Claude-tinderbox：通过MCP在本地搜索你的Claude.ai对话历史

近日，一个名为Claude-tinderbox的开源项目在开发者社区中引起关注。该项目由用户Lucky开发，旨在将Claude.ai上的对话历史导出到本地，并通过模型上下文协议（MCP）使得任何Claude会话都能搜索这些历史记录。其核心设计理念是存储“陈述”而非“事实”——每次检索结果都会附带出处，明确显示“在[日期]的[会话]中，[参与者]说了[内容]”，而不是直接断言“X是正确的”。这本质上是建立一个纪念性档案库，而非信息提取管道。

使用流程非常直观：用户从Claude.ai导出对话的ZIP文件，放入监控目录后，系统大约在15分钟内完成解析、嵌入和索引。随后，用户可以在任意Claude会话中使用两个MCP工具：tinderbox_search（混合语义和全文检索）和tinderbox_get_conversation（获取完整对话线程）。整个基础设施基于Supabase免费版（用于存储）和本地Ollama实例（用于生成嵌入向量），目前仅支持搭载Apple Silicon的Mac。

技术架构上，项目使用Postgres数据库（托管在Supabase），包含12张表，涵盖模式版本、摄入记录、对话、消息、工件、附件、向量嵌入、查询日志等。嵌入模型采用mxbai-embed-large（1024维），通过Ollama本地运行。检索时通过Postgres的混合搜索函数，结合余弦距离和全文搜索排名。三个launchd守护进程负责调度：收件箱监控（每15分钟）、质量评估（每周日凌晨3点）、陈旧告警（每天早上9点）。作者当前的档案包含676个对话、10,653条消息和10,731个向量，在150个冻结查询的测试集上，混合检索的top-1准确率达到68.7%，top-10达到88.7%。

不过，项目仍处于早期阶段，存在一些限制：路径硬编码、缺少端到端MCP测试、使用绕过行级安全性的service_role密钥、不支持SQLite、仅限macOS。此外，部分参数（如最大消息大小）是根据作者自身档案调整的。尽管如此，该项目已在作者日常使用中得到验证，对于希望充分利用Claude.ai历史记录的重度用户来说，是一个极具价值的参考和工具。