Supermemory 自托管版数据目录在哪里、如何备份与迁移【免费下载链接】supermemoryMemory and context engine app that is extremely fast, scalable, and can be run fully locally. The Memory API for the AI era.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/supermemory如果你在本地跑 Supermemory 的自托管二进制supermemory-server积累了一批记忆、文档和文件就需要一个明确的备份对象换机器或变更部署位置时则需要把这份数据迁移过去。自托管文档给出的结论是默认情况下全部状态都存放在一个目录里这个目录可以被备份或移动a single directory you can back up or move。本文基于 Self-Hosting Quickstart 与 Self-Hosting Configuration说明数据目录的位置、用什么配置变更位置、备份和迁移怎么做、以及如何验证结果。适用于 macOSApple Silicon Intel与 Linuxx64 arm64上的自托管二进制。数据都存放在哪两个位置Quickstart 的 Where things live 一节给出了完整清单路径内容./.supermemory/或$SUPERMEMORY_DATA_DIR指向的目录Supermemory 图引擎的数据、auth secret认证密钥、嵌入模型缓存~/.supermemory/env安装器保存的 API keys每次启动都会加载另外两个事实决定了备份范围上传的文件PDF、图片stored on local disk inside$SUPERMEMORY_DATA_DIR由服务器通过/files/:key提供访问——它们也在数据目录内备份目录即覆盖这些文件见 Configuration 的 File storage 一节。首次启动向导里选择的 LLM / 嵌入模型配置是加密保存在数据目录下的见 Embeddings (self-hosted)。备份的核心对象因此是两个数据目录 ~/.supermemory/env。前者决定数据和 API key 能否在新环境恢复后者决定安装器保存的模型提供商密钥能否继续被加载。如何确认当前机器的数据目录两个文档化的确认方式看首次启动的输出。文档给出的启动输出示例结果如下┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ url http://localhost:6767 │ │ database ./.supermemory │ │ api key sm_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx │ │ org id xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx │ └──────────────────────────────────────────────────┘database一行就是数据目录api key一行的密钥是所有请求的 Bearer token文档明确要求保存好它。查配置文档的默认值SUPERMEMORY_DATA_DIR的默认值是./.supermemory即服务器启动时所在目录下的.supermemory子目录若你通过环境变量改过位置以环境变量为准。备份数据目录文档没有提供专用的备份子命令操作路径就是备份或移动这个目录本身。用普通 shell 复制/归档即可完成这类命令只读取源文件、不修改服务器数据# 归档数据目录.supermemory 为默认数据目录 # 若设置过 SUPERMEMORY_DATA_DIR则归档该环境变量指向的目录 tar -czf supermemory-backup.tar.gz .supermemory # 备份安装器保存的密钥文件 cp ~/.supermemory/env supermemory-env-backup什么时候必须做备份文档给了一个明确场景回滚版本之前。Quickstart 的版本固定小节写道安装器只会替换二进制但旧版服务器可能无法理解新版产生的数据或 schema 变更因此回滚前先备份数据目录# 安装或回滚到指定版本而不是 latest curl -fsSL https://supermemory.ai/install | bash -s -- 0.0.3由于数据目录里含 auth secret备份文件与服务器凭据同等敏感应放在受控位置不要随手分发。迁移到新机器迁移就是在新机器上还原数据目录再让服务器指向它。完整路径在新机器安装二进制。注意目标版本不应低于写入数据的那台机器的版本否则按上述警告旧服务器可能无法理解新数据curl -fsSL https://supermemory.ai/install | bash # 或 npx supermemory local / bunx supermemory local把上一步的备份传输到新机器还原数据目录。下面沿用文档生产示例使用的路径/var/lib/supermemory# 还原后得到 /var/lib/supermemory 数据目录 tar -xzf supermemory-backup.tar.gz -C /var/lib # 若要继续使用安装器保存的提供商密钥把 env 文件还原到 # ~/.supermemory/env~/.supermemory 目录不存在时先创建 cp supermemory-env-backup ~/.supermemory/env如果你的还原位置就是服务器启动目录下的默认.supermemory则无需下面的环境变量直接运行即可。指向新位置并启动SUPERMEMORY_DATA_DIR/var/lib/supermemory supermemory-serverSUPERMEMORY_DATA_DIR的作用在 Configuration 中定义为 Where the graph engines data, auth secret, and model cache live默认./.supermemory。文档的生产.env示例正是这样用的# Persistent data location SUPERMEMORY_DATA_DIR/var/lib/supermemory验证。启动输出中database一行应显示你设置的位置或默认的./.supermemoryapi key应为原密钥——auth secret 随数据目录迁移API key 因此保持不变。再用文档 Quickstart 中的搜索请求确认旧数据可被检索sm_...替换为启动输出中的 API keycontainerTag换成你实际使用过的值curl http://localhost:6767/v3/search \ -H Authorization: Bearer sm_... \ -H Content-Type: application/json \ -d { q: what food should I avoid?, containerTag: user_dhravya }能返回此前写入的记忆内容说明迁移完成。迁移时必须保持一致的约束嵌入配置不能悄悄变化。SUPERMEMORY_EMBEDDING_DIMENSIONS必须与模型和已存储数据一致如果配置的维度与存储数据不一致服务器会拒绝启动。换嵌入模型不支持就地进行文档给出的出路是使用全新数据目录或全量重新摄入——迁移场景下最稳妥的做法是提供商、模型、维度三项与原机器完全一致见 Embeddings (self-hosted) 的 Changing models later 一节。版本方向只升不降。日常升级用supermemory-server upgrade从新版回退到旧版前必须先备份数据目录且接受旧版可能不识别新版数据的风险原文警告。自托管二进制不包含平台专属功能Connectors、托管 MCP 等迁移不涉及这些配置它们只存在于托管平台见 Configuration 的 Platform-only features。迁移完成后验证落点就是上面两条启动输出显示正确的database路径与原有api key搜索接口能召回迁移前的数据。后续要改模型或做多语言部署再按 Embeddings (self-hosted) 的说明从全新数据目录开始并重新摄入内容。【免费下载链接】supermemoryMemory and context engine app that is extremely fast, scalable, and can be run fully locally. The Memory API for the AI era.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/supermemory创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考