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engram MCP工具
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MCP工具

engram MCP工具

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名：engram
⭐ 3.5k Stars 🍴 419 Forks 💻 Go 📄 MIT 🏷 AI 8.5分
8.5AI 综合评分
持久化记忆编码代理MCP协议Go开发SQL存储
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，engram MCP工具 获评「强烈推荐」。已获得 3.5k 颗 GitHub Star，这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.5 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

engram MCP工具 是一款基于 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源，旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口，目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 engram MCP工具，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。engram MCP工具 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 engram MCP工具 评为 AI 评分 8.5 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

为AI编码代理提供持久化内存管理的开源MCP工具。采用Go语言实现，提供SQL存储后端，支持多Agent通用。使得AI助手能够跨会话保留上下文和历史信息，显著提升编码效率和连贯性。适合构建长期记忆的AI编程助手开发者。

engram MCP工具 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 3.5k
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux（跨平台）
维护状态
持续维护，定期更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
419

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

为AI编码代理提供持久化内存管理的开源MCP工具。采用Go语言实现，提供SQL存储后端，支持多Agent通用。使得AI助手能够跨会话保留上下文和历史信息，显著提升编码效率和连贯性。适合构建长期记忆的AI编程助手开发者。

engram MCP工具 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/Gentleman-Programming/engram

# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "engram-mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "engram"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后，在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例：
用户: 请帮我用 engram MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 engram MCP工具 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "engram_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "engram"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 32/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

<a id="top"></a>

<img width="100%" alt="Engram neon elephant banner: the elephant exhales a memory stream (remember, sync, recall), the ENGRAM wordmark is written on, and the tagline One Brain. Local or Cloud. appears" src="assets/branding/engram-banner.gif" />

Engram™

<p><strong>Persistent memory for AI coding agents.</strong></p>

<p> <a href="https://github.com/Gentleman-Programming/engram/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/Gentleman-Programming/engram?style=for-the-badge&labelColor=1A1218&color=F095C8" alt="Release"></a> <a href="https://github.com/Gentleman-Programming/engram/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/Gentleman-Programming/engram?style=for-the-badge&labelColor=1A1218&color=F095C8" alt="Stars"></a> <img src="https://img.shields.io/badge/agents-14-F095C8?style=for-the-badge&labelColor=1A1218" alt="14 agents"> <img src="https://img.shields.io/badge/macOS%20%C2%B7%20Linux%20%C2%B7%20Windows-D7A0B8?style=for-the-badge&labelColor=1A1218" alt="Platform"> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/MIT-D7A0B8?style=for-the-badge&labelColor=1A1218" alt="License: MIT"></a> </p>

<p> <a href="https://engram.gentlemanprogramming.com/"><strong>Website</strong></a> &bull; <a href="#get-started"><strong>Quickstart</strong></a> &bull; <a href="DOCS.md"><strong>Docs</strong></a> &bull; <a href="docs/RELEASE-STAGING.md"><strong>Candidate staging</strong></a> &bull; <a href="https://gentle-ai.gentlemanprogramming.com/"><strong>Gentle-AI</strong></a> &bull; <a href="https://gentle-ai-wiki.gentlemanprogramming.com/"><strong>Wiki</strong></a> </p>

<br/>

<p> <strong>engram</strong> <code>/ˈen.ɡræm/</code> — <em>neuroscience</em>: the physical trace of a memory in the brain. </p>

<p> Your AI coding agent forgets everything when the session ends. <strong>Engram gives it a brain.</strong> </p>

<p><sub>One brain. Local or cloud. Agent-agnostic, single binary, zero dependencies.</sub></p>

<br/>

<sub><strong>If Engram saved you from re-explaining your project, a star helps other people find it.</strong></sub>

<a href="https://www.star-history.com/?repos=Gentleman-Programming%2Fengram&type=date&legend=top-left"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/chart?repos=Gentleman-Programming%2Fengram&type=date&theme=dark&legend=top-left&sealed_token=zwrd_DfwYZeJU7nhGYNtREEheKWYEslW_uzrqORlZ36v-JSMepdqGLkKExp1M-xbNq6t-ebVS5iM3WoPDO26tXbSGkjXC2Jo3kHQ3uNzlRkCrWoqRHkPVQXvosKciY109ObiwGV1z8aajyedcloppmekCGrvVKJb6KWxGLXW_mHcRAVIBZUOa4SzW75D" /> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/chart?repos=Gentleman-Programming%2Fengram&type=date&legend=top-left&sealed_token=zwrd_DfwYZeJU7nhGYNtREEheKWYEslW_uzrqORlZ36v-JSMepdqGLkKExp1M-xbNq6t-ebVS5iM3WoPDO26tXbSGkjXC2Jo3kHQ3uNzlRkCrWoqRHkPVQXvosKciY109ObiwGV1z8aajyedcloppmekCGrvVKJb6KWxGLXW_mHcRAVIBZUOa4SzW75D" /> <img width="620" alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/chart?repos=Gentleman-Programming%2Fengram&type=date&legend=top-left&sealed_token=zwrd_DfwYZeJU7nhGYNtREEheKWYEslW_uzrqORlZ36v-JSMepdqGLkKExp1M-xbNq6t-ebVS5iM3WoPDO26tXbSGkjXC2Jo3kHQ3uNzlRkCrWoqRHkPVQXvosKciY109ObiwGV1z8aajyedcloppmekCGrvVKJb6KWxGLXW_mHcRAVIBZUOa4SzW75D" /> </picture> </a>

<br/>

<sub><strong>WORKS WITH THE AGENT YOU ALREADY HAVE</strong></sub>

<strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#claude-code">Claude Code</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#pi">Pi</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#opencode">OpenCode</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#gemini-cli">Gemini CLI</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#codex">Codex</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#antigravity">Antigravity</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#windsurf">Windsurf</a></strong><br/> <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#qwen-code">Qwen Code</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#kiro">Kiro</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#cursor">Cursor</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#vs-code-copilot--claude-code-extension">VS Code (Copilot)</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#kilo-code">Kilo Code</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#kimi-code">Kimi Code</a></strong> · <strong><a href="docs/AGENT-SETUP.md#commandcode">CommandCode</a></strong>

<sub>14 setup targets · plus any MCP-compatible agent · <a href="docs/AGENT-SETUP.md">per-agent setup →</a></sub>

</div>

About the author

Built by Alan Buscaglia (Gentleman Programming). Engram is also the memory layer of Gentle-AI, and it stays a standalone tool you can use with any MCP-compatible agent.

<a href="https://gentlemanprogramming.com/"><img src="https://img.shields.io/badge/Website-F095C8?style=for-the-badge&labelColor=1A1218&logo=googlechrome&logoColor=F095C8" alt="Website"></a> <a href="https://www.youtube.com/@GentlemanProgramming"><img src="https://img.shields.io/badge/YouTube-F095C8?style=for-the-badge&labelColor=1A1218&logo=youtube&logoColor=F095C8" alt="YouTube"></a> <a href="https://github.com/Gentleman-Programming"><img src="https://img.shields.io/badge/GitHub-D7A0B8?style=for-the-badge&labelColor=1A1218&logo=github&logoColor=D7A0B8" alt="GitHub"></a>

</div>

---

<img src="assets/branding/engram-logo-only.png" width="56" alt="" />

<br/>

<p><strong>Inspired by <a href="https://github.com/thedotmack/claude-mem">claude-mem</a></strong> — but agent-agnostic, simpler, and built different.</p>

<br/>

<a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-F095C8?style=for-the-badge&labelColor=1A1218" alt="License: MIT"></a>

</div>

Trademark notice: The Engram™ names and logos are trademarks of Alan Buscaglia. The symbol appears on the first prominent mention, and this notice covers the rest. The MIT License applies to the code; it does not permit implying endorsement or official affiliation. See TRADEMARKS.md.

Features

---

Install

For production use and security support, install the latest stable release from GitHub Releases. Release candidates are prerelease validation and feedback builds; choose one only when you accept prerelease risk. See the Release Policy before upgrading.

Homebrew installs the latest stable release:

brew install gentleman-programming/tap/engram

For Windows, Linux, source builds, and all installation methods, see Installation.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-19
英文原文章节由系统翻译为中文摘要，便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

Engram 为 AI coding agents 提供持久化记忆能力。它作为一个“单一大脑”，既可以运行在本地，也可以部署在云端。Engram 具有 Agent-agnostic（与智能体无关）的特性，采用单二进制文件设计，实现零依赖运行，旨在为开发者构建一个跨平台、跨环境的知识存储中心。

🛠 安装步骤（Docker/pip/源码）

您可以通过 Homebrew 进行快速安装：`brew install gentleman-programming/tap/engram`。对于 Windows 和 Linux 用户，请参考官方文档获取更多安装方式。此外，您也可以通过克隆 GitHub 仓库并使用 Docker Compose 启动 beta 版本进行开发测试，或通过 `go build` 手动构建二进制文件。

🚀 使用教程

Engram 支持通过命令行快速记录项目上下文。例如，在进行架构设计时，您可以使用 `save` 命令记录特定的架构规范（如 Clean Architecture）。当后续尝试保存冲突的记忆时，Engram 会通过 `candidates[]` 返回冲突检测结果，确保 AI 智能体在处理项目逻辑时保持记忆的一致性与准确性。

⚙️ 配置说明（含 MCP / env）

为了确保开发环境的隔离性，您可以通过设置环境变量来避免修改默认的 `~/.engram` 或生产云端数据。通过配置 `ENGRAM_DATA_DIR` 指定数据目录，并利用 `ENGRAM_CLOUD_SERVER` 和 `ENGRAM_CLOUD_TOKEN` 来连接自定义的云端服务器，实现完全受控的测试环境。

🔌 API 说明

Engram 提供丰富的 CLI 工具与接口支持。通过 `engram setup [agent]` 可以快速集成各类 AI 智能体；使用 `engram serve [port]` 可启动 HTTP API 服务；此外，Engram 还支持启动 MCP 服务器模式（`engram mcp`），通过工具集（tools）为智能体提供扩展能力。

🔄 工作流/模块

Engram 拥有针对 Pi 智能体的原生支持包 `gentle-engram`。通过 `engram setup pi` 命令，可以为 Pi 提供持久化的项目记忆、压缩恢复功能，并能通过统一的本地或云端 Engram 大脑，实现与其他 MCP 智能体的记忆共享。对于云端集成，Engram 采用可选的同步机制，本地 SQLite 始终作为权威数据源，云端则用于数据复制与共享访问。

❓ FAQ 摘要

关于 Engram 的详细使用指南、Beta 测试说明以及常见问题排查，请参阅官方文档 `docs/BETA_TESTING.md`。如果您在测试过程中遇到问题，可以通过 GitHub Issues 并标记 `beta-phase-2-3-4` 标签来提交反馈。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

优秀的MCP工具实现，解决AI Agent长期记忆痛点。Go语言保证高性能，SQL存储提供灵活查询能力。社区活跃度高，是构建智能编码助手的核心基础设施。

📚 实用指南（长尾问题）
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker：engram 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
  • CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议，可免费商用
  • +标准化 MCP 协议，生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用，配置简单快捷
⚠️ 不足
  • −依赖 Claude 客户端，非 Claude 用户无法使用
  • −MCP 协议仍在持续演进，接口可能变更
  • −需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

主要支持SQL标准数据库，包括SQLite、PostgreSQL等关系型数据库。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评：engram MCP工具 的核心功能完整，质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。

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⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 engram
原始描述 开源MCP工具：Persistent memory system for AI coding agents. Agent-agnostic Go binary with SQL。⭐3.5k · Go
Topics 持久化记忆编码代理MCP协议Go开发SQL存储
GitHub https://github.com/Gentleman-Programming/engram
License MIT
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/Gentleman-Programming/engram

收录时间：2026-05-16 · 更新时间：2026-05-19 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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