OpenMemory MCP

OpenMemory 是一个由 Mem0 驱动的本地内存基础设施，允许您将内存带到任何 AI 应用中。它提供了一个统一的内存层，始终与您同在，使代理和助手能够在不同应用间记住重要内容。

什么是 OpenMemory MCP 服务器

OpenMemory MCP 服务器是一个私有的、以本地优先的内存服务器，为支持 MCP 的工具创建共享的、持久的内存层。它完全运行在您的设备上，支持工具间无缝的上下文传递。无论您是在开发、规划还是调试环境中切换，您的 AI 助手都可以访问相关内存，无需重复指令。

OpenMemory MCP 服务器确保所有内存保持本地化、结构化，并由您完全控制，不涉及云同步或外部存储。

OpenMemory MCP 服务器的工作原理

基于模型上下文协议（MCP）构建，OpenMemory MCP 服务器提供了一套标准化的内存工具：

• add_memories：存储新的内存对象
• search_memory：检索相关内存
• list_memories：查看所有存储的内存
• delete_all_memories：完全清除内存

任何支持 MCP 的工具都可以连接到该服务器，并使用这些 API 来持久化和访问内存。

它能实现什么

跨客户端内存访问

在 Cursor 中存储上下文，稍后在 Claude 或 Windsurf 中检索，无需重复说明。

完全本地化的内存存储

所有内存存储在您的设备上，不上传至云端，您完全拥有和控制数据。

统一的内存界面

内置的 OpenMemory 仪表板提供了一个集中的存储内容视图，可直接从仪表板添加、浏览、删除和控制客户端的内存访问。

支持的客户端

OpenMemory MCP 服务器兼容任何支持模型上下文协议的客户端，包括：

• Cursor
• Claude Desktop
• Windsurf
• Cline 等。

随着更多 AI 系统采用 MCP，您的私有内存将变得更有价值。

现实世界的应用示例

场景 1：跨工具项目流程

在 Claude Desktop 中定义项目的技术需求，在 Cursor 中进行开发，在 Windsurf 中调试问题——所有这些都通过 OpenMemory 共享上下文。

场景 2：持久化的偏好设置

在一个工具中设置您偏好的代码风格或语气，切换到另一个 MCP 客户端时，无需重新定义即可访问这些偏好。

场景 3：项目知识

只需保存一次重要项目细节，即可从任何兼容的 AI 工具访问，无需重复解释。

结论

OpenMemory MCP 服务器为支持 MCP 的工具带来了内存支持，同时不牺牲控制权或隐私。它解决了现代 LLM 工作流程中的一个基础限制：跨工具、会话和环境的上下文丢失。

通过标准化内存操作并保持所有数据本地化，它减少了 token 开销，提高了性能，并在大规模增长的 AI 助手生态系统中解锁了更智能的交互。

这只是开始。MCP 服务器是 OpenMemory 平台的第一核心层——这是一个旨在使内存在 AI 系统中便携、私有和互操作的更广泛努力。