在最近文章中，筆者反復提到context的重要性（歡迎關注查閱）。而供給高質量的Context的關鍵就是記憶的存用和記憶的連貫性。

mem0就是一個專注構建大模型記憶的項目，在此前文章也有介紹（???大模型的“記憶”不應僅僅只依靠向量數據庫，mem0是一個很好的“融合架構”實踐方向???）。在此之前它們推出一個插件（???Mem0上架chrome插件商店，把記憶交給AI！???）解決在一個工具里多次交流的長期記憶問題，最近OpenAI在其ChatGPT中也上線了類似的功能，確保AI工具能夠記得你的偏好，并根據交互歷史更好的回應用戶。

除了記憶存用外，連貫性和完整性也很重要，避免記憶碎片化，比如在Claude中探討整體項目計劃后，轉到Cursor中實現具體任務，卻發現這兩個工具之間毫不相干，彼此不知道對方做過什么？每次切換工具，你的上下文信息就煙消云散，仿佛之前的交流從未發生過。這種AI工具間的“失憶癥”極大地割裂了工作流程，降低了效率。

近日，該項目推出一個王炸mcp —— OpenMemory MCP，一個專為兼容 MCP 的AI客戶端設計的私有、持久化的記憶層，旨在解決跨AI工具的Context共享問題，甚至往大里想是構建一個擺脫工具應用孤島的個人專屬記憶層。

OpenMemory MCP的核心在于，它打破了AI工具各自為營的孤立狀態。通過構建在開放的MCP協議之上，OpenMemory MCP提供了一個共享的記憶空間，允許不同的Agent和助手安全、私密地讀寫信息。這意味著你與一個AI工具的交互歷史、做出的決策、遇到的問題、甚至你的個人偏好，都可以被其他兼容的AI工具所感知和利用。

相較于各家工具自建的記憶空間，OpenMemory MCP最大的亮點之一是其對隱私和本地控制的極致強調。它100%本地運行，所有數據都存儲在用戶自己的機器上。這意味著你的敏感信息和上下文永遠不會上傳到云端，完全掌握在自己手中，沒有供應商鎖定風險。

OpenMemory MCP 的關鍵能力包括：

• 廣泛兼容性： 支持Cursor、Claude Desktop、Windsurf、Cline等多種MCP兼容客戶端。
• 標準化記憶操作： 提供一套標準的API，如 add_memories、search_memory、list_memories、delete_all_memories，便于開發者集成。
• 本地私有存儲： 數據存儲在用戶設備上，保障數據隱私和安全。
• 集中式儀表板： 提供一個統一的界面，方便用戶查看和管理記憶。
• 簡便部署： 基于Docker的設置，易于搭建且無供應商依賴。

由于該產品切中了用戶核心痛點，用戶對OpenMemory MCP的反饋普遍積極。許多用戶表示，這款產品解決了他們在使用多個AI工具時遇到的痛點，使得工作流程更加順暢。一位用戶評論道：“這解決了使用多個AI工具時最大的頭痛問題。有了共享記憶，一切都會變得容易得多。”大家普遍看好其在提升AI工作流效率和連接性方面的潛力，并認為是“游戲規則改變者”。也有用戶表達了對更簡便安裝方式（如npm或.dmg）的期待，以及詢問了更高級的功能（如查詢層面的元數據過濾）。

小結

移動互聯時代，各大APP構建的數據孤島導致了通用搜索的衰落。AI時代，通用AI工具要想突破性發展，工具間的互聯互通以及數據共享就非常重要，也正是如此，MCP獲得如此大的熱度關鍵原因就在于解決跨應用的互通互操作（解放了手腳），而OpenMemory瞄準了另一個關鍵問題，那就是記憶的共享問題。有了記憶和工具，AI才能獲得最大程度的價值體現。在AI 時代，掌握記憶（高質量的context）甚至比掌握入口和基座模型更為重要（不可替代性）。

OpenMemory MCP的推出是這一領域的重要嘗試，通過提供一個私有、持久、跨工具共享的記憶層，有望顯著改善用戶與AI的交互體驗，甚至成為用戶不可或缺的基礎服務。

對 OpenMemory MCP 感興趣的，想要在此基礎上構建應用產品的開發者可以關注。

地址：???https://mem0.ai/openmemory-mcp??

本文轉載自???AI工程化????，作者：ully