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🔌 MCP 🤖 Agent 🔄 工作流 🐳 Docker 💻 CLI 🔗 REST API 🧬 Embedding 🧠 Claude

🔌

MCP工具

MarsNMe

基于 JavaScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

⭐ 6 Stars 💻 JavaScript 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分

7.5AI 综合评分

ai-agentai-memoryjinamcpmemoryjavascript

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，MarsNMe 获评「推荐使用」。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 7.5 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

MarsNMe 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 MarsNMe，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。MarsNMe 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 MarsNMe 评为 AI 评分 7.5 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

Agent-agnostic AI memory MCP — never forget a conversation again，提供AI记忆功能，提高对话流程效率。

MarsNMe 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

⭐ 6

开发语言

JavaScript

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

Apache-2.0

AI 综合评分

7.5 分

工具类型

MCP工具

Forks

—

📖 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」。

Agent-agnostic AI memory MCP — never forget a conversation again，提供AI记忆功能，提高对话流程效率。

📌 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/Marsmanleo/MarsNMe

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

# 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

确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
保存配置文件并重启 Claude 客户端
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 MarsNMe 执行以下任务...
Claude: [自动调用 MarsNMe 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": {
    "marsnme": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "marsnme"],
      "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 75/100 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

English | 繁體中文（台灣） | 繁體中文（香港） | 简体中文

---

marsnme.com — Claude.md is for context. MarsNMe is for continuity.

Your AI tools should know you — not start from scratch every time. When Perplexity helps you decide, Claude should remember why. When Cursor ships a feature, Warp should know the context. That's not context sharing. That's continuity.

Most AI memory tools help AI remember you. MarsNMe helps you and your AI remember each other — across sessions, across tools, over time.

An agent-agnostic, LLM-agnostic memory backend for MCP-compatible tools.

curl -fsSL https://marsnme.com/install.sh | bash

Current capabilities

MCP methods: initialize, notifications/initialized, tools/list, tools/call, ping
Profiles: configurable profile IDs (legacy built-ins: coco, toto)
Memory tools:
insert_memory (short-term memory)
list_memories
search_memories (Jina embedding search)
recall (long-term chunk recall from profile schema)
memory_ingest / dream_ingest (long-term chunk ingestion)
session_boot / session_close (daily rhythm lifecycle)
health_check (coverage, expiry, conflict diagnostics)
reload_source_registry (refresh source whitelist at runtime)
demote_memory / soft_forget / explain_memory (memory lifecycle management)
OAuth-protected MCP endpoint (configurable by environment variables)

Before You Start (External Dependencies)

1. Create a Supabase project (free plan is enough): - Sign up: https://supabase.com - Create project: https://supabase.com/dashboard/new - Open API settings (Project Settings → API): - Project URL → SUPABASE_BASE_URL - service_role key → SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY - Keep SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY private. Never commit it. 2. Create a Jina API key (free tier available): - Get key: https://jina.ai/api-key/ - Copy key to JINA_API_KEY

Quick Setup (no install needed)

Go to mcp.marsnme.com/setup — create your personal MCP URL in 4 steps:

Pick a username
Enter your Supabase credentials (URL + anon key)
Choose preferences
Get your MCP URL: https://mcp.marsnme.com/your-name

Then add it to any MCP client (Claude, Cursor, Perplexity, Warp).

Self-hosted? Deploy marsnme-local/ to your own Cloudflare account — no Supabase needed, uses D1 + Workers AI + Vectorize.

---

Try In 30 Seconds (Docker, M1)

If you only want a local demo path, use Docker Compose.

One-line install (recommended):

curl -fsSL https://marsnme.com/install.sh | bash

Or manually: 1. Set only the required key: ```bash cp .env.example .env

Environment setup

1. Copy .env.example to your local .env (do not commit real secrets). 2. Fill required values: - MCP_PROFILE (your profile identifier; this repo ships with legacy coco/toto) - SUPABASE_BASE_URL - SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY - JINA_API_KEY 3. Optional security flags: - MCP_REQUIRE_BEARER=true - MCP_CLIENT_ID - MCP_CLIENT_SECRET

Systemd deployment

Use soul-memory/deploy/systemd/memory-mcp-gateway@.service with instances: - memory-mcp-gateway@profile-a.service - memory-mcp-gateway@profile-b.service

Recommended env files: - /opt/mars-memory-mcp/shared/.env - /opt/mars-memory-mcp/shared/.env.profile-a - /opt/mars-memory-mcp/shared/.env.profile-b

Release/deploy scripts

1. Build artifact:

bash soul-memory/deploy/phase2/build_release_artifact.sh

2. Apply migrations with an explicit DDL-capable role:

npx supabase db push --db-url "<postgres://supabase_admin:<password>@<host>:5432/postgres>"

3. Run pre-deploy schema gate (must pass before any service restart):

bash soul-memory/deploy/phase2/pre_deploy_schema_gate.sh \
  --db-url "<postgres://supabase_admin:<password>@<host>:5432/postgres>" \
  --profiles coco,toto \
  --expected-role supabase_admin

4. Run your platform-specific rollout/restart adapter. - This repository ships generic artifact + gate scripts; rollout adapters are environment-specific. - If schema gate exits non-zero, stop deployment and do not restart services. 5. Smoke gate:

bash soul-memory/deploy/phase3/smoke_gate.sh --spawn-local

6. Automated npm + MCP Registry release (tag-driven): - Workflow: .github/workflows/publish-release.yml - Trigger: push tag v* - Gate: tag version must match soul-memory/package.json version - Optional local Fish helper:

mrel patch
mrel minor
mrel major
mrel 0.1.2

The helper updates soul-memory/package.json and server.json, commits, tags, and pushes.

Quick Start (15-20 minutes)

For the fastest path, use the one-line installer: curl -fsSL https://marsnme.com/install.sh | bash

The manual path below follows the same tools-first flow as docs/onboarding-a-mcp-zero-to-recall.md and docs/onboarding-b-platform-skill-install.md. 1. Clone repository:

git clone https://github.com/Marsmanleo/MarsNMe.git
cd MarsNMe

2. Verify Node.js version (20+ required):

node --version

3. Copy environment template:

cp .env.example .env

4. Fill required values in .env: - SUPABASE_BASE_URL - SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY - JINA_API_KEY 5. Run required Supabase migrations before first start: - Option A (recommended, Supabase CLI):

npx supabase db push --db-url "<your-supabase-db-connection-string>"

- Note: --db-url must be the Postgres database connection string from Project Settings → Database → Connection string. - It is not the same as SUPABASE_BASE_URL (https://<project-ref>.supabase.co, REST API URL). - Use a role that can execute DDL on your target schemas. - On Supabase-hosted Postgres this is typically supabase_admin (not postgres). - Option B (Supabase Dashboard SQL Editor): 1. Open SQL Editor. 2. Ensure the vector extension is enabled first (Database → Extensions). 3. Run migration files in filename order from supabase/migrations/: - 20260504052744_semantic_vector_dual_profile.sql - 20260513213800_memory_lifecycle_tracking.sql - 20260513222500_health_check_detect_conflicts_v2.sql - 20260517183000_provenance_audit_trail.sql - 20260517194000_memory_scope_agent_body_environment.sql - 20260517200500_forget_demote_mechanism.sql - 20260517223500_usage_cost_telemetry_light.sql - 20260517231000_memories_source_constraint_regex.sql - 20260517232000_source_registry_table.sql 6. Start gateway: - MCP_PROFILE separates memory by agent or use case. - Use any profile name you want (for example: default, my-agent, profile-a). - Legacy built-in profile IDs coco and toto are still supported for compatibility. - If PORT is omitted, default port is profile-based (coco=18790, toto=18791, other profiles deterministic in 20000-29999).

MCP_PROFILE=profile-a PORT=18790 npx @marsnme/mcp-gateway

7. Verify health:

curl -sS http://127.0.0.1:18790/health

8. Connect your MCP client (next section), then run the first round-trip check.

MCP Client Connection Guide

Local endpoint: - http://127.0.0.1:18790/mcp

If bearer auth is enabled (MCP_REQUIRE_BEARER=true), include: - Authorization: Bearer <your-token>

M2 Cloudflare Tunnel Profile (Demo)

When you need a temporary public endpoint for remote AI tools:

docker compose --profile tunnel up

Expected output (from tunnel logs):

https://xxxx.trycloudflare.com

Get MCP endpoint: ```bash docker compose --profile tunnel logs tunnel | grep -Eo 'https://[^ ]+trycloudflare.com' | head -n1

fill JINA_API_KEY in .env

2. Start local stack:

bash docker compose up

This starts:
- PostgreSQL + pgvector
- SQL migrations from `supabase/migrations/`
- PostgREST + rest-proxy
- MarsNMe gateway (`http://127.0.0.1:18790/mcp`)

3. Verify health:

bash curl -sS http://127.0.0.1:18790/health ```

Optional Hermes digest runner

Hermes is optional and disabled by default: - HERMES_ENABLED=false - HERMES_DIGEST_MCP_URL - HERMES_DIGEST_MCP_BEARER_TOKEN - HERMES_DIGEST_ORIGIN - HERMES_DIGEST_SOURCE_DIR

Optional Dream Runner (self-host)

Dream Runner is public-friendly and can run without Hermes private environment: - DREAM_ENABLED=true - DREAM_MODE=lite|standard|pro - DREAM_DIGEST_MCP_URL - DREAM_MCP_BEARER_TOKEN (if required) - DREAM_ENABLE_ISSUE_SIGNALS, DREAM_ENABLE_REPO_SCAN, DREAM_ENABLE_SOUL_CONTEXT (optional overrides)

Quick start:

DREAM_ENABLED=true DREAM_MODE=lite python3 soul-memory/scripts/dream_runner.py

If you run this repository with bundled defaults and no profile remapping, use coco and toto.

See docs/dream-runner-self-host.md for full configuration.

Repository Packages

Package	Description
`soul-memory/`	Core MCP gateway — agent-agnostic memory backend (this package is published to npm as `@marsnme/mcp-gateway`)
`soul-memory/cloudflare-routing-worker/`	Cloudflare Worker for `mcp.marsnme.com` — username-based MCP routing proxy with setup wizard
`marsnme-local/`	Self-hosted MCP memory server on Cloudflare Workers + D1 + Vectorize (no Supabase needed)

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-11

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

MarsNMe 是一个 AI 连续性记忆平台，让多个 AI 工具（Claude、Cursor、Perplexity、Warp 等）能够共享和记住用户的上下文。与每次从零开始的传统方式不同，MarsNMe 通过 MCP（Model Context Protocol）协议实现跨工具的记忆持久化，确保当 Perplexity 帮助你做决策时，Claude 能记住原因；当 Cursor 发布新功能时，Warp 能理解背景。核心理念是让 AI 工具真正了解你，而非每次重新开始。

⚡ 功能介绍

MarsNMe 提供完整的 MCP 方法支持，包括 initialize、notifications/initialized、tools/list、tools/call 和 ping。支持可配置的 Profile ID（内置 coco、toto 等）。核心记忆工具包括：insert_memory（短期记忆）、list_memories（列表查询）、search_memories（基于 Jina 嵌入的语义搜索）、recall（从 Profile Schema 调用长期记忆块）、memory_ingest 和 dream_ingest（长期记忆块摄入）。这些工具共同构建了一个完整的多层次记忆系统。

📋 环境依赖

使用 MarsNMe 前需要创建 Supabase 项目（免费计划足够）。访问 supabase.com 注册并创建新项目，然后在项目设置的 API 部分获取 Project URL（作为 SUPABASE_BASE_URL）和 service_role 密钥（作为 SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY）。此外需要 Jina API Key 用于向量搜索功能。Node.js 版本需要 20 及以上。所有敏感信息应存储在 .env 文件中，不要提交到版本控制。

🛠 安装步骤（Docker/pip/源码）

最快的安装方式是访问 mcp.marsnme.com/setup，通过 4 步创建个人 MCP URL：选择用户名、输入 Supabase 凭证、选择偏好设置、获取 MCP URL。对于本地开发，推荐使用一行命令安装：curl -fsSL https://marsnme.com/install.sh | bash。或手动方式：克隆仓库、复制 .env.example 到 .env、填写必需的环境变量、运行 docker compose up 启动本地栈（包含 PostgreSQL、pgvector、PostgREST 和 MarsNMe 网关）。

🚀 使用教程

快速开始需要 15-20 分钟。首先克隆 GitHub 仓库并验证 Node.js 版本（20+）。使用一行安装器或手动启动 Docker Compose 栈。本地端点为 http://127.0.0.1:18790/mcp，如启用 Bearer 认证需在请求头中包含 Authorization 令牌。通过 curl -sS http://127.0.0.1:18790/health 验证服务健康状态。详细的分步指南可参考 docs/onboarding-a-mcp-zero-to-recall.md 和 docs/onboarding-b-platform-skill-install.md。

⚙️ 配置说明（含 MCP / env）

配置通过 .env 文件管理。必需参数包括：MCP_PROFILE（Profile 标识符，默认 coco/toto）、SUPABASE_BASE_URL、SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY、JINA_API_KEY。可选安全参数：MCP_REQUIRE_BEARER（启用 Bearer 认证）、MCP_CLIENT_ID、MCP_CLIENT_SECRET。Hermes Digest Runner 默认禁用，可通过 HERMES_ENABLED 和相关参数启用。Dream Runner 支持 lite/standard/pro 三种模式，可独立运行。所有敏感信息不应提交到版本控制。

🔄 工作流/模块

项目采用模块化架构。soul-memory/ 是核心 MCP 网关，提供与代理无关的记忆后端（发布到 npm 为 @marsnme/mcp-gateway）。soul-memory/cloudflare-routing-worker/ 是 Cloudflare Worker，为 mcp.marsnme.com 提供基于用户名的 MCP 路由代理和设置向导。marsnme-local/ 用于自托管部署。整个系统围绕 MCP 协议设计，支持多个 AI 客户端接入，通过 Supabase 后端存储和检索记忆数据。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-09

MarsNMe是一个开源的MCP工具，提供Agent-agnostic AI memory功能，提高对话流程效率，值得关注。

📚 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
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

部署方案

云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台

⚡ 核心功能

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

👥 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
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

👥 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

+Apache-2.0 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

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❓ 常见问题 FAQ

常见问题−

解答

MCP 是什么？和普通 API 有什么区别？+

我需要编程基础才能使用这个 MCP 工具吗？+

这个工具支持 Claude Code 吗？还是只有 Claude Desktop？+

MCP 工具是否会访问我的本地文件或数据？+

多个 MCP 工具可以同时使用吗？+

💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评：MarsNMe 的核心功能完整，质量良好。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。

⬇️ 获取与下载

⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 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	`MarsNMe`
原始描述	开源MCP工具：Agent-agnostic AI memory MCP — never forget a conversation again。⭐6 · JavaScript
Topics	`ai-agentai-memoryjinamcpmemoryjavascript`
GitHub	https://github.com/Marsmanleo/MarsNMe
License	Apache-2.0
语言	JavaScript

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/Marsmanleo/MarsNMe 🌐 官方网站 https://marsnme.com/

收录时间：2026-06-09 · 更新时间：2026-06-09 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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简介

Current capabilities

Before You Start (External Dependencies)

Quick Setup (no install needed)

Try In 30 Seconds (Docker, M1)

Environment setup

Systemd deployment

Release/deploy scripts

Quick Start (15-20 minutes)

MCP Client Connection Guide

M2 Cloudflare Tunnel Profile (Demo)

fill JINA_API_KEY in .env

Optional Hermes digest runner

Optional Dream Runner (self-host)

Repository Packages

⚡ 核心功能

👥 适合人群

🎯 使用场景

⚖️ 优点与不足

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