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mcp-openmemory

by baryhuang·72·综合分 43

MCP服务器让Claude能记住对话并持续学习,使用SQLite存储记忆。

ai-llmdeveloper-toolsproductivity
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12 个月前
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2 天前
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概述

MCP OpenMemory是一个独立的服务器,为Claude提供持久化的对话记忆功能。它存储对话消息,维护摘要化的记忆上下文,并能访问在可配置时间窗口内的最近对话。该服务器使用SQLite进行本地存储,无需外部依赖,注重隐私保护和自包含性。

试试问 AI

装完之后,这里有 5 个你可以让 AI 做的事:

:记住用户偏好和对话历史的个性化AI助手
:在多次会话中持续构建上下文的学习应用
:为不同工作场景提供项目特定的记忆管理
:记忆数据存储在哪里?
:如何为不同项目分离记忆?

什么时候选它

当你需要个人对话记忆功能且不想依赖外部服务或复杂的基础设施设置时,选择它。

什么时候不要选它

不适合团队部署或敏感数据场景,因为它缺乏身份验证和访问控制机制。

此 server 暴露的工具

从 README 抽取出 4 个工具
  • save_memory

    Store individual conversation messages

  • recall_memory_abstract

    Get current memory summary

  • update_memory_abstract

    Update the memory summary

  • get_recent_memories

    Retrieve recent conversation history

可对比工具

mcp-persistent-storagemcp-sqlitemcp-memory-ai

安装

安装步骤

  1. 如果尚未安装,请安装Node.js
  2. 添加到Claude Desktop配置中:
{
  "mcpServers": {
    "mcp-openmemory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@peakmojo/mcp-openmemory@latest"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "/你持久化记忆文件的路径/memory.sqlite"
      }
    }
  }
}
  1. 重启Claude Desktop

FAQ

记忆数据存储在哪里?
数据存储在通过MEMORY_DB_PATH环境变量指定的路径中的SQLite数据库文件中。默认值是./memory.sqlite,但应设置为持久化位置。
如何为不同项目分离记忆?
您可以为每个应用程序使用不同的MEMORY_DB_PATH值(硬分离),或在调用记忆工具时传递自定义的'context'参数(软分离)。

mcp-openmemory 对比

GitHub →

最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。