MCP 服务器

ai-memory-mcp

Enables AI assistants to retain memory across sessions by storing conversations locally in Markdown files, allowing personalization and continuity without external servers.

README

AI Memory MCP Server 🧠💾

让任何 AI 拥有跨会话的持久记忆。

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地记忆服务器。
支持 Claude Desktop、OpenCode 及其他所有兼容 MCP 的 AI 客户端。

解决的问题

每次跟 AI 聊天都要重新自我介绍？聊过的内容下次全不记得？

这不是 AI 的 bug——是大模型的工作方式决定的。
这个项目用最轻量的方式解决了它：本地 Markdown 文件作为存储，MCP 协议作为桥梁。

第1轮: 聊 → 自动存到本地 md 文件
第2轮: 打开 AI → 自动读取记忆 → AI 认识你

快速开始

安装

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/chen789654/ai-memory-mcp.git
cd ai-memory-mcp

# 2.（可选）测试是否能启动
python -m src.ai_memory_mcp
# 看到 "AI Memory MCP Server 启动" 即成功
# 按 Ctrl+C 退出

配置到 Claude Desktop

编辑 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.ai_memory_mcp"],
      "cwd": "你的完整路径/ai-memory-mcp"
    }
  }
}

配置到 OpenCode

编辑 opencode.json：

{
  "mcp": {
    "ai-memory": {
      "type": "local",
      "command": ["python", "-m", "src.ai_memory_mcp"],
      "cwd": "你的完整路径/ai-memory-mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}

使用方法

AI 连接后，自动获得以下能力：

工具 (Tools)

工具	作用	什么时候用
`memory_init`	初始化记忆系统	第一次使用
`memory_save`	保存对话到记忆	每次聊完
`memory_load`	读取所有记忆	每次对话开始
`memory_search`	搜索历史记忆	想找之前聊过的内容
`memory_save_person`	保存人物信息	记录用户背景偏好
`memory_status`	查看系统状态	检查运行情况

给 AI 的指令

在对话开始时，对 AI 说：

请执行 memory_load 读取我的记忆

在对话结束时，对 AI 说：

请执行 memory_save 保存今天的对话

（AI 知道该怎么做——工具定义里已经写清楚了用途。）

为什么用这个

零依赖 — 纯 Python 标准库，不用装任何额外包
纯本地 — 数据全在你硬盘上，不经过任何第三方服务器
跨平台 — 所有兼容 MCP 的 AI 都能用（Claude/ChatGPT/Gemini 等）
可读 — 存储格式是 Markdown，记事本就能打开编辑
可搜索 — 全文搜索，比人类记忆靠谱一百倍

目录结构

~/ai-memory/
├── INDEX.md              ← 自动维护的总索引
├── projects/             ← 按项目分文件夹
│   └── 工作助手/
│       ├── _overview.md  ← 项目概览
│       └── 2026-07-14_月度规划.md  ← 每次对话记录
└── people/               ← 人物信息
    └── 用户.md

所有文件都是纯文本 Markdown，你可以用任何编辑器直接修改。