地工具和未来 MCP 客户端都能使用持久上下文，而不要求某个应用独占全部记忆。
本地优先记忆、文件、向量、图谱和任务默认留在你控制的设备或自托管环境。
自带 API使用你自己的 LLM 和 Embedding 服务商，Website 不需要模型密钥。
通用设计面向聊天、代码、文档、书籍、法律案例、研究笔记和未来的知识来源。
产品
不会随着工具变化而重置的通用记忆。
记忆基础设施应该在第一分钟就能被理解。Recall 会保持这种清晰度，并在用户真正投入前，把本地优先边界、下载、文档和连接准备情况讲清楚。
先保证本地托管，再谈云端便利
私有记忆、源文件、向量、图谱状态、任务和模型密钥默认留在所有者控制的基础设施中。
为长期工作构建的检索
上下文可以来自笔记、文档、代码、对话、项目、案例和研究轨迹，而不是只依赖一个短聊天窗口。
同时适合个人和企业落地
同一条核心边界可以服务个人、研究小组、产品团队，也可以服务治理要求更严格的自托管组织。
为什么需要 Recall
AI 工具会变化，但你的长期记忆不应该每次重置。
今天的上下文散落在聊天、编辑器、笔记、文件和智能体之间。Recall 让这些上下文有一个稳定归处，让项目、角色、研究线索、法律记录和代码决策进入下一个可信工具。
写作者与研究者
把长篇故事、论文、案例、笔记和持续对话带入你已经使用的 AI 工具。
开发者与团队
让智能体、编辑器、Notebook 和未来远程 MCP 客户端共享同一条可靠记忆边界。
私有与自托管工作
本地运行、自带模型 API，并让敏感知识远离 Website 后台。
- 01安装控制中心
- 02选择本地来源
- 03连接 MCP 或 API 客户端
- 04审计每个工具可访问的内容
它应该如何使用
先从本地开始。谨慎连接。准备好后再扩展。
RecallWebsite 先承担公开产品表面：解释产品、分发控制中心、发布文档，并为未来账号化远程连接控制面打基础。管理员后台是独立的私有产品表面。
- 01安装 Recall Control Center
- 02连接本地应用与 MCP 客户端
- 03选择哪些内容进入长期记忆
- 04在可信 AI 表面复用同一份记忆
研究
基准工作应该提升通用记忆系统。
Recall 跟踪长上下文检索、上下文打包和答案溯源，但不会把公开营销页变成产品尚不能支撑的基准承诺。
早期公开版本
先让 Recall 在你的机器上稳定运行。
远程 MCP、账号系统和管理员后台会在 Website 控制面足够安全后继续开放。第一步是让公开页面把这条边界讲清楚。