当下，多数 AI 助手和开发工具各自独立运行，一旦会话结束，上下文就会消失，这严重影响了使用体验和效率。而 OpenMemory MCP 来了，它是一款开源工具，能够解决 AI 工具记忆的痛点，并且实现不同工具之间共享上下文信息。

比如，你可以通过 OpenMemory MCP 用 Claude 规划路线图，再用 Cursor 执行任务，两个工具之间可以共享上下文信息，让数据得到延续。

OpenMemory MCP 是一个由 Mem0 提供支持的本地内存设施，就像一个“记忆背包”，能让您把记忆带到各种 AI 应用里。它有一个统一的内存层，始终跟着你，让各种助手和 AI Agent 能在不同应用中记住重要的事情。

OpenMemory MCP 一经发布，就获得了网友的一致好评。

Github 地址：

https://github.com/mem0ai/mem0/tree/main/openmemory

下文对 OpenMemory MCP 详细剖析之。

1   OpenMemory MCP Server 工作原理

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

• add_memories：存储新的记忆对象

• search_memory：检索相关的记忆

• list_memories：查看所有已存储的记忆

• delete_all_memories：完全清除所有记忆

任何兼容 MCP 的工具都可以连接到该 MCP Server，并使用这些 API 来持久化和访问记忆。

2   OpenMemory MCP 优势剖析

第一、解决 AI 工具记忆痛点

OpenMemory MCP 瞄准了 AI 工具在会话结束时上下文信息即刻丢失这一令人头疼的问题，为兼容 MCP 的客户端打造专属的私人内存空间，使得像  Cursor、Claude Desktop、Windsurf、Cline 等不同工具之间能够实现上下文信息的共享。

以软件开发场景为例，开发者可以一边使用 Cursor 编写代码，一边借助 Claude 来完成代码注释和文档的生成工作。有了 OpenMemory MCP 的助力，Cursor 在代码编写过程中产生的关键信息，比如：函数定义、变量的使用情况等，都能够被 Claude 顺利获取并加以利用，这样一来，Claude 生成的注释和文档就会变得更加精准、详细。

第二、基于 MCP 的本地运行优势

OpenMemory MCP 依托开放模型上下文协议（MCP），可实现100%本地运行。

数据全部存储在用户自己的设备上，无需依赖云端服务器，从根本上避免了数据上传云端可能带来的风险。

用户可以自主掌控数据的存储位置、访问权限以及使用方式，全方位保障数据的安全性和隐私性。

第三、各种丰富且实用的功能

1、跨平台与多客户端支持

OpenMemory MCP 能够在多种操作系统和设备上运行，包括 Windows、Mac、Linux 等主流桌面操作系统，以及 iOS 和 Android 等移动操作系统。这意味着用户可以在电脑上使用 Cursor 编写代码，然后在手机上通过 Claude 查看和编辑相关的文档内容。

2、标准化内存操作

OpenMemory MCP 提供标准化内存操作，比如：添加、搜索、列出和删除所有记忆等。无论用户使用的是哪种 MCP 兼容客户端，都可以通过简单、一致的操作来存储、读取和更新上下文信息。比如：在进行文本处理时，通过 OpenMemory MCP 的标准化内存操作，不同的编辑工具都能够方便地获取和修改文本的相关信息，如标题、关键词、摘要等，避免了因不同工具之间数据格式和操作方式不一致而导致的问题。

3、实时同步与更新

OpenMemory MCP 还设有集中式仪表板，便于用户查看和控制，并且基于 Docker 设置简单，不受供应商限制。这种实时同步与更新的功能，使得用户在不同设备之间切换使用时能够保持工作的连续。

3   OpenMemory MCP 使用场景

场景1：跨工具项目流程

在 Claude Desktop 中定义项目的具体技术要求，然后在 Cursor 上进行构建，最后在 Windsurf 中调试问题--所有这些步骤都通过 OpenMemory 共享上下文信息。

场景2：持久化的偏好设置

在一个工具中设置你偏好的代码风格或语气。当你切换到另一个 MCP 客户端时，它可以直接访问这些相同的偏好设置，无需重新定义。

场景3：项目知识共享

只需保存一次重要的项目细节，然后就可以从任何兼容的 AI 工具中访问它们，再也不用重复解释。

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