所有AI工具共享持久私有记忆，OpenMemory MCP杀疯了！

今天给家人们分享一个实用的MCP Server - OpenMemory MCP。简单来说，他就是给AI提供一个持久记忆、跨平台、跨会话的一个神器。

https://github.com/mem0ai/mem0 mem0是个老项目，它的简介是这么说的：

Mem0（“mem-zero”）通过智能记忆层增强 AI 助手和代理，实现个性化 AI 交互。它记得用户偏好，适应个人需求，并随着时间的推移不断学习——非常适合客户支持聊天机器人、AI 助手和自主系统。

具体的原理，大体是遵循一个RAG的策略。会通过一个大模型（默认4o-mini）来获取一些记忆，在运行过程中通过向量数据库来检索记忆。

数据是完全私有的，在本地运行，隐私有保障~

上周新推出了OpenMemory MCP，号称是跨平台、跨工具的记忆辅助神器，直接可以通过MCP Server的形式插到任意的工具上，让工具之间可以记忆共享、可以持久性的保存记忆！ 还可以通过页面端仪表盘快速浏览记忆、检索记忆、管理记忆。

简单实战一下

这里演示一下如何本地化部署。

准备工作，把代码拉下来。

git clone <https://github.com/mem0ai/mem0.git>
cd openmemory
export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

配环境、构建镜像、启动服务

make env

make build

make up

如果这里完成了之后，就可以在Docker Desktop看到容器了。

接下来，启动前端Dashboard：

make ui

然后访问 http://localhost:3000 就能看到你的OpenMemory仪表盘啦！仪表盘会贴心地为你生成接入MCP客户端的命令。比如，要在Cursor里使用，大概会是这样一条命令：

npx install-mcp i http://localhost:8000/mcp/YOUR_USER_ID/sse --client cursor

配置到MCP clent中，可以看到成功亮绿灯。

有4个工具

• add_memories(text) : 写
• search_memory(query)  ： 搜
• list_memories() ： 显示所有
• delete_all_memories() ： 清除记忆。

所有响应都通过同一个 SSE 连接流式传输。控制台显示所有活跃连接，哪些应用程序正在访问内存以及读取/写入的详细信息。

可以看到和搜索记忆来源等详细信息。

当你在Cursor之类的MCP Client里交互的时候，比如让它“记住我的编程偏好是Python，喜欢用dark mode”，这些信息就能通过add_memories()存入OpenMemory。下次提问时，AI就能通过search_memory()调取这些记忆，变得更懂你~

最后

虽然可能这种基于RAG的，很多家人们玩腻了。

不过最近官方封装成MCP，进一步让这个门槛降低了，MCP就是人人可用的一个东西。

当AI Agent拥有记忆...

其实能开很多的脑洞，比如编程助手可以记录编码习惯、常犯的错误。当下次遇到这些问题时，可以给出更精确的建议。

最后，对这个项目感兴趣的家人们，可以研究一下。让你的AI Agent也拥有“过目不忘”的超能力吧！

本文转载自​​​​​​探索AGI​​​​​​，作者：猕猴桃