memroam
Memroam
你的记忆不应被锁定在单一模型上。Memroam 为你使用的每个 AI 代理——Claude Code、Codex、Cursor、ChatGPT 等——提供一份共享、可移植的记忆:在一个工具中教授一个约定,中途切换到另一个工具,它就能从你停下的地方继续。没有数据库,没有嵌入:只有你拥有的纯 Markdown 文件,通过一条命令经 MCP 连接到每个代理。你的记忆随你漫游。

Memroam 将事实存储为普通的 Markdown 文件。每个项目都有一个隔离的记忆空间,而 shared/ 保存适用于跨项目的事实。文件保留在你的机器上(或托管层中你自己的 GitHub 仓库中),即使你更换模型或代理工具,它们也完全可用——这正是重点。
How it works
MCP 服务器为代理提供六种文件操作——view、create、str_replace、insert、delete 和 rename——以及 search,一种对整个记忆库的 frontmatter 和正文进行的关键词搜索。
代理会写入小型记忆文件;每次更改后,服务器会根据文件的 frontmatter 生成每个空间的 MEMORY.md 索引(直接编辑会被拒绝)。每个新记忆在创建时都会获得一个不可变的 UUIDv7 id: 戳记,并且 create 拒绝替换现有文件,除非明确要求覆盖。没有数据库或嵌入模型。Markdown 文件是事实来源,因此你可以自行阅读、编辑、grep 或对其进行版本管理。
memory/
MEMORY.md # index of project spaces
shared/
MEMORY.md # cross-project facts
*.md
<project>/
MEMORY.md # project index
*.md项目连接默认读写自己的空间,但整个记忆库仍然可见——其他空间可通过路径访问,根列表显示所有空间。作用域是路由默认值,而不是一堵墙。未限定作用域的连接从记忆库根目录开始,用于跨项目维护。
Related MCP server: auxly-memory-cli
Requirements
Node.js 18 或更高版本
支持 stdio(全局安装)或 Streamable HTTP(按仓库安装)的 MCP 客户端
Memroam 没有运行时依赖。
Install globally (recommended)
一次性连接你机器上的每个工具:
npx -y memroam install --global对于每个检测到的工具,它会在其全局规则文件中写入用户级 stdio MCP 注册和记忆仪式——Claude Code(~/.claude.json + ~/.claude/CLAUDE.md)、Cursor(~/.cursor/mcp.json)、Codex(~/.codex/config.toml + ~/.codex/AGENTS.md)、DeepSeek Harness(~/.dsh/AGENTS.md + 每个配置文件中的 cordis.patch.yml 中的 stdio 挂载)、OpenCode(~/.config/opencode/opencode.json + AGENTS.md)、Gemini CLI(~/.gemini/settings.json + ~/.gemini/GEMINI.md)以及 Antigravity(~/.gemini/config/mcp_config.json + ~/.gemini/config/rules/ 中的常开规则)。之后,每个仓库中的每个会话都会获得记忆库,无需按仓库设置:工具会在会话目录中生成 memroam stdio,服务器会自动从该目录推导项目空间(最近的 .git,否则是最浅的包清单;没有标记则使用 default 空间)。每个工具的规则相同:服务器入口上的 MEMORY_SPACE 环境变量显式固定空间,否则客户端的 MCP 工作区根目录会命名它(对于在会话目录之外生成 MCP 服务器的工具),否则由目录决定。检测到的空间记录在 ~/.memory-vault-connections.json 中,以保持稳定。
npx -y memroam install --global --dry-run # preview changes
npx -y memroam install --global --store <dir> # choose the store (default ~/.memroam)
npx -y memroam uninstall --global # undo exactly what install wrote安装后重启你的会话。按仓库的 install(见下文)仍适用于团队共享、已提交的配置或自定义空间名称。早期版本中现有的 ~/.memory-vault 存储会被检测并保留——没有你的参与,不会移动任何东西。
Install into a repository
从你要连接的仓库运行此命令:
npx -y memroam install此命令:
如果本地服务器尚未运行,则启动它。
询问要连接哪些工具,并预先选中检测到的工具(仅限交互式终端——其他情况下使用检测到的集合)。
写入每个所选工具的 MCP 配置和共享规则文件。
默认情况下,install 将记忆存储在 ~/.memroam(会尊重现有的 ~/.memory-vault),并从当前目录推导项目名称。connect 是 install 的别名。
npx -y memroam install --dry-run # preview changes
npx -y memroam install --project my-app # choose the project name
npx -y memroam install --harness claude,codex # skip the prompt, pick explicitly
npx -y memroam install --yes # skip the prompt, accept detected安装后重启你的代理会话,并在提示时批准 vault MCP 服务器。
Uninstall from a repository
npx -y memroam uninstall移除 install 写入仓库的所有内容——MCP 条目、规则部分、dsh 补丁——仅当文件不包含其他内容时才删除。你的记忆永远不会被触及,服务器会继续为其他项目运行。disconnect 是 uninstall 的别名。
Check the wiring
npx -y memroam status显示服务器是否在运行以及它提供哪个存储,当前仓库如何按工具连接,以及 install 记录的每个仓库(保存在 ~/.memory-vault-connections.json 中)。如果服务器在运行且仓库已连接,但你的代理会话没有记忆库工具,则剩余原因是会话附加问题——status 会打印如何修复。
Import native memory, project to memoryless harnesses
npx -y memroam import # Claude Code auto-memory + Codex sqlite → candidates/
npx -y memroam project # regenerate the read-only shared/ block in dsh's AGENTS.mdimport 将每个工具的原生记忆复制到匹配空间的 candidates/ 目录中——可搜索并标记为 [candidate],从索引中排除,永远不会自动写入规范记忆。Codex 读取器是只读的,并拒绝未知的数据库模式版本。两个命令都会打印能力报告,说明它们可以移动和不能移动的内容,并支持 --dry-run / --json。
Supported harnesses
工具 | 配置文件 |
Claude Code |
|
Cursor |
|
Codex |
|
DeepSeek Harness |
|
OpenCode |
|
Gemini CLI |
|
Antigravity |
|
对于 DSH,使用生成的补丁启动会话:
dsh --patch ./dsh-cordis.patch.yml --profile headless "your task"Hosted tier
托管层是为你运行的同一服务器:一个受 OAuth 2.1 保护的远程 MCP 端点,将你的记忆作为提交存储在你拥有的私有 GitHub 仓库中。将其连接到 Claude(claude.ai 自定义连接器)、ChatGPT(通过 OpenAI 搜索/获取契约的自定义连接器)、Codex 或任何远程 MCP 客户端:
https://memroam.com/mcp你的每个记忆都是仓库中的 Markdown 文件——克隆它、grep 它、随身携带。失去对托管层的访问绝不意味着失去你的记忆。
Run the server directly
MEMORY_DIR=~/.memroam npx memroam服务器默认监听 127.0.0.1:8787。
环境变量 | 默认值 | 用途 |
|
| 包含记忆库的目录 |
|
| 本地 HTTP 端口 |
从克隆的仓库中,npm start 运行相同的服务器。
MCP endpoints
POST /mcp/<project> project memory plus shared memory
POST /mcp whole-vault access例如,手动 Claude Code 连接如下:
claude mcp add --transport http --scope project vault http://localhost:8787/mcp/my-projectMemory format
每个 Markdown 文件存储一个持久事实:
---
name: preferred-language
description: The project's preferred implementation language
---
Use TypeScript for new application code.服务器会盖上 id: 戳记,并自动从 description: 重新生成空间的 MEMORY.md 索引行。它指示代理在创建新记忆之前检查是否已有记忆,更新事实而不是重复,并移除变得不正确的记忆。
Current scope
当前版本是一个 Markdown 存储(本地文件夹或托管的 GitHub 支持)、一个带关键词搜索的 MCP 接口、托管层上的 OAuth 2.1、一个跨工具设置命令,以及一次性导入/投影适配器。没有自动提取、语义搜索或自动去重。
Package
npm:
memroam(原名memory-vault)MCP 注册表:
com.memroam/memroam许可证:MIT
This server cannot be installed
Maintenance
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- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceLocal-first, file-based memory layer for AI agents — one shared Markdown vault across Claude, Codex, Gemini, Cursor and any MCP client. Provides read/write memory tools with an audit trail, per-agent trust levels, and Git sync; no cloud and no lock-in.2MIT
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenancePortable AI memory vault — save memories, skills, and configs to a local database and share them across Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Cline, and more.1
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceA personal, offline-first memory for AI assistants that enables them to read, search, and write to a shared folder of Markdown files, so they all remember you without needing a cloud.MIT
Related MCP Connectors
One memory, every AI: Claude, ChatGPT, Perplexity, Gemini, Cursor, OpenClaw, Hermes, any MCP client.
Hosted memory for AI agents that learns from outcomes — one key across Claude, Cursor & ChatGPT.
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