长期记忆系统
AI Skill Hub 强烈推荐：长期记忆系统 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 8.0 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案，这是一个值得深入了解的选择。
📚 深度解析
通过安装 长期记忆系统，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。长期记忆系统 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 长期记忆系统 评为 AI 评分 8.0 分，属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览
长期记忆系统 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。
📖 中文文档
长期记忆系统 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。
- 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
- 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
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/buildingjoshbetter/TrueMemory
# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"------": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "truememory"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- 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
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例： 用户: 请帮我用 长期记忆系统 执行以下任务... Claude: [自动调用 长期记忆系统 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": {
"______": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "truememory"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
简介
<p align="center"> <img src="assets/charts/hero-banner.png" alt="TrueMemory" width="800"> </p>
<p align="center"> <a href="https://github.com/buildingjoshbetter/TrueMemory"><img src="https://img.shields.io/github/stars/buildingjoshbetter/TrueMemory?style=social" alt="Stars"></a> <a href="https://pepy.tech/projects/truememory"><img src="https://img.shields.io/badge/dynamic/json?url=https://pepy.tech/api/v2/projects/truememory&query=$.total_downloads&label=installs&color=39FF14&labelColor=white&style=flat" alt="PyPI Installs"></a> – <a href="./i18n/README.zh-CN.md"><img alt="简体中文" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9"></a> <a href="./i18n/README.ru.md"><img alt="Русский" src="https://img.shields.io/badge/Русский-d9d9d9"></a> – <a href="https://arxiv.org/abs/2605.04897"><img src="https://img.shields.io/badge/arXiv-2605.04897-b31b1b" alt="arXiv"></a> <a href="https://discord.gg/ZJ74JB2gVW"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20us-5865F2?logo=discord&logoColor=white" alt="Discord"></a> </p>
<p align="center"> <img src="https://img.shields.io/badge/LoCoMo-93.0%25-blueviolet" alt="LoCoMo"> <img src="https://img.shields.io/badge/LongMemEval-92.0%25-blue" alt="LongMemEval"> <img src="https://img.shields.io/badge/BEAM--1M-76.6%25_(SOTA)-orange" alt="BEAM-1M"> </p>
<p align="center"> <a href="#the-problem">Why</a> · <a href="#quick-start">Quick Start</a> · <a href="#how-truememory-compares">Compare</a> · <a href="#tiers">Tiers</a> · <a href="#benchmarks">Benchmarks</a> · <a href="#python-api">API</a> · <a href="#docs">Docs</a> · <a href="#faq">FAQ</a> · <a href="https://discord.gg/ZJ74JB2gVW">Discord</a> </p>
<p align="center"> <img src="assets/terminal-demo.svg" alt="TrueMemory terminal demo" width="750"> </p>
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Quick Start
For Claude Code / Claude CLI / Cursor / Codex CLI / Gemini CLI
curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.sh | shInstalls everything in an isolated environment. Downloads ~1.5GB of AI models. No data leaves your machine. No sudo required.
<details><summary>New to the terminal? Click here for step-by-step instructions.</summary>
- Open a terminal: Mac:
Cmd + Space, typeTerminal. Linux:Ctrl + Alt + T. Windows: open PowerShell. - Paste the command above and press Enter.
- Wait 3-5 minutes for models to download.
- Quit your AI tool completely and reopen it (Mac:
Cmd+Q). - Type "Set up TrueMemory" and pick a tier.
Windows (PowerShell):
irm https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.ps1 | iex</details>
That's it. TrueMemory remembers your conversations automatically from here. Need help? Join our Discord.
If TrueMemory saves you time, a ⭐ helps other devs find it.
Python API
from truememory import Memory
m = Memory()
m.add("Prefers dark mode and TypeScript", user_id="alex")
m.add("Works at Anthropic as a senior engineer", user_id="alex")
m.add("Always sign commits with GPG", directive=True) # directives auto-load every session
results = m.search("What are Alex's preferences?", user_id="alex")
results = m.search_deep("career history?", user_id="alex") # multi-round, higher accuracy| Method | Description |
|---|---|
m.add(content, user_id) | Store a memory (directive=True for standing instructions that auto-load at the start of every session) |
m.search(query, user_id) | Search (6-layer pipeline + reranker) |
m.search_deep(query, user_id) | Multi-round agentic search |
m.get(id) / m.get_all(user_id) | Retrieve memories |
m.update(id, content) / m.delete(id) | Modify or remove |
m.stats() | System statistics |
---
How TrueMemory Compares
| System | LoCoMo | LongMemEval | Local-first | Auto-capture | License |
|---|---|---|---|---|---|
| **TrueMemory Pro** | **93.0%** | **92.0%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 |
| **TrueMemory Base** | **92.0%** | **84.1%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 |
| Mem0 | 61.4% | — | Partial | ❌ | Apache-2.0 |
| Supermemory | 65.4% | — | ❌ | ❌ | Cloud API |
| MemOS | 75.8% | — | ✅ | ❌ | Apache-2.0 |
| ReadAgent | 79.5% | — | ❌ | ❌ | Research |
All benchmarks independently reproducible. Scripts included in benchmarks/.
---
FAQ
<details><summary><strong>Where is my data stored? Is anything sent to the cloud?</strong></summary>
Everything lives locally in ~/.truememory/memories.db. Edge and Base tiers make zero external calls. Pro sends only your search query text to an LLM for query expansion. Your memories are never transmitted. </details>
<details><summary><strong>Do I need Python installed?</strong></summary>
No. The installer uses uv to manage a sandboxed Python 3.12. Your system Python is never touched. </details>
<details><summary><strong>Why not just use a bigger context window?</strong></summary>
Context windows are expensive, slow, and empty at the start of every session. TrueMemory gives instant recall for zero tokens of context, in under 200ms. </details>
<details><summary><strong>Does TrueMemory collect telemetry?</strong></summary>
Anonymous usage telemetry (tool calls, session counts, platform info) is on by default. We never track memory content, queries, file paths, or API keys. Opt out: export TRUEMEMORY_TELEMETRY=off </details>
---
创新记忆架构赋能智能体持久学习，MCP集成方案优雅，社区活跃度良好，是构建智能对话系统的关键组件。
- 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
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 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
- 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
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- 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
- 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
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 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
- 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
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
🎯 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
- +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
- −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
该工具使用 AGPL-3.0 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。
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。
⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft，网络服务端使用也需开源，SaaS 使用受限。
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❓ 常见问题 FAQ
总体来看，长期记忆系统 是一款质量优秀的MCP工具，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | TrueMemory |
| 原始描述 | 开源MCP工具：A living memory system that ingests long-horizon data to infer insights, enablin。⭐84 · Python |
| Topics | 智能体记忆MCP工具长期记忆数据推理Anthropic |
| GitHub | https://github.com/buildingjoshbetter/TrueMemory |
| License | AGPL-3.0 |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-05-21 · 更新时间：2026-05-30 · License：AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。