MemOS智能记忆系统 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。已获得 9.2k 颗 GitHub Star,综合评分 8.2 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。
MemOS智能记忆系统 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。
MemOS智能记忆系统 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。
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/MemTensor/MemOS
# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"memos------": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "memos"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例: 用户: 请帮我用 MemOS智能记忆系统 执行以下任务... Claude: [自动调用 MemOS智能记忆系统 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"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"memos______": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "memos"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
<p align="center"> <a href="https://memos-docs.openmem.net/home/overview/"><img src="https://img.shields.io/badge/Docs-Get--Start-002FA7?labelColor=gray&style=for-the-badge&logo=googledocs&logoColor=white" alt="Docs"></a> <a href="https://arxiv.org/abs/2507.03724"><img src="https://img.shields.io/badge/ArXiv-2507.03724-B31B1B?labelColor=gray&style=for-the-badge&logo=arxiv&logoColor=white" alt="ArXiv"></a> <a href="https://x.com/MemOS_dev"><img src="https://img.shields.io/badge/Follow-MemOS-000000?labelColor=gray&style=for-the-badge&logo=x&logoColor=white" alt="X"></a> <a href="https://discord.gg/Txbx3gebZR"><img src="https://img.shields.io/badge/dynamic/json?url=https%3A%2F%2Fdiscord.com%2Fapi%2Fv10%2Finvites%2FTxbx3gebZR%3Fwith_counts%3Dtrue&query=%24.approximate_presence_count&suffix=%20online&label=Discord&color=404EED&labelColor=gray&style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white" alt="Discord"></a> <br> <a href="https://github.com/IAAR-Shanghai/Awesome-AI-Memory"><img src="https://img.shields.io/badge/Resources-Awesome--AI--Memory-8A2BE2?labelColor=gray&style=for-the-badge&logo=awesomelists&logoColor=white" alt="Resources"></a> </p>
<p align="center"> <strong>Give your Agent persistent memory and the ability to grow.</strong><br/> </p>
<p align="center"> <strong>English</strong> | <a href="README_ZH.md">中文</a> </p> </div>
[!TIP] New: Connect MemOS to DeepSeek Harness (dsh) Add automatic recall, background capture, hybrid retrieval, and a local Memory Viewer to DeepSeek Harness—powered by the same MemOS core used across agent ecosystems. Get started →
---
MemOS is built around four entry points. Pick the one that matches your scenario.
| Cloud API | Self-Host | MemOS Cloud Plugin | Local Plugin | |
|---|---|---|---|---|
| Best for | Your app, fully managed | Teams on own infra | OpenClaw users, zero ops | DeepSeek Harness, Hermes, or OpenClaw; on-device |
| Setup | Get an API key | docker compose up | openclaw plugins install | npm install + agent-specific setup |
| Infra needed | None (hosted) | Neo4j + Qdrant | None (uses MemOS Cloud) | None (local SQLite) |
| Data lives | MemOS Cloud | Your servers | MemOS Cloud | Your machine |
You want to add memory to your app through a fully managed service — no infrastructure to run.
1. Get an API key:
mpg-). Keep it server-side.2. Add and search memories:
```python import requests
API_KEY = "mpg-..." # keep this server-side base = "https://memos.memtensor.cn/api/openmem/v1" headers = {"Authorization": f"Token {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
MemOS gives OpenClaw, Hermes, and DeepSeek Harness a shared local memory core; the managed MemOS Cloud Plugin is available for OpenClaw and DeepSeek Harness 🏃🏻
| 🔌 Plugin | 💡 Core Features | 🧩 Resources |
|---|---|---|
| 🧠 **[memos-local-plugin 2.0](https://github.com/MemTensor/MemOS/tree/main/apps/memos-local-plugin)** | 🌐 [Website](https://memos-claw.openmem.net/) · 📖 [Docs](https://memos-docs.openmem.net/cn/openclaw/local_plugin) · 🐙 [GitHub](https://github.com/MemTensor/MemOS/tree/main/apps/memos-local-plugin) · 📦 [NPM](https://www.npmjs.com/package/@memtensor/memos-local-plugin) | |
| ☁️ **[MemOS Cloud Plugin](https://github.com/MemTensor/MemOS/tree/main/apps/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin)** | 🖥️ [MemOS Dashboard](https://memos-dashboard.openmem.net/login/) · 📖 [Full Tutorial](https://memos-docs.openmem.net/openclaw/guide#_4-update-plugin) |
Use MemOS Cloud for persistent memory in OpenClaw or DeepSeek Harness — no infrastructure to run.
apps/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin[@memtensor/memos-cloud-openclaw-plugin](https://www.npmjs.com/package/@memtensor/memos-cloud-openclaw-plugin)Install:
openclaw plugins install @memtensor/memos-cloud-openclaw-plugin@latest
openclaw gateway restart
The plugin recalls memories from MemOS Cloud before each agent run and saves new messages back after the run ends.
Connect DeepSeek Harness to MemOS Cloud through its native plugin mechanism. Before the first model step of each user request, the plugin recalls relevant cloud memories; after a successful turn, it saves the new user and assistant messages back to MemOS Cloud.
web profile: npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @memtensor/memos-cloud-dsh-plugin@latest
~/.dsh/.credentials.yaml: MEMOS_API_KEY: mpg-your-key
~/.dsh/settings.yaml: memos-cloud:
apiKeyEnv: MEMOS_API_KEY
npx @deepseek-ai/dsh web
The cloud plugin is fail-open: a temporary MemOS Cloud outage does not interrupt the current DSH task.
You use DeepSeek Harness, Hermes Agent, or OpenClaw and want 100% on-device memory — nothing leaves your machine.
apps/memos-local-plugin[@memtensor/memos-local-plugin](https://www.npmjs.com/package/@memtensor/memos-local-plugin)apps/memos-local-plugin/viewer/Install for DeepSeek Harness (macOS / Linux):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MemTensor/MemOS/main/apps/memos-local-plugin/install.sh | bash -s -- --agent dsh --profile web
Install for OpenClaw or Hermes (macOS / Linux):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MemTensor/MemOS/main/apps/memos-local-plugin/install.sh | bash
Install (Windows PowerShell):
irm https://raw.githubusercontent.com/MemTensor/MemOS/main/apps/memos-local-plugin/install.ps1 -OutFile "$env:TEMP\memos-install.ps1"; powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "$env:TEMP\memos-install.ps1"
Requires Node.js and an already-installed DeepSeek Harness, OpenClaw, or Hermes. The installer deploys MemOS to the selected agent runtime; the DeepSeek Harness target installs it as an out-of-tree DSH bundle, while the OpenClaw and Hermes targets write the initial config.yaml in their respective agent homes.
Features: hybrid retrieval (FTS5 + vector), smart dedup, tiered skill evolution (L1 traces / L2 policies / L3 world model), multi-agent collaboration, local-first SQLite storage.
MemOS 2.0 Stardust(星尘)是一个先进的记忆管理系统,旨在为 AI Agent 提供持久化且可感知的记忆能力。它不仅仅是一个黑盒式的 Embedding 存储库,更是一个结构化的记忆引擎,能够帮助开发者构建具有长期记忆和上下文感知能力的智能体。
MemOS 提供统一的 Memory API,支持对记忆进行增删改查,并以图结构(Graph-structured)存储,确保记忆内容可被���查与编辑。系统原生支持多模态记忆(Multi-Modal Memory),可同时处理文本、图像、Tool Traces 及 Persona。通过可组合的 Multi-Cube 知识库管理,开发者可以为不同的用户、项目或 Agent 灵活分配记忆空间,配合毫秒级延迟的 MemScheduler 实现异步摄取。
在开始部署之前,请确保您的开发环境已安装 Python。您需要通过执行 `pip install -r ./docker/requirements.txt` 来安装项目所需的全部依赖库,以确保后续运行环境的完整性。
MemOS 提供多种灵活的部署方案:如果您希望快速体验,可以使用 Cloud API 直接调用托管服务;如果您需要私有化部署,可以通过 Docker 进行 Self-Hosted 本地部署。此外,系统还区分了轻量级的 Quick Mode 和功能完备的 Full Mode,您可以根据业务需求在官方文档中选择最合适的安装方式。
本项目提供了快速上手指南。对于选择 Self-Hosted 模式的开发者,可以通过 Python 的 `requests` 库向本地服务发送 POST 请求,实现对特定 `mem_cube_id` 下用户消息的添加与管理。系统支持同步与异步模式,方便开发者根据应用场景调整交互逻辑。
在项目启动前,请务必进行环境配置。您需要从 `docker/.env.example` 文件拷贝并重命名为 `.env`,随后在其中配置必要的 API 密钥(如 `OPENAI_API_KEY` 等关键参数),以确保 MemOS 能够正常连接到后端模型服务。
对于使用 Cloud API 的开发者,请先前往 MemOS Dashboard 进行注册并获取您的专属 API Key。获取 Key 后,您可以直接通过云端接口进行记忆操作。详细的接入流程和开发指南请参考官方的 Cloud Getting Started 文档。
MemOS 致力于为 AI Agent 提供持久化记忆插件。我们提供多种插件模式以适配不同场景:`memos-local-plugin 2.0` 适用于 Hermes Agent 和 OpenClaw 的本地优先记忆;`OpenClaw Cloud Plugin` 通过托管服务可显著降低约 72% 的 Token 消耗;而 `OpenClaw Local Plugin` 则通过本地 SQLite 实现 100% 的设备端记忆存储。
本章节汇总了开发者在使用 MemOS 过程中可能遇到的常见问题。无论是关于部署、API 调用还是记忆管理逻辑的疑问,您都可以在 FAQ 中找到快速解答,以提升开发效率。
MemOS创新性强,解决AI代理长期记忆核心问题。架构清晰、社区活跃,是MCP生态重要工具。TypeScript实现便于集成。
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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。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。
经综合评估,MemOS智能记忆系统 在MCP工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | MemOS |
| 原始描述 | 开源MCP工具:Self-evolving memory OS for LLM & AI Agents: ultra-persistent memory, hybrid-ret。⭐9.2k · TypeScript |
| Topics | 记忆系统AI代理持久化存储MCP工具智能演进 |
| GitHub | https://github.com/MemTensor/MemOS |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | TypeScript |
收录时间:2026-05-20 · 更新时间:2026-05-30 · 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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