在最近文章中，笔者反复提到context的重要性（欢迎关注查阅）。而供给高质量的Context的关键就是记忆的存用和记忆的连贯性。
mem0就是一个专注构建大模型记忆的项目，在此前文章也有介绍（大模型的“记忆”不应仅仅只依靠向量数据库，mem0是一个很好的“融合架构”实践方向）。在此之前它们推出一个插件（Mem0上架chrome插件商店，把记忆交给AI！）解决在一个工具里多次交流的长期记忆问题，最近OpenAI在其ChatGPT中也上线了类似的功能，确保AI工具能够记得你的偏好，并根据交互历史更好的回应用户。
除了记忆存用外，连贯性和完整性也很重要，避免记忆碎片化，比如在Claude中探讨整体项目计划后，转到Cursor中实现具体任务，却发现这两个工具之间毫不相干，彼此不知道对方做过什么？每次切换工具，你的上下文信息就烟消云散，仿佛之前的交流从未发生过。这种AI工具间的“失忆症”极大地割裂了工作流程，降低了效率。
近日，该项目推出一个王炸mcp —— OpenMemory MCP，一个专为兼容 MCP 的AI客户端设计的私有、持久化的记忆层，旨在解决跨AI工具的Context共享问题，甚至往大里想是构建一个摆脱工具应用孤岛的个人专属记忆层。
OpenMemory MCP的核心在于，它打破了AI工具各自为营的孤立状态。通过构建在开放的MCP协议之上，OpenMemory MCP提供了一个共享的记忆空间，允许不同的Agent和助手安全、私密地读写信息。这意味着你与一个AI工具的交互历史、做出的决策、遇到的问题、甚至你的个人偏好，都可以被其他兼容的AI工具所感知和利用。
相较于各家工具自建的记忆空间，OpenMemory MCP最大的亮点之一是其对隐私和本地控制的极致强调。它100%本地运行，所有数据都存储在用户自己的机器上。这意味着你的敏感信息和上下文永远不会上传到云端，完全掌握在自己手中，没有供应商锁定风险。
OpenMemory MCP 的关键能力包括：
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广泛兼容性： 支持Cursor、Claude Desktop、Windsurf、Cline等多种MCP兼容客户端。
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标准化记忆操作： 提供一套标准的API，如 add_memories、search_memory、list_memories、delete_all_memories，便于开发者集成。
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本地私有存储： 数据存储在用户设备上，保障数据隐私和安全。
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集中式仪表板： 提供一个统一的界面，方便用户查看和管理记忆。
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简便部署： 基于Docker的设置，易于搭建且无供应商依赖。
由于该产品切中了用户核心痛点，用户对OpenMemory MCP的反馈普遍积极。许多用户表示，这款产品解决了他们在使用多个AI工具时遇到的痛点，使得工作流程更加顺畅。一位用户评论道：“这解决了使用多个AI工具时最大的头痛问题。有了共享记忆，一切都会变得容易得多。”大家普遍看好其在提升AI工作流效率和连接性方面的潜力，并认为是“游戏规则改变者”。也有用户表达了对更简便安装方式（如npm或.dmg）的期待，以及询问了更高级的功能（如查询层面的元数据过滤）。
小结
移动互联时代，各大APP构建的数据孤岛导致了通用搜索的衰落。AI时代，通用AI工具要想突破性发展，工具间的互联互通以及数据共享就非常重要，也正是如此，MCP获得如此大的热度关键原因就在于解决跨应用的互通互操作（解放了手脚），而OpenMemory瞄准了另一个关键问题，那就是记忆的共享问题。有了记忆和工具，AI才能获得最大程度的价值体现。在AI 时代，掌握记忆（高质量的context）甚至比掌握入口和基座模型更为重要（不可替代性）。
OpenMemory MCP的推出是这一领域的重要尝试，通过提供一个私有、持久、跨工具共享的记忆层，有望显著改善用户与AI的交互体验，甚至成为用户不可或缺的基础服务。
对 OpenMemory MCP 感兴趣的，想要在此基础上构建应用产品的开发者可以关注。
地址：https://mem0.ai/openmemory-mcp
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（文：AI工程化）