超级记忆 MCP - 跨大语言模型的通用记忆

[!WARNING] MCP v1 即将弃用。请访问 app.supermemory.ai 获取最新版本。 尽管本仓库仍被维护且处于活跃状态，但其代码将统一维护在该 monorepo 中：https://github.com/supermemoryai/supermemory/tree/main/apps/mcp

点击下方链接，使用 .dxt 文件一键安装。

阅读详细博文了解更多信息：https://supermemory.ai/blog/the-ux-and-technicalities-of-awesome-mcps

您的记忆目前只存在于 ChatGPT 中……而在其他地方却无处可寻。通用记忆 MCP 让您的记忆能够被任意大语言模型所调用。无需登录，也无付费墙。只需一条命令即可完成设置。

这意味着您可以将记忆带到任何支持 MCP 的客户端，并且它会自动生效！

演示（点击图片观看视频！）

快速上手

要开始使用，只需访问 https://app.supermemory.ai，并按照页面上的说明操作即可。

核心特性

• 🚀 基于 Supermemory API 构建，速度极快且具备高度可扩展性。
• ✅ 无需登录
• 😱 完全免费使用
• 设置极其简单。

自托管

如需自托管，请前往 https://console.supermemory.ai 获取 API 密钥，然后将其添加到 .env 文件中，格式为 SUPERMEMORY_API_KEY=。

Supermemory MCP 快速上手指南

Supermemory MCP 是一个通用的记忆层工具，旨在让您的记忆数据在不同的 LLM（大语言模型）之间无缝流转。无需登录或付费，即可在任何支持 MCP 的客户端中使用您的记忆。

注意：MCP v1 版本正在逐步弃用。虽然本仓库仍在维护，但建议新用户访问 app.supermemory.ai 获取最新版本和详细文档。核心代码已迁移至 monorepo 架构。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)。
• 运行时依赖：
  • Node.js (v18 或更高版本)
  • npm 或 pnpm
• MCP 客户端：已安装并配置好支持 MCP 协议的 AI 编辑器或客户端（如 Claude Desktop, Cursor, Windsurf 等）。
• 网络环境：能够正常访问 supermemory.ai 相关服务。

安装步骤

您可以选择以下两种方式进行安装：

方式一：一键安装（推荐）

如果您使用支持 .dxt 格式的客户端（如 Claude Desktop），可以直接点击下方链接进行一键安装：

方式二：手动配置

1. 获取项目代码（如需自托管或查看源码）：

   git clone https://github.com/supermemoryai/supermemory.git
   cd supermemory/apps/mcp
   

2. 安装依赖：

   npm install
   # 或者
   pnpm install
   

3. 配置环境变量（仅自托管需要）： 如果您打算自托管服务，请访问 console.supermemory.ai 获取 API Key，并在项目根目录创建 .env 文件：

   echo "SUPERMEMORY_API_KEY=your_api_key_here" > .env
   

   注：直接使用官方云服务无需此步骤，也无需登录。

4. 集成到 MCP 客户端： 在您使用的 AI 客户端配置文件（通常是 claude_desktop_config.json 或类似文件）中添加以下配置：

   {
     "mcpServers": {
       "supermemory": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@supermemoryai/mcp"]
       }
     }
   }
   

   如果是本地开发版本，将 command 改为 node，args 改为指向本地入口文件的路径。

基本使用

安装完成后，无需额外命令即可在对话中激活记忆功能。

1. 启动您的 MCP 客户端（例如 Claude Desktop 或 Cursor）。
2. 开始对话：直接在聊天窗口中像往常一样与 AI 交流。
3. 自动记忆：
   • 当您提供重要信息时，Supermemory 会自动提取并存储。
   • 在后续的对话中（即使切换了不同的 LLM 模型或客户端），AI 都能自动调用之前存储的记忆上下文。

示例场景：

用户：我喜欢使用 Python 进行数据分析，偏好使用 Pandas 库。 (系统自动记录偏好)

用户（在新会话或不同模型中）：帮我写一个读取 CSV 文件的脚本。 AI：好的，既然您偏好使用 Python 和 Pandas，这是为您生成的代码...

只需访问 app.supermemory.ai 即可查看和管理已存储的记忆片段。