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PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

AI Memory

作者:alphaonedev版本 0.5.1i★ 57i在你的电脑上运行
注册名称io.github.alphaonedev/ai-memory

安装方法

概览

作者提供的说明(英文原文)

Persistent memory for any AI — zero token cost until recall

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 2/2 项检查 · 在你的电脑上运行

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude,但需要先准备

需要 AI Memory 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

  1. 安装 Docker

    只需一次,所有需要 Docker 的服务器都能用

    打开 Docker 下载页 ↗

  2. 注册并创建 AI Memory 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。可能收费。

    打开 AI Memory 网站 ↗

  3. 打开电脑版 Claude 应用的设置文件

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 粘贴这些设置并保存文件

    {
      "mcpServers": {
        "ai-memory": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "-e",
            "AI_MEMORY_DB",
            "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
            "mcp",
            "--tier",
            "semantic"
          ],
          "env": {
            "AI_MEMORY_DB": "your-value"
          }
        }
      }
    }

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 退出 Claude 再重新打开

  6. 试一试

    用 AI Memory 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 AI Memory,或回答中出现 AI Memory 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 AI Memory

AI Memory 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 AI Memory 的应用

  • 需要 AI Memory 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
  • 需要 AI Memory 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
  • 需要 AI Memory 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
  • 需要 AI Memory 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)

B · 搜索与 AI 记忆 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的

可连接 Claude Code,但需要先准备

需要 AI Memory 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)

  1. 安装 Docker

    只需一次,所有需要 Docker 的服务器都能用

    打开 Docker 下载页 ↗

  2. 注册并创建 AI Memory 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。可能收费。

    打开 AI Memory 网站 ↗

  3. 打开终端

    Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell

  4. 粘贴这条命令并按 Enter

    claude mcp add ai-memory --env AI_MEMORY_DB=your-value -- docker run -i --rm -e AI_MEMORY_DB ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1 mcp --tier semantic

    按 Enter 前,把“your-value”改成你的密钥

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 Claude Code 中输入 /mcp

    应能看到 AI Memory 在列表中并显示已连接

  6. 试一试

    用 AI Memory 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude Code 说正在使用 AI Memory,或回答中出现 AI Memory 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor,但需要先准备

需要 AI Memory 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)

  1. 安装 Docker

    只需一次,所有需要 Docker 的服务器都能用

    打开 Docker 下载页 ↗

  2. 注册并创建 AI Memory 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。可能收费。

    打开 AI Memory 网站 ↗

  3. 点击这个按钮打开 Cursor

    在 Cursor 中打开

    Cursor 会请你确认安装,点击 Install

  4. 填写你的密钥

    在 AI Memory 的设置中,AI_MEMORY_DB 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  6. 试一试

    用 AI Memory 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Cursor 说正在使用 AI Memory,或回答中出现 AI Memory 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code,但需要先准备

需要 AI Memory 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)

  1. 安装 Docker

    只需一次,所有需要 Docker 的服务器都能用

    打开 Docker 下载页 ↗

  2. 注册并创建 AI Memory 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。可能收费。

    打开 AI Memory 网站 ↗

  3. 点击这个按钮打开 VS Code

    在 VS Code 中打开

    VS Code 会请你确认安装,点击 Install

  4. 填写你的密钥

    在 AI Memory 的设置中,AI_MEMORY_DB 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  6. 试一试

    用 AI Memory 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 VS Code 说正在使用 AI Memory,或回答中出现 AI Memory 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 AI Memory 的人💬 讨论 →
开发者专用:终端命令和 JSON 设置

安装在电脑上

Claude Code

claude mcp add ai-memory --env AI_MEMORY_DB=your-value -- docker run -i --rm -e AI_MEMORY_DB ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1 mcp --tier semantic

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "ai-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "AI_MEMORY_DB",
        "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
        "mcp",
        "--tier",
        "semantic"
      ],
      "env": {
        "AI_MEMORY_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "ai-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "AI_MEMORY_DB",
        "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
        "mcp",
        "--tier",
        "semantic"
      ],
      "env": {
        "AI_MEMORY_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "ai-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "AI_MEMORY_DB",
        "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
        "mcp",
        "--tier",
        "semantic"
      ],
      "env": {
        "AI_MEMORY_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

需要你填写的值

  • AI_MEMORY_DB env
    Path to the SQLite database file

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

一览

每周下载量i
不在 npm/PyPI 上
许可证i
未注明许可证
连接方式
在你的电脑上运行
最新版本i
0.5.1
发布到注册中心i
2026年4月9日
代码最后更新i
2026年11月11日
作者
alphaonedev
软件包
oci: ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

在你的电脑上运行,适用于

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月11日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 alphaonedev 验证,该账户拥有此仓库

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于昨天

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

讨论

提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。

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与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 5924 个服务器的 97%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5924 个服务器的 8% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5924 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

AI Memory 安全吗?

它在 2 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于昨天,最新版本(0.5.1)于7个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Docker。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Ruflo, Context7, Metabase

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Ruflo

Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.

作者:ruvnet广泛使用↓ 7.4万/周★ 8.1万昨天更新

在你的电脑上运行

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash广泛使用↓ 125万/周★ 6.5万前天更新

电脑或云端

Metabase

Lets AI clients search, explore, query, and visualize data in a Metabase instance.

作者:metabase广泛使用★ 5万6个月前更新

在云端运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

ai-memory universal AI memory

ai-memory is a persistent memory system for AI assistants. It works with any AI that supports MCP -- Claude, ChatGPT, Grok, Llama, and more. It stores what your AI learns in a local SQLite database, ranks memories by relevance when recalling, and auto-promotes important knowledge to permanent storage. Install it once, and every AI assistant you use remembers your architecture, your preferences, your corrections -- forever.


Choose your installation path
You are…Your deployment is…Start here
A single developer trying ai-memoryOne AI client on a laptopdocs/install-quickstart.md — 5-min super-simple install + LLM-backend wired in one block
An engineer / architectSingle-node production, or multiple agents on one nodedocs/INSTALL.md → docs/production-deployment.md
An engineer / architectMulti-server / multi-rack / multi-DC / swarm / hive / federationdocs/enterprise-deployment.md — 8 topologies, singleton → multi-region
An engineer / architectPostgreSQL + Apache AGE storage (multi-writer, 10M+ memories, KG-heavy)docs/postgres-age-guide.md — first-class postgres operator guide
A decision-maker evaluating adoption—docs/audience/decision-maker.html

Configuring the LLM backend (xAI Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Kimi, Qwen, Mistral, Groq, Together, Cerebras, OpenRouter, Fireworks, LMStudio, vLLM, llama.cpp server, or local Ollama)? See docs/integrations/llm-backends.md — the MCP env-block recipe is the same regardless of installation path.


v0.9.0 — current release. A security-hardening and code-review release: 49 fixes from a 5-lane adversarial review (#1885–#1935) plus a smaller set of additive features. The headline change is a secure-default flip: agent attestation is required by default on HTTP direct-write (#1751, surface-scoped by #1985) — an unsigned HTTP POST /api/v1/memories (+/bulk) is rejected (403 ATTESTATION_FAILED) instead of landing attest_level="claimed", unless the operator sets the explicit opt-out AI_MEMORY_REQUIRE_AGENT_ATTESTATION=0. The MCP memory_store and CLI store surfaces are the operator-as-actor path and stay permissive by default (an unsigned write lands claimed); =1 forces strict on every surface. (The v0.9.0 GA shipped this as require-*everywhere*, which was unsatisfiable on MCP hosts — corrected to surface-scoped in the current release.) Alongside it, the mandatory-hook-presence enforcement gate now fires on both the MCP write path (#1885) and the HTTP write path (#1924), closing a silent-bypass gap where a configured mandatory hook could be skipped on one surface but not the other. The hardening pass also closes bulk_create per-row attestation gating (#1919), routes inbound federated PENDING approvals through the registered-approver gate (#1920), tightens team/unit/org visibility scope so it is no longer over-broad across the namespace hierarchy (#1921), and confines skill_register's folder_path import under the configured root with a symlink jail (#1923). A new non-argv credential channel — AI_MEMORY_STORE_URL / AI_MEMORY_STORE_URL_FILE (a 0600 file) — keeps the postgres/store password off world-readable /proc/ /cmdline and ps (#1927). Additive feature work: agent-authored skill memories with a parameters_schema + invocation_record (B7-SKILL, #1865), the recall_observations shadow-feedback loop (#1706), a memory-derivation lineage DAG (memory_lineage, #1859), and an opt-in vector-search minimal slice (#1005). Surface: schema v78, 101 MCP tools at --profile full (100 callable + the always-on memory_capabilities bootstrap) / 7 at --profile core, 92 HTTP route registrations (78 unique URL paths), 89 CLI subcommands under --features sal/sal-postgres (87 in the default build), 9 typed MemoryLink relations, a 28-field Memory. Runs on two production backends behind one identical API — embedded SQLite and PostgreSQL + Apache AGE — across desktop, server, and on-device (iOS + Android). Everything is additive over v0.8.1 except the attestation and hook-enforcement flips, which are secure-by-default breaking changes — review them before upgrading. Full changelog: CHANGELOG.md §"[0.9.0] — 2026-07-08".

v0.8.0 (`distributed-coordination`) — prior release. This is the release where the memory substrate becomes a coordination substrate. It adds the distributed-coordination machinery from #1709: a typed action DAG with a real state machine (memory_action_*), TTL-bounded single-holder leases (memory_lease_*), Ed25519-signed signals (memory_signal_*), Ed25519-attested checkpoints (memory_checkpoint_*), and frozen, replayable routines (memory_routine_*) — so a heterogeneous fleet of agents can take turns, hand off work, and prove who said what without having to trust each other. It layers typed cognition on top (the Goal/Plan/Step memory kinds, a lifecycle_state machine, and the decomposes_into / depends_on / advances link relations), hardens federation secure-by-default (peer enrollment ON by default #1789, per-transition signatures #1718, per-write content attestation #1464, transition-replay nonces #1805, outbound peer-cert pinning #1678), and ships governance that actually blocks — the Claude Code PreToolUse hook is reworked to a type:command wrapper so a substrate Refuse truly denies the tool (#1811). At the v0.8.0 release, surface was: schema v70, 100 MCP tools at --profile full (99 callable + the always-on memory_capabilities bootstrap) / 7 at --profile core, 91 HTTP route registrations (78 unique URL paths), 83/85 CLI subcommands, 9 typed MemoryLink relations, a 27-field Memory. Runs on two production backends behind one identical API — embedded SQLite and PostgreSQL + Apache AGE — across desktop, server, and on-device (iOS + Android). Everything is additive over v0.7.0; review the secure-default flips before upgrading. Full release notes: docs/v0.8.0/release-notes.md.

v0.7.0 (`attested-cortex`) — prior release. Rolled together the cortex-fluent legibility work with the full v0.7 trust + A2A scope from ROADMAP §7.3, plus (per operator directive 2026-05-09) the originally-v0.7.1 postgres+AGE first-class work, plus the post-grand-slam ship-readiness wave (Batman Forms 1-6 + 7th-form Option-B foundation + QW-1/2/3 + reconciliation security sweep). The substrate becomes both more articulate (capabilities v3, named loader tools, compacted schemas, Batman MemoryKind vocabulary, persona/atomisation/multistep-ingest primitives) and cryptographically trustworthy (Ed25519 attestation, sidechain transcripts, programmable 25-event hook pipeline, enforced namespace inheritance, V-4 cross-row signed-events hash chain). v0.7.0 also ships postgres + Apache AGE as a first-class storage backend — ai-memory serve --store-url postgres://… for live daemon use, schema parity across both backends (at the v0.7.0 release, sqlite + postgres converged on logical schema v57, where CURRENT_SCHEMA_VERSION was 57; the v0.8.0 release substrate has advanced this lockstep to schema 70, with the additive v58–v70 coordination + visibility tables landed on both backends — see CLAUDE.md §Database for the v58–v70 ladder) (canonical anchors: src/storage/migrations.rs for sqlite + src/store/postgres.rs for postgres); on-disk migration files end at migrations/sqlite/0047_v56_list_composite_indexes.sql and the postgres in-process migrate_v57() ladder arm (file-name counters lag the logical schema version because both ladders apply post-v34

只显示了开头部分;其余内容请在仓库中阅读