memory-cache
High-performance temporary storage system using Redis. Supports namespaced keys (mema:*), TTL management, and session context caching. Use for: (1) Saving agent state, (2) Caching API results, (3) Sharing data between sub-agents.
소스 정보
- 저장소
- RabbitAI-Lab/rabbit-plugins-upstream
- 최근 소스 활동
- 2026년 7월 26일 20:50
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 0
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
파일 탐색기
9 개 파일SKILL.md 표시 중
SKILL.md
소스 지침 · 읽기 전용 미리보기- name
- memory-cache
- description
- High-performance temporary storage system using Redis. Supports namespaced keys (mema:*), TTL management, and session context caching. Use for: (1) Saving agent state, (2) Caching API results, (3) Sharing data between sub-agents.
# Memory Cache
Standardized Redis-backed caching system for OpenClaw agents.
## Prerequisites
- **Binary**: `python3` must be available on the host.
- **Credentials**: `REDIS_URL` environment variable (e.g., `redis://localhost:6379/0`).
## Setup
1. Copy `env.example.txt` to `.env`.
2. Configure your connection in `.env`.
3. Dependencies are listed in `requirements.txt`.
## Core Workflows
### 1. Store and Retrieve
- **Store**: `python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py set mema:cache:<name> <value> [--ttl 3600]`
- **Fetch**: `python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py get mema:cache:<name>`
### 2. Search & Maintenance
- **Scan**: `python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py scan [pattern]`
- **Ping**: `python3 $WORKSPACE/skills/memory-cache/scripts/cache_manager.py ping`
## Key Naming Convention
Strictly enforce the `mema:` prefix:
- `mema:context:*` – Session state.
- `mema:cache:*` – Volatile data.
- `mema:state:*` – Persistent state.
GitHub에서 보기