OpenMemory MCP
OpenMemory MCP - это частный, локальный уровень памяти, который позволяет инструментам ИИ хранить, управлять и обмениваться контекстными воспоминаниями на различных платформах, сохраняя при этом все данные в безопасности в вашей локальной системе.
https://mem0.ai/openmemory-mcp?ref=aipure&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:16/06/2025
Тенденции ежемесячного трафика OpenMemory MCP
OpenMemory MCP достиг 254,8 тыс. посещений с ростом на 128,4% в июле. Внедрение масштабируемой архитектуры памяти Mem0, которая динамически захватывает, организует и извлекает релевантную информацию из текущих разговоров, вероятно, способствовало этому значительному росту. Кроме того, возможность снижения затрат до 80% и функции улучшенной персонализации привлекли больше пользователей и разработчиков.
Что такое OpenMemory MCP
OpenMemory MCP - это инновационное решение, которое создает унифицированный уровень памяти для приложений ИИ, построенный на основе фреймворка Mem0 и соответствующий стандарту Model Context Protocol (MCP). Он действует как мост между различными инструментами ИИ, такими как Claude, Cursor и Windsurf, позволяя им поддерживать согласованный контекст и память между сессиями. В отличие от облачных решений для хранения памяти, OpenMemory MCP работает полностью локально, предоставляя пользователям полный контроль над своими данными и обеспечивая сложные функции управления памятью, такие как организация по темам, отслеживание эмоционального контекста и хранение временной памяти.
Ключевые особенности OpenMemory MCP
OpenMemory MCP - это частный, локальный уровень памяти, который обеспечивает постоянный контекст для таких AI-инструментов, как Claude, Cursor и Windsurf. Он позволяет пользователям хранить, организовывать и управлять воспоминаниями с темами, эмоциями и временными метками, сохраняя при этом все данные локально на своем устройстве. Система обеспечивает прозрачность, контроль разрешений и переносимость между различными AI-приложениями, обеспечивая при этом конфиденциальность и безопасность данных.
Локальное хранилище: Все воспоминания хранятся локально на устройстве пользователя без синхронизации с облаком, что обеспечивает полную конфиденциальность и контроль данных
Обмен памятью между инструментами: Обеспечивает беспрепятственный обмен контекстом между различными AI-инструментами, совместимыми с MCP, сохраняя при этом согласованность между приложениями
Контроль доступа на основе разрешений: Детальный контроль над тем, какие клиенты MCP могут получать доступ к воспоминаниям, со встроенными возможностями аудита для отслеживания доступа к памяти
Структурированное управление памятью: Организует воспоминания с метаданными, темами, эмоциями и временными метками для удобного поиска и извлечения
Варианты использования OpenMemory MCP
Workflow разработки программного обеспечения: Поддерживайте контекст между различными инструментами разработки, отслеживайте этапы отладки и делитесь знаниями о проекте между различными AI-помощниками
Техническая документация: Храните и извлекайте заметки об использовании API, фрагменты кода и документацию по функциям в различных средах разработки
Управление проектами: Отслеживайте запросы функций, аналитику встреч и передачу контекста проекта между членами команды и инструментами
Преимущества
Полная конфиденциальность благодаря локальному подходу
Бесшовная интеграция с несколькими AI-инструментами
Полный контроль над доступом к памяти и ее хранением
Недостатки
Требуется локальная настройка и обслуживание
Ограничено только инструментами, совместимыми с MCP
В настоящее время находится на ранней стадии разработки, некоторые функции отмечены как предстоящие
Как использовать OpenMemory MCP
Шаг 1: Настройка среды разработки: Убедитесь, что на вашем компьютере установлен Docker, так как OpenMemory MCP работает в контейнерах
Шаг 2: Клонирование репозитория: Выполните 'git clone https://github.com/mem0ai/mem0.git' и 'cd mem0/openmemory'
Шаг 3: Настройка окружения: Создайте файл backend .env с вашим ключом OpenAI API, выполнив 'make env'
Шаг 4: Сборка Docker-образов: Выполните 'make build', чтобы собрать все необходимые Docker-образы для сервисов
Шаг 5: Запуск сервисов: Выполните 'make up', чтобы запустить все сервисы (API-сервер, векторную базу данных и компоненты MCP-сервера)
Шаг 6: Установка MCP-клиента: Выполните 'npx install-mcp i \"http://localhost:8765/mcp/cursor/sse/username\" --client cursor', чтобы подключить MCP-клиентов
Шаг 7: Доступ к панели управления: Откройте http://localhost:3000 в вашем браузере, чтобы получить доступ к панели управления OpenMemory, где вы можете просматривать и управлять воспоминаниями
Шаг 8: Подключение MCP-совместимых инструментов: Настройте такие инструменты, как Claude, Cursor или Windsurf, для подключения к вашему локальному серверу OpenMemory MCP
Шаг 9: Начало использования воспоминаний: Начните добавлять воспоминания через подключенные инструменты - они будут храниться локально и будут доступны во всех ваших MCP-совместимых приложениях
Шаг 10: Управление воспоминаниями: Используйте панель управления для аудита доступа к памяти, контроля разрешений и управления сохраненными воспоминаниями во всех ваших инструментах
Часто задаваемые вопросы о OpenMemory MCP
OpenMemory MCP - это локальное приложение на базе Mem0, которое предоставляет частный локальный уровень памяти для приложений ИИ. Оно позволяет хранить, организовывать и управлять воспоминаниями с темами, эмоциями и временными метками, сохраняя при этом все данные локально на вашем устройстве.
Видео OpenMemory MCP
Популярные статьи
Обзор Gentube 2025: Быстрый, бесплатный и удобный для начинающих генератор изображений с использованием ИИ
Jun 16, 2025
SweetAI Chat против Girlfriendly AI: почему SweetAI Chat - лучший выбор в 2025 году
Jun 10, 2025
SweetAI Chat против Candy.ai в 2025: Найдите свой лучший NSFW AI чат-бот для подруги
Jun 10, 2025
Как использовать GitHub в 2025 году: Полное руководство для начинающих по бесплатным инструментам искусственного интеллекта, программному обеспечению и ресурсам
Jun 10, 2025
Аналитика веб-сайта OpenMemory MCP
Трафик и рейтинги OpenMemory MCP
254.8K
Ежемесячные посещения
#132245
Глобальный рейтинг
#1633
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Mar 2025-May 2025
Анализ пользователей OpenMemory MCP
00:04:15
Средняя продолжительность посещения
5.42
Страниц за посещение
38.52%
Показатель отказов
Основные регионы OpenMemory MCP
US: 37%
CN: 17.66%
IN: 7.57%
VN: 7.15%
KR: 2.89%
Others: 27.73%
Последние ИИ-инструменты, похожие на OpenMemory MCP
invoices.dev
invoices.dev - это автоматизированная платформа для выставления счетов, которая генерирует счета напрямую из коммитов Git разработчиков, с возможностями интеграции с GitHub, Slack, Linear и Google-услугами.
Monyble
Monyble — это платформа для создания ИИ без кода, которая позволяет пользователям запускать инструменты и проекты ИИ за 60 секунд без необходимости в технической экспертизе.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Mediatr
MediatR — это популярная открытая библиотека .NET, реализующая паттерн Медиатор для предоставления простой и гибкой обработки запросов/ответов, обработки команд и уведомлений, при этом способствуя снижению связности между компонентами приложения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на OpenMemory MCP
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat — это помощник по кодированию на базе искусственного интеллекта, который обеспечивает взаимодействия на естественном языке, реальные предложения кода и контекстную поддержку непосредственно в поддерживаемых IDE и на GitHub.com.
Rememberall
Rememberall - это безопасное, открытое решение для долгосрочной памяти, которое позволяет ИИ-приложениям и моделям GPT поддерживать постоянную память в рамках разговоров через семантический поиск и возможности векторного хранения.
Upsonic
Upsonic — это фреймворк AI-агентов, ориентированный на надежность, с докеризованной клиент-серверной архитектурой, который обеспечивает надежные рабочие процессы агентов благодаря расширенным функциям, таким как уровни проверки, треугольная архитектура и интеграция Model Context Protocol (MCP).
GitHub MCP Server
GitHub MCP Server — это сервер протокола Model Context Protocol, который обеспечивает плавную интеграцию между моделями ИИ и API GitHub, предоставляя стандартизированные инструменты для управления репозиториями, отслеживания задач и операций с кодом.