釋放 AI 的全部潛能：一個私有、本地優先的共享記憶層，實現跨工具無縫上下文切換。
大型語言模型 (LLM) 雖然強大，但其固有的無狀態性導致在不同工具或會話间切換時，上下文資訊遺失，體驗碎片化，效率低下。這就像你的智慧型助理每次和你對話時都失去了之前的記憶。
OpenMemory MCP (模型上下文協定) 旨在解決這一核心痛點。它為你提供一個私有的、本地優先的共享記憶層，讓你的 AI 助理能夠「記住」跨工具、跨會話的互動歷史，實現真正連貫、高效的個人化 AI 體驗。
想像一下，在程式碼編輯器、AI 助理和偵錯工具之間無縫切換，而你的 AI 始終了解你正在做什麼，無需重複解釋。這就是 OpenMemory MCP 帶來的改變。
所有記憶資料儲存在你的本地電腦上，由你完全掌控，無需雲端同步或外部儲存，確保最高級別的資料隱私和安全。
在相容 MCP 的 AI 工具（如程式碼編輯器、AI 助理）之間無縫切換，AI 能夠存取相關的歷史記憶，提供連貫的上下文支援。
上下文資訊在不同會話和工具間持久儲存，告別重複提供背景資訊的煩惱，提升工作效率。
由 Mem0.ai 開發並開源，鼓勵社群參與和貢獻，共同打造更智慧、更個人化的 AI 互動未來。
透過持續學習你的偏好和上下文，AI 工具能夠提供更加精準和個人化的輔助，成為你真正的智慧夥伴。
記憶資料以結構化的方式進行組織和儲存，便於 AI 理解和高效擷取相關資訊，提升回應速度和準確性。
OpenMemory MCP 伺服器在你的本地電腦上運行，作為所有相容 AI 工具的中央記憶中樞。當你與這些工具互動時，相關的上下文資訊會被安全地擷取、儲存並結構化。
(例如：Cursor 編輯器)
與 OpenMemory MCP 通訊，存取上下文記憶。
(本地運行)
安全儲存、管理並共享記憶，作為所有工具的中央記憶中樞。
(例如：Claude Desktop)
從 OpenMemory MCP 獲取相關記憶，保持對話連貫。
這種本地化的架構確保了你的資料始終在你的掌控之中，同時實現了跨應用的智慧記憶共享。
在 Cursor 中編寫程式碼，切換到 Windsurf 進行偵錯，再到 Claude Desktop 討論解決方案。OpenMemory MCP 確保你的 AI 助理全程同步，理解你的每一步操作和意圖。
使用 AI 寫作工具構思初稿，切換到圖片產生工具創作配圖，再到社群媒體管理工具發布內容。AI 始終了解你的創作主題和風格偏好。
在文獻管理工具中閱讀論文，切換到筆記應用記錄重點，再使用 AI 對話工具進行深入探討。OpenMemory MCP 協助 AI 整合資訊，提供更深刻的洞見。
同時處理多個專案，在不同的 AI 輔助應用間切換。OpenMemory MCP 能夠區分不同任務的上下文，避免資訊混淆，提升效率。