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MCP工具

开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code

Q: remem 如何安装和开始使用？

访问 remem 的 GitHub 仓库或官方网站，按照 README 文档中的步骤安装依赖并运行。通常需要 Python 3.8+ 或 Node.js 16+ 基础环境。

Q: remem 是否免费？许可证是什么？

remem 完全免费，采用 MIT 许可证开源发布，任何人都可以免费使用、修改和分发。

Q: remem 适合哪些用户使用？

remem 主要面向有一定技术基础的用户，包括开发者、数据分析师、AI 工程师等专业人士。

Q: remem 的社区活跃度和项目维护状况如何？

remem 在 GitHub 上已获得 7 个 Star，处于积极发展阶段，社区在持续扩大。

基于 Rust · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

英文名：remem

⭐ 7 Stars 🍴 1 Forks 💻 Rust 📄 MIT 🏷 AI 7.5分

7.5AI 综合评分

mcpai-toolsclaude-codeclideveloper-toolsknowledge-managementrust

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code 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

开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code 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。

通过安装开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code，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。开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code 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 将开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code 评为 AI 评分 7.5 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

Persistent memory for Claude Code — single Rust binary, zero config，提供了一个简单易用的MCP工具，适合开发者使用。

开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code 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

⭐ 7

开发语言

Rust

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

MIT

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」。

Persistent memory for Claude Code — single Rust binary, zero config，提供了一个简单易用的MCP工具，适合开发者使用。

📌 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/majiayu000/remem

# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "--mcp---persistent-memory-for-claude-code": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "remem"]
    }
  }
}

# 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 开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code 执行以下任务...
Claude: [自动调用 开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code 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": {
    "__mcp___persistent_memory_for_claude_code": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "remem"],
      "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 64/100 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。

Remem Memory

Automatic memory for Claude Code and Codex.

Language: English | 简体中文

remem is a single Rust binary that automatically captures, distills, and injects project context across sessions: decisions, patterns, preferences, and learnings. Stop re-explaining your project every new session.

Remem Memory terminal demo

Install

```bash

Option 1: Quick install (prebuilt binary)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/majiayu000/remem/main/install.sh | sh

Option 3: Build from source

git clone https://github.com/majiayu000/remem.git cd remem cargo build --release cp target/release/remem ~/.local/bin/ codesign -s - -f ~/.local/bin/remem # required on macOS ARM

Uninstall

remem uninstall
rm -rf ~/.remem

Token Usage And Cost Reporting

remem records an AI usage ledger for its own background extraction, summary, compression, and promotion calls. The CLI can report daily and weekly token usage and estimated cost:

remem usage --days 14 --weeks 8
remem usage --project /path/to/project --days 30 --weeks 12

The report includes calls, input tokens, cache tokens, output tokens, reasoning tokens, total tokens, estimated USD cost, and a precision note. Usage rows are tagged by source:

- anthropic_usage: provider-reported usage from the Anthropic Messages API - codex_log: exact token counts parsed from the current codex exec --json turn.completed.usage event - text_estimate: fallback estimate from prompt/response text length

Cost is an estimate, not an invoice. Historical rows may be text estimates or may have been repriced from older rows that did not store the exact model. Codex summarization defaults to gpt-5.2; set REMEM_CODEX_MODEL=auto to let Codex choose its own default, or set any explicit Codex model name.

Option 2: Cargo

cargo install remem-ai --bin remem

Configure detected Claude Code/Codex hooks + MCP

remem install

Optional: target one host explicitly

remem install --target codex # auto | claude | codex | all remem install --dry-run # preview config changes ```

Restart your AI coding tool after installation.

REST API

remem api --port 5567

Endpoint	Method	Description
`/api/v1/search?query=&project=&type=&limit=&offset=&branch=&multi_hop=`	GET	Search memories
`/api/v1/memory?id=`	GET	Get one memory
`/api/v1/memories`	POST	Save memory
`/api/v1/status`	GET	System status

Local QA Eval

python3 eval/local/run_local_eval.py --n 20

Metric	Score
Overall	85.0%
Decision	77.8%
Discovery	87.5%
Preference	100%
Source in top-20	90.0%

Requires .env with OPENAI_API_KEY (optional OPENAI_BASE_URL, OPENAI_MODEL).

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-24

这个开源MCP工具提供了一个简单易用的接口，适合开发者使用，虽然评分不高，但仍然值得关注。

📚 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

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

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

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

⚡ 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

⭐ 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

⚠️ 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

+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

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remem 是一款Rust开发的AI辅助工具。开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code — single Rust binary, zero config。⭐7 · Rust 主要应用场景包括：开发者可以使用这个MCP工具来管理Claude Code的持久性内存，提高开发效率和代码质量。。

remem 如何安装和开始使用？+

remem 是否免费？许可证是什么？+

remem 适合哪些用户使用？+

remem 的社区活跃度和项目维护状况如何？+

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？+

💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评：开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code 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

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

📚 深入学习开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code

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🌐 原始信息

原始名称	`remem`
原始描述	开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code — single Rust binary, zero config。⭐7 · Rust
Topics	`mcpai-toolsclaude-codeclideveloper-toolsknowledge-managementrust`
GitHub	https://github.com/majiayu000/remem
License	MIT
语言	Rust

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/majiayu000/remem

收录时间：2026-05-24 · 更新时间：2026-05-30 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

开源MCP工具：Persistent memory for Claude Code

📚 深度解析

📋 工具概览

📖 中文文档

Remem Memory

Install

Option 1: Quick install (prebuilt binary)

Option 3: Build from source

Uninstall

Token Usage And Cost Reporting

Option 2: Cargo

Configure detected Claude Code/Codex hooks + MCP

Optional: target one host explicitly

REST API

Local QA Eval

⚡ 核心功能

👥 适合人群

🎯 使用场景

⚖️ 优点与不足

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