OpenMemory MCP（Model Context Protocol）正式推出，爲AI工具提供統一的本地記憶共享解決方案。這一開源工具允許用戶將AI交互內容存儲在本地，並通過MCP協議共享至支持的客戶端，如Claude、Cursor和Windsurf，只需維護一份記憶內容即可實現跨工具上下文同步。AIbase觀察到，OpenMemory MCP的發佈迅速引發開發者熱議，被認爲是提升AI工作流效率的重大創新。

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核心功能:本地存儲，跨工具共享

OpenMemory MCP通過本地記憶層，爲MCP兼容客戶端提供持久化、上下文感知的記憶管理。其主要功能包括:

統一本地存儲:所有AI交互內容（如項目需求、代碼風格偏好）存儲於用戶設備，確保數據隱私與控制權。

跨工具記憶共享:支持Claude、Cursor、Windsurf等MCP客戶端無縫訪問同一記憶庫，無需重複輸入上下文。

元數據增強:記憶內容附帶話題、情緒和時間戳等元數據，便於搜索與管理。

可視化儀表板:內置OpenMemory儀表板提供集中管理界面，支持添加、瀏覽、刪除記憶及控制客戶端訪問權限。

AIbase瞭解到，OpenMemory MCP通過Qdrant向量數據庫和Server-Sent Events（SSE）實現高效記憶存儲與實時通信。社交媒體反饋顯示，開發者對工具的本地化運行和跨工具一致性評價極高，尤其適合多工具協作場景(https://github.com/mem0ai/mem0/tree/main/openmemory)。

安裝與配置

前提條件

在開始之前，確保你的系統上已安裝以下軟件:

  • Docker和Docker Compose
  • Python3.9+
  • Node.js
  • OpenAI API密鑰
  • GNU Make

詳細安裝步驟

  1. 克隆代碼倉庫並設置OpenAI API密鑰
Copy# 克隆倉庫git clone https://github.com/mem0ai/mem0.gitcd openmemory# 設置OpenAI API密鑰爲環境變量export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
  1. 設置後端
Copy# 複製環境文件並更新OPENAI_API_KEY和其他密鑰make env# 構建所有Docker鏡像make build# 啓動Postgres、Qdrant、FastAPI/MCP服務器make up

環境文件.env.local將包含以下內容:

OPENAI_API_KEY=your_api_key
  1. 設置前端
Copy# 使用pnpm安裝依賴並運行Next.js開發服務器make ui

安裝完成後，你可以訪問https://localhost:3000查看OpenMemory儀表板，它將指導你在MCP客戶端中安裝MCP服務器。

實際使用案例

案例一:跨工具項目開發流程

場景:你正在開發一個複雜的軟件項目，涉及多個工具和環境。

實現步驟:

  1. 連接多個MCP客戶端

首先，我們需要在各個工具中安裝OpenMemory MCP。從儀表板中獲取安裝命令:

Copy# 在Cursor中安裝npx install-mcp i https://localhost:8765/mcp/cursor/sse/your_username --client cursor# 在Claude Desktop中安裝npx install-mcp i http://localhost:8765/mcp/claude/sse/your_username --client claude
  1. 在Claude中定義項目需求

打開Claude Desktop，與AI討論並定義你的項目需求:

我正在開發一個名爲"DataSync"的數據同步工具，需要實現以下功能:1. 支持從MySQL和PostgreSQL數據庫中實時同步數據2. 提供REST API接口用於監控同步狀態3. 數據變更需要記錄在事件日誌中4. 提供簡單的Web界面查看同步狀態

Claude會給出系統架構的建議，這時它使用add_memories（）函數將這段對話記憶存儲到OpenMemory MCP中。

  1. 在Cursor中進行開發

現在轉到Cursor編輯器，你可以直接引用之前的需求和架構設計:

請根據我們之前討論的DataSync項目架構，爲MySQL數據源編寫一個連接器模塊。

Cursor會通過search_memory（）函數檢索之前在Claude中定義的項目架構，然後生成符合之前討論的連接器代碼。

  1. 在Windsurf中進行調試

遇到問題時，切換到Windsurf進行調試:

DataSync項目的MySQL連接器在處理大量事務時出現性能問題，是否有優化建議?

Windsurf可以通過OpenMemory MCP獲取之前的上下文，包括項目需求和Cursor中編寫的代碼，從而提供更精確的調試建議。

  1. 通過儀表板查看項目記憶

在OpenMemory儀表板中，你可以看到所有存儲的記憶，包括:

  • 項目需求記憶（來自Claude）
  • 代碼實現記憶（來自Cursor）
  • 調試問題記憶（來自Windsurf）

你可以按類別、創建日期或應用來過濾這些記憶。

案例二:個人化編碼助手

場景:你想創建一個能夠記住你的編碼風格、常見問題及其解決方案的助手。

實現步驟:

  1. 存儲編碼偏好

在Cursor中，告訴AI你的編碼偏好:

我的Python編碼風格偏好:1. 使用類型提示2. 每個函數都需要有明確的docstring3. 使用Black格式化工具4. 變量命名使用snake_case
  1. 創建項目基本設置

在一個新項目中，讓AI幫你生成配置:

請基於我的編碼偏好，爲Python項目生成以下文件:1. .flake8配置2. pyproject.toml（包含Black和mypy配置）3. 示例目錄結構
  1. 遇到錯誤時獲取幫助

當你編寫代碼遇到問題時:

我在實現SQLAlchemy查詢時遇到以下錯誤:

AI會解決這個問題，並通過add_memories（）函數將錯誤和解決方案存儲起來。下次你遇到類似問題時，它可以直接檢索這段記憶。

  1. 跟蹤學習進度

查看儀表板上的"記憶"部分，你可以看到:

  • 所有存儲的編碼問題和解決方案
  • 按技術棧自動分類的記憶（如"Python"， "SQLAlchemy"， "API設計"等）
  • 最常訪問的記憶，幫助你識別反覆出現的問題

高級功能與使用技巧

1. 記憶管理

OpenMemory MCP提供了多種方式來管理你的記憶:

  • 暫停/啓用記憶:在儀表板中可以暫停特定記憶的訪問權限，當你需要臨時禁用某些信息時非常有用
  • 歸檔記憶:將不再需要但未來可能有用的記憶歸檔
  • 刪除記憶:永久移除不需要的記憶
  • 批量操作:選擇多個記憶進行批量暫停、歸檔或刪除

記憶管理界面

2. 手動創建記憶

除了讓AI自動存儲記憶外，你還可以手動創建記憶:

  1. 在儀表板中點擊"創建記憶"按鈕
  2. 輸入記憶內容、選擇分類
  3. 設置訪問權限（哪些應用可以讀取該記憶）

這對於存儲重要的項目信息、團隊規範或常用代碼段特別有用。

3. 訪問控制

通過精細的訪問控制，你可以:

  • 控制哪些應用可以訪問特定記憶
  • 暫停整個應用的寫入權限
  • 爲不同類型的記憶設置不同的訪問級別

例如，你可能希望個人偏好只對Cursor可見，而項目架構對所有工具可見。

常見問題與解決方案

Q1: OpenMemory MCP服務器無法啓動或連接失敗

解決方案:

  1. 確保Docker Desktop正在運行
  2. 檢查端口8765和3000是否被其他應用佔用
  3. 查看日誌:make logs
  4. 重新構建並啓動:make down && make build && make up

Q2: 記憶沒有被正確檢索

解決方案:

  1. 確認記憶狀態是"活躍"而非"暫停"或"歸檔"
  2. 檢查應用訪問權限是否正確設置
  3. 嘗試調整查詢關鍵詞，使其更接近原始記憶內容
  4. 在儀表板中手動搜索該記憶，確認其存在

Q3: 如何在多臺設備間共享記憶?

解決方案: 目前OpenMemory MCP是完全本地化的，不支持原生的跨設備同步。不過，你可以:

  1. 備份並遷移數據庫文件
  2. 等待即將推出的OpenMemory Cloud版本，它將提供雲同步功能

最佳實踐

  1. 有效組織記憶:使用明確的結構讓AI存儲記憶，如"項目:DataSync/需求"、"代碼:SQLAlchemy/錯誤"

  2. 定期審查和清理:定期檢查儀表板，歸檔或刪除不再需要的記憶，保持記憶庫的高質量

  3. 混合使用自動和手動記憶:讓AI自動存儲對話記憶，同時手動創建關鍵信息記憶

  4. 利用分類功能:使用儀表板的分類過濾功能，更高效地管理和檢索記憶

結論

OpenMemory MCP解決了現代AI助手最關鍵的限制之一:上下文丟失和記憶斷層。通過爲AI提供持久化的記憶層，它實現了真正個性化的AI交互體驗，提高了多工具工作流的效率，同時保持了數據的完全本地存儲和用戶控制。

無論是開發複雜項目、進行研究，還是創建個性化助手，OpenMemory MCP都能顯著提升你的AI工作流程。開始嘗試這個強大的工具吧，讓你的AI真正理解並"記住"你的工作方式。