OpenMemory MCP（Model Context Protocol）正式推出，为AI工具提供统一的本地记忆共享解决方案。这一开源工具允许用户将AI交互内容存储在本地，并通过MCP协议共享至支持的客户端，如Claude、Cursor和Windsurf，只需维护一份记忆内容即可实现跨工具上下文同步。AIbase观察到，OpenMemory MCP的发布迅速引发开发者热议，被认为是提升AI工作流效率的重大创新。
核心功能:本地存储，跨工具共享
OpenMemory MCP通过本地记忆层，为MCP兼容客户端提供持久化、上下文感知的记忆管理。其主要功能包括:
统一本地存储:所有AI交互内容（如项目需求、代码风格偏好）存储于用户设备，确保数据隐私与控制权。
跨工具记忆共享:支持Claude、Cursor、Windsurf等MCP客户端无缝访问同一记忆库，无需重复输入上下文。
元数据增强:记忆内容附带话题、情绪和时间戳等元数据，便于搜索与管理。
可视化仪表板:内置OpenMemory仪表板提供集中管理界面，支持添加、浏览、删除记忆及控制客户端访问权限。
AIbase了解到，OpenMemory MCP通过Qdrant向量数据库和Server-Sent Events（SSE）实现高效记忆存储与实时通信。社交媒体反馈显示，开发者对工具的本地化运行和跨工具一致性评价极高，尤其适合多工具协作场景(https://github.com/mem0ai/mem0/tree/main/openmemory)。
安装与配置
前提条件
在开始之前，确保你的系统上已安装以下软件:
- Docker和Docker Compose
- Python3.9+
- Node.js
- OpenAI API密钥
- GNU Make
详细安装步骤
- 克隆代码仓库并设置OpenAI API密钥
Copy# 克隆仓库git clone https://github.com/mem0ai/mem0.gitcd openmemory# 设置OpenAI API密钥为环境变量export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
- 设置后端
Copy# 复制环境文件并更新OPENAI_API_KEY和其他密钥make env# 构建所有Docker镜像make build# 启动Postgres、Qdrant、FastAPI/MCP服务器make up
环境文件.env.local将包含以下内容:
OPENAI_API_KEY=your_api_key
- 设置前端
Copy# 使用pnpm安装依赖并运行Next.js开发服务器make ui
安装完成后，你可以访问https://localhost:3000查看OpenMemory仪表板，它将指导你在MCP客户端中安装MCP服务器。
实际使用案例
案例一:跨工具项目开发流程
场景:你正在开发一个复杂的软件项目，涉及多个工具和环境。
实现步骤:
- 连接多个MCP客户端
首先，我们需要在各个工具中安装OpenMemory MCP。从仪表板中获取安装命令:
Copy# 在Cursor中安装npx install-mcp i https://localhost:8765/mcp/cursor/sse/your_username --client cursor# 在Claude Desktop中安装npx install-mcp i http://localhost:8765/mcp/claude/sse/your_username --client claude
- 在Claude中定义项目需求
打开Claude Desktop，与AI讨论并定义你的项目需求:
我正在开发一个名为"DataSync"的数据同步工具，需要实现以下功能:1. 支持从MySQL和PostgreSQL数据库中实时同步数据2. 提供REST API接口用于监控同步状态3. 数据变更需要记录在事件日志中4. 提供简单的Web界面查看同步状态
Claude会给出系统架构的建议，这时它使用add_memories（）函数将这段对话记忆存储到OpenMemory MCP中。
- 在Cursor中进行开发
现在转到Cursor编辑器，你可以直接引用之前的需求和架构设计:
请根据我们之前讨论的DataSync项目架构，为MySQL数据源编写一个连接器模块。
Cursor会通过search_memory（）函数检索之前在Claude中定义的项目架构，然后生成符合之前讨论的连接器代码。
- 在Windsurf中进行调试
遇到问题时，切换到Windsurf进行调试:
DataSync项目的MySQL连接器在处理大量事务时出现性能问题，是否有优化建议?
Windsurf可以通过OpenMemory MCP获取之前的上下文，包括项目需求和Cursor中编写的代码，从而提供更精确的调试建议。
- 通过仪表板查看项目记忆
在OpenMemory仪表板中，你可以看到所有存储的记忆，包括:
- 项目需求记忆（来自Claude）
- 代码实现记忆（来自Cursor）
- 调试问题记忆（来自Windsurf）
你可以按类别、创建日期或应用来过滤这些记忆。
案例二:个人化编码助手
场景:你想创建一个能够记住你的编码风格、常见问题及其解决方案的助手。
实现步骤:
- 存储编码偏好
在Cursor中，告诉AI你的编码偏好:
我的Python编码风格偏好:1. 使用类型提示2. 每个函数都需要有明确的docstring3. 使用Black格式化工具4. 变量命名使用snake_case
- 创建项目基本设置
在一个新项目中，让AI帮你生成配置:
请基于我的编码偏好，为Python项目生成以下文件:1. .flake8配置2. pyproject.toml（包含Black和mypy配置）3. 示例目录结构
- 遇到错误时获取帮助
当你编写代码遇到问题时:
我在实现SQLAlchemy查询时遇到以下错误:
AI会解决这个问题，并通过add_memories（）函数将错误和解决方案存储起来。下次你遇到类似问题时，它可以直接检索这段记忆。
- 跟踪学习进度
查看仪表板上的"记忆"部分，你可以看到:
- 所有存储的编码问题和解决方案
- 按技术栈自动分类的记忆（如"Python"， "SQLAlchemy"， "API设计"等）
- 最常访问的记忆，帮助你识别反复出现的问题
高级功能与使用技巧
1. 记忆管理
OpenMemory MCP提供了多种方式来管理你的记忆:
- 暂停/启用记忆:在仪表板中可以暂停特定记忆的访问权限，当你需要临时禁用某些信息时非常有用
- 归档记忆:将不再需要但未来可能有用的记忆归档
- 删除记忆:永久移除不需要的记忆
- 批量操作:选择多个记忆进行批量暂停、归档或删除
2. 手动创建记忆
除了让AI自动存储记忆外，你还可以手动创建记忆:
- 在仪表板中点击"创建记忆"按钮
- 输入记忆内容、选择分类
- 设置访问权限（哪些应用可以读取该记忆）
这对于存储重要的项目信息、团队规范或常用代码段特别有用。
3. 访问控制
通过精细的访问控制，你可以:
- 控制哪些应用可以访问特定记忆
- 暂停整个应用的写入权限
- 为不同类型的记忆设置不同的访问级别
例如，你可能希望个人偏好只对Cursor可见，而项目架构对所有工具可见。
常见问题与解决方案
Q1: OpenMemory MCP服务器无法启动或连接失败
解决方案:
- 确保Docker Desktop正在运行
- 检查端口8765和3000是否被其他应用占用
- 查看日志:make logs
- 重新构建并启动:make down && make build && make up
Q2: 记忆没有被正确检索
解决方案:
- 确认记忆状态是"活跃"而非"暂停"或"归档"
- 检查应用访问权限是否正确设置
- 尝试调整查询关键词，使其更接近原始记忆内容
- 在仪表板中手动搜索该记忆，确认其存在
Q3: 如何在多台设备间共享记忆?
解决方案: 目前OpenMemory MCP是完全本地化的，不支持原生的跨设备同步。不过，你可以:
- 备份并迁移数据库文件
- 等待即将推出的OpenMemory Cloud版本，它将提供云同步功能
最佳实践
有效组织记忆:使用明确的结构让AI存储记忆，如"项目:DataSync/需求"、"代码:SQLAlchemy/错误"
定期审查和清理:定期检查仪表板，归档或删除不再需要的记忆，保持记忆库的高质量
混合使用自动和手动记忆:让AI自动存储对话记忆，同时手动创建关键信息记忆
利用分类功能:使用仪表板的分类过滤功能，更高效地管理和检索记忆
结论
OpenMemory MCP解决了现代AI助手最关键的限制之一:上下文丢失和记忆断层。通过为AI提供持久化的记忆层，它实现了真正个性化的AI交互体验，提高了多工具工作流的效率，同时保持了数据的完全本地存储和用户控制。
无论是开发复杂项目、进行研究，还是创建个性化助手，OpenMemory MCP都能显著提升你的AI工作流程。开始尝试这个强大的工具吧，让你的AI真正理解并"记住"你的工作方式。