在大模型应用中使用长短记忆： OpenMemory MCP

最新推荐文章于 2025-10-30 19:31:34 发布

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#microsoft #大模型 #人工智能

OpenMemory MCP 正是这样一种尝试。它基于 Mem0（专为 AI Agent 设计的记忆系统）构建，是一个私有的、以本地优先为核心的 LLM 记忆层。

大模型虽然功能强大，但其输入长度（即上下文窗口）始终存在限制，这意味着它们在会话过程中无法记住所有交互内容。如果我们能为模型构建一个独立、可移植的“记忆层”，作为其长期记忆的补充，并且这一层运行于本地、由用户完全掌控数据，是否会让 AI 的使用更高效、更安全？

OpenMemory MCP 正是这样一种尝试。它基于 Mem0（专为 AI Agent 设计的记忆系统）构建，是一个私有的、以本地优先为核心的 LLM 记忆层。通过 OpenMemory MCP，用户可以在各种支持 MCP 协议的客户端之间（如 Cursor、Claude Desktop、Windsurf、Cline 等），实现持久化、上下文感知的 AI 交互体验。这不仅增强了 AI 的连贯性与个性化能力，也为数据隐私和控制权提供了更强保障。

一、什么是 OpenMemory？

OpenMemory MCP 是一个面向 MCP 客户端的私有、本地优先的内存层，旨在为 AI 提供持久化的记忆能力。它提供了一套完整的基础设施，用于存储、管理和利用 AI 生成的记忆数据，并确保所有信息始终保留在本地系统中，不对外泄露。简而言之，它就像一个基于标准 MCP 协议构建的向量支持型存储层，专为 LLM 客户端设计，并且可以与 Mem0 等工具无缝集成、开箱即用。

其核心能力包括：

跨会话记忆存储支持任意文本块的长期保存与调用，使 AI 在每次交互中都能“记住”之前的内容，无需从零开始。
智能检索机制借助 Qdrant 向量数据库，实现基于语义相关性的高效检索，超越传统关键字匹配的限制。
完全本地部署整个系统基于 Docker、PostgreSQL 和 Qdrant 构建，所有数据均在本地处理和存储，不会向外发送任何信息，保障隐私安全。
精细访问控制可在客户端或内存级别随时暂停或撤销访问权限，同时记录每一次读写操作的审计日志，提升透明度与安全性。
可视化管理界面配套提供基于 Next.js 与 Redux 构建的仪表盘，实时展示谁在访问内存、进行了哪些更改，便于监控与追踪。

在实际使用中，用户只需通过一个 docker-compose 命令即可启动整个 OpenMemory 系统，包括 API 服务、Qdrant 向量数据库和 Postgres 数据存储。其中，API 进程托管了一个基于 Mem0 实现的 MCP 服务器，并通过 SSE（Server-Sent Events）协议提供符合标准的 MCP 接口。

当 LLM 客户端连接到 OpenMemory 的 /mcp/... 接口时，会建立一条 SSE 流式通信通道，并调用如 add_memories()、search_memory() 或 list_memories() 等方法来操作记忆内容。而其余诸如向量索引管理、访问控制和审计日志记录等复杂任务，则全部由 OpenMemory 服务自动完成，极大简化了开发者的集成负担。

penMemory MCP 为构建具备持久上下文感知能力的 AI 应用提供了一个安全、可控、可扩展的本地化解决方案。更多细节和演示视频可参考官方页面 mem0.ai/openmemory-mcp。

二、设置和运行 OpenMemory MCP指南

该项目由两个核心组件组成，需同时运行以实现完整功能：

api/ 目录：这是系统的后端部分，集成了 API 服务和 MCP 服务器。它负责处理客户端请求、管理记忆数据的存储与检索，并通过标准的 MCP 协议与其他 AI 工具和服务进行通信。整个后端采用 Docker 容器化部署，结合 PostgreSQL 和 Qdrant 向量数据库，确保高效的数据处理与本地化存储。

ui/ 目录：这是一个基于 React 构建的前端应用，作为用户交互的核心界面，提供直观的可视化仪表盘。通过该界面，用户可以实时查看内存访问情况、操作记录以及各客户端的状态变化，同时还可对权限设置、审计日志等进行管理，大大提升了系统的可观测性与可控性。

这两个组件协同工作，共同构建了一个具备持久记忆能力、上下文感知且安全可控的 AI 助手平台。