Mem0 推出王炸 MCP 工具 OpenMemory,實現(xiàn)不同 AI 應用之間記憶共享 原創(chuàng) 精華
當下,多數(shù) AI 助手和開發(fā)工具各自獨立運行,一旦會話結束,上下文就會消失,這嚴重影響了使用體驗和效率。而 OpenMemory MCP 來了,它是一款開源工具,能夠解決 AI 工具記憶的痛點,并且實現(xiàn)不同工具之間共享上下文信息。
比如,你可以通過 OpenMemory MCP 用 Claude 規(guī)劃路線圖,再用 Cursor 執(zhí)行任務,兩個工具之間可以共享上下文信息,讓數(shù)據(jù)得到延續(xù)。
OpenMemory MCP 是一個由 Mem0 提供支持的本地內存設施,就像一個“記憶背包”,能讓您把記憶帶到各種 AI 應用里。它有一個統(tǒng)一的內存層,始終跟著你,讓各種助手和 AI Agent 能在不同應用中記住重要的事情。
OpenMemory MCP 一經(jīng)發(fā)布,就獲得了網(wǎng)友的一致好評。
Github 地址:
??https://github.com/mem0ai/mem0/tree/main/openmemory??
下文對 OpenMemory MCP 詳細剖析之。
1、OpenMemory MCP Server 工作原理
OpenMemory MCP Server 基于模型上下文協(xié)議(MCP)構建,提供了一套標準化的內存工具:
- add_memories:存儲新的記憶對象
- search_memory:檢索相關的記憶
- list_memories:查看所有已存儲的記憶
- delete_all_memories:完全清除所有記憶
任何兼容 MCP 的工具都可以連接到該 MCP Server,并使用這些 API 來持久化和訪問記憶。
2、OpenMemory MCP 優(yōu)勢剖析
第一、解決 AI 工具記憶痛點
OpenMemory MCP 瞄準了 AI 工具在會話結束時上下文信息即刻丟失這一令人頭疼的問題,為兼容 MCP 的客戶端打造專屬的私人內存空間,使得像 Cursor、Claude Desktop、Windsurf、Cline 等不同工具之間能夠實現(xiàn)上下文信息的共享。
以軟件開發(fā)場景為例,開發(fā)者可以一邊使用 Cursor 編寫代碼,一邊借助 Claude 來完成代碼注釋和文檔的生成工作。有了 OpenMemory MCP 的助力,Cursor 在代碼編寫過程中產(chǎn)生的關鍵信息,比如:函數(shù)定義、變量的使用情況等,都能夠被 Claude 順利獲取并加以利用,這樣一來,Claude 生成的注釋和文檔就會變得更加精準、詳細。
第二、基于 MCP 的本地運行優(yōu)勢
OpenMemory MCP 依托開放模型上下文協(xié)議(MCP),可實現(xiàn)100%本地運行。
數(shù)據(jù)全部存儲在用戶自己的設備上,無需依賴云端服務器,從根本上避免了數(shù)據(jù)上傳云端可能帶來的風險。
用戶可以自主掌控數(shù)據(jù)的存儲位置、訪問權限以及使用方式,全方位保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。
第三、各種豐富且實用的功能
1.跨平臺與多客戶端支持
OpenMemory MCP 能夠在多種操作系統(tǒng)和設備上運行,包括 Windows、Mac、Linux 等主流桌面操作系統(tǒng),以及 iOS 和 Android 等移動操作系統(tǒng)。這意味著用戶可以在電腦上使用 Cursor 編寫代碼,然后在手機上通過 Claude 查看和編輯相關的文檔內容。
2.標準化內存操作
OpenMemory MCP 提供標準化內存操作,比如:添加、搜索、列出和刪除所有記憶等。無論用戶使用的是哪種 MCP 兼容客戶端,都可以通過簡單、一致的操作來存儲、讀取和更新上下文信息。比如:在進行文本處理時,通過 OpenMemory MCP 的標準化內存操作,不同的編輯工具都能夠方便地獲取和修改文本的相關信息,如標題、關鍵詞、摘要等,避免了因不同工具之間數(shù)據(jù)格式和操作方式不一致而導致的問題。
3.實時同步與更新
OpenMemory MCP 還設有集中式儀表板,便于用戶查看和控制,并且基于 Docker 設置簡單,不受供應商限制。這種實時同步與更新的功能,使得用戶在不同設備之間切換使用時能夠保持工作的連續(xù)。
3、OpenMemory MCP 使用場景
場景1:跨工具項目流程
在 Claude Desktop 中定義項目的具體技術要求,然后在 Cursor 上進行構建,最后在 Windsurf 中調試問題--所有這些步驟都通過 OpenMemory 共享上下文信息。
場景2:持久化的偏好設置
在一個工具中設置你偏好的代碼風格或語氣。當你切換到另一個 MCP 客戶端時,它可以直接訪問這些相同的偏好設置,無需重新定義。
場景3:項目知識共享
只需保存一次重要的項目細節(jié),然后就可以從任何兼容的 AI 工具中訪問它們,再也不用重復解釋。
本文轉載自??玄姐聊AGI?? 作者:玄姐
