释放 AI 的全部潜能：一个私有、本地优先的共享记忆层，实现跨工具无缝上下文切换。
大型语言模型 (LLM) 虽然强大，但其固有的无状态性导致在不同工具或会话间切换时，上下文信息丢失，体验碎片化，效率低下。这就像你的智能助手每次和你对话时都失去了之前的记忆。
OpenMemory MCP (模型上下文协议) 旨在解决这一核心痛点。它为你提供一个私有的、本地优先的共享记忆层，让你的 AI 助手能够"记住"跨工具、跨会话的交互历史，实现真正连贯、高效的个性化 AI 体验。
想象一下，在代码编辑器、AI 助手和调试工具之间无缝切换，而你的 AI 始终了解你正在做什么，无需重复解释。这就是 OpenMemory MCP 带来的改变。
所有记忆数据存储在你的本地计算机上，由你完全掌控，无需云同步或外部存储，确保最高级别的数据隐私和安全。
在兼容 MCP 的 AI 工具（如代码编辑器、AI 助手）之间无缝切换，AI 能够访问相关的历史记忆，提供连贯的上下文支持。
上下文信息在不同会话和工具间持久保存，告别重复提供背景信息的烦恼，提升工作效率。
由 Mem0.ai 开发并开源，鼓励社区参与和贡献，共同打造更智能、更个性化的 AI 交互未来。
通过持续学习你的偏好和上下文，AI 工具能够提供更加精准和个性化的辅助，成为你真正的智能伙伴。
记忆数据以结构化的方式进行组织和存储，便于 AI 理解和高效检索相关信息，提升响应速度和准确性。
OpenMemory MCP 服务器在你的本地计算机上运行，作为所有兼容 AI 工具的中央记忆枢纽。当你与这些工具交互时，相关的上下文信息会被安全地捕获、存储并结构化。
(例如：Cursor 编辑器)
与 OpenMemory MCP 通信，存取上下文记忆。
(本地运行)
安全存储、管理并共享记忆，作为所有工具的中央记忆枢纽。
(例如：Claude Desktop)
从 OpenMemory MCP 获取相关记忆，保持对话连贯。
这种本地化的架构确保了你的数据始终在你的掌控之中，同时实现了跨应用的智能记忆共享。
在 Cursor 中编写代码，切换到 Windsurf 进行调试，再到 Claude Desktop 讨论解决方案。OpenMemory MCP 确保你的 AI 助手全程同步，理解你的每一步操作和意图。
使用 AI 写作工具构思初稿，切换到图片生成工具创作配图，再到社交媒体管理工具发布内容。AI 始终了解你的创作主题和风格偏好。
在文献管理工具中阅读论文，切换到笔记应用记录重点，再使用 AI 对话工具进行深入探讨。OpenMemory MCP 帮助 AI 整合信息，提供更深刻的洞见。
同时处理多个项目，在不同的 AI 辅助应用间切换。OpenMemory MCP 能够区分不同任务的上下文，避免信息混淆，提升效率。