MCP Automem

🚀 AutoMem MCP：賦予你的AI完美記憶

AutoMem MCP 只需一條命令，就能讓你的AI擁有無限記憶，在所有AI工具中實現完美回憶。

npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

現在，你的AI助手可以永遠記住所有對話內容。

該工具適用於 Claude Desktop、Cursor IDE、Claude Code、GitHub Copilot（編碼代理）、ChatGPT、ElevenLabs、OpenAI Codex 等任何支持MCP的AI平臺。

🚀 快速開始

1. 設置AutoMem服務

你需要一個運行中的AutoMem服務（內存後端），有以下兩種選擇：

選項A：本地開發（最快、免費）

git clone https://github.com/verygoodplugins/automem.git
cd automem
make dev

服務將在 http://localhost:8001 運行，非常適合單機器使用。

選項B：Railway雲服務（推薦用於生產環境）

一鍵部署，可獲得5美元免費額度。試用後，典型成本約為每月0.5 - 1美元。

👉 AutoMem服務安裝指南 - 提供本地、Railway、Docker和生產環境部署的完整設置說明。

2. 安裝MCP客戶端

Claude Desktop - 一鍵安裝

下載並雙擊安裝AutoMem到Claude Desktop： ⬇️ 下載適用於Claude Desktop的AutoMem (.mcpb)

安裝後：

1. Claude Desktop會提示你輸入 AutoMem端點（本地環境為 http://127.0.0.1:8001）
2. 可選擇輸入 API密鑰（Railway環境需要，本地環境可跳過）
3. 點擊啟用

完成！Claude現在擁有持久記憶功能。

其他平臺

將你的AI工具連接到剛剛啟動的AutoMem服務。

# 引導式設置 - 創建.env文件併為你的AI平臺打印配置信息
npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

提示時：

• AutoMem端點：http://localhost:8001（如果部署到Railway，則使用你的Railway URL）
• API密鑰：本地開發留空（如果是Railway環境，請粘貼你的令牌）

嚮導將：

• ✅ 將你的端點和API密鑰保存到 .env 文件
• ✅ 為Claude Desktop/Cursor/Code生成配置片段
• ✅ 驗證與你的AutoMem服務的連接

3. 特定平臺設置

Claude Desktop：

# 設置會打印配置片段 - 只需粘貼到claude_desktop_config.json中
npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

Cursor IDE：

# 或者使用CLI安裝automem.mdc規則文件
npx @verygoodplugins/mcp-automem cursor

注意： 一鍵安裝後，在 ~/.cursor/mcp.json 或Claude Desktop配置中配置你的 AUTOMEM_ENDPOINT。

Claude Code：

選項A：插件（推薦）

# 在Claude Code中，安裝插件：
/plugin marketplace add verygoodplugins/mcp-automem
/plugin install automem@verygoodplugins-mcp-automem

此倉庫中僅提供一個Claude Code插件：plugins/automem，市場目錄為 .claude-plugin/marketplace.json。

選項B：CLI設置

# 安裝SessionStart鉤子和MCP權限
npx @verygoodplugins/mcp-automem claude-code

OpenAI Codex：

# 添加到你的Codex MCP配置中
npx @verygoodplugins/mcp-automem config --format=json

# 可選：將內存優先規則添加到該倉庫
npx @verygoodplugins/mcp-automem codex

👉 完整安裝指南 提供詳細的MCP客戶端和特定平臺設置說明。

✨ 主要特性

🧠 跨會話的持久記憶

• AI能 永久 記住決策、模式和上下文
• 適用於 所有支持MCP的平臺 - Claude Desktop、Cursor、Claude Code
• 跨設備同步 - 在Mac、Windows、Linux上使用相同的記憶

🏆 圖向量架構

• 記憶之間有 11種可公開定義的關係類型（召回結果可能還包括只讀的系統/內部關係，這些關係不是有效的 associate_memories 輸入）
• 經過研究驗證 的方法（HippoRAG 2：聯想記憶提高7%）
• 即使有數百萬條記憶，也能實現 亞秒級檢索

🚀 適用於所有編碼場景

💻 使用示例

基礎用法

npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

高級用法

多跳推理

mcp__memory__recall_memory({
  query: "What is Amanda's sister's career?",
  expand_entities: true, // 查找 "Amanda's sister is Rachel" → 關於Rachel的記憶
});

上下文感知編碼

mcp__memory__recall_memory({
  query: "error handling patterns",
  language: "typescript",
  context_types: ["Style", "Pattern"],
});

📚 詳細文檔

MCP客戶端與集成（本倉庫）

• 📦 安裝指南 - 所有平臺的MCP客戶端設置
• 🌐 通過SSE實現遠程MCP - 連接ChatGPT、Claude Web/Mobile、ElevenLabs
• 🎯 Cursor設置 - 帶有規則的IDE集成
• 🤖 Claude Code設置 - 記憶規則集成
• 🚀 OpenAI Codex設置 - Codex CLI/IDE/雲集成
• 📖 MCP工具參考 - 所有內存操作

AutoMem服務（單獨的倉庫）

• 🏗️ AutoMem服務 - 後端倉庫
• 🚀 服務安裝 - 本地、Railway、Docker部署
• ⚙️ API文檔 - REST API參考

🔧 技術細節

架構

┌─────────────────────────────────────────────┐
│         Your AI Platforms                   │
│  Claude Desktop │ Cursor │ Claude Code      │
└──────────────┬──────────────────────────────┘
               │ MCP Protocol
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│   @verygoodplugins/mcp-automem (this repo)  │
│   • Translates MCP calls → AutoMem API      │
│   • Platform integrations & rules           │
│   • Handles authentication                   │
└──────────────┬───────────────────────────────┘
               │ HTTP API
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│        AutoMem Service (separate repo)       │
│        github.com/verygoodplugins/automem    │
│   ┌────────────┐      ┌────────────┐        │
│   │  FalkorDB  │      │   Qdrant   │        │
│   │  (Graph)   │      │ (Vectors)  │        │
│   └────────────┘      └────────────┘        │
└──────────────────────────────────────────────┘

本倉庫（mcp-automem）：

• 將AI平臺連接到AutoMem的MCP客戶端
• 特定平臺的集成（Cursor規則、Claude Code鉤子等）
• 設置嚮導和配置工具

AutoMem服務：

• 具有圖 + 向量存儲的後端內存服務
• 部署指南（本地、Railway、Docker、生產環境）
• 帶有FalkorDB + Qdrant的API服務器

核心內存操作

• store_memory - 保存帶有內容、標籤、重要性和元數據的記憶
• recall_memory - 具有圖擴展和上下文感知的混合搜索：
  • 基本搜索：查詢、多查詢、標籤、時間過濾器
  • 圖擴展：實體擴展（多跳推理）、關係跟蹤
  • 擴展過濾：expand_min_importance 和 expand_min_strength 以減少擴展結果中的噪聲
  • 上下文提示：語言、活動文件、優先級類型/標籤
• associate_memories - 創建關係（11種可公開定義的類型；召回結果可能還包括只讀的系統關係）
• update_memory - 修改現有記憶
• delete_memory - 刪除記憶
• check_database_health - 監控服務狀態

高級召回（v0.8.0+）

• 多跳推理 - 回答複雜問題，如 “Amanda的姐姐的職業是什麼？”
• 上下文感知編碼 - 召回優先考慮語言和風格偏好

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。因為美好的記憶應該是免費的。

準備好賦予你的AI完美記憶了嗎？

npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

以執著之心打造，經神經科學驗證，由圖論提供動力，適用於所有支持MCP的AI。

由Jack Arturo在 Very Good Plugins 設計 🧡

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