工具推薦｜mcp-memory — 用 Google 的 OKF 標準給 Agent 做長期記憶

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工具資訊

解決什麼問題

你是否遇過這種狀況：昨天讓 Agent 弄懂了整個專案的架構、你的程式碼風格偏好、還有正在追的那個 bug 進度，結果今天開新對話,它又是一張白紙,得重新解釋一遍？或者你同時用 Claude Code、Cursor、Codex 開發，每套工具的「記憶」各自為政（Claude 的 CLAUDE.md 是純文字、Cursor 用自己的規則檔），根本沒辦法共用同一份長期記憶。

mcp-memory 的做法是把「記憶」定義成一種標準格式，而不是某個工具的專屬功能。它採用 Google Cloud Platform 發佈的 Open Knowledge Format（OKF v0.2）——每一則記憶都是一個帶 YAML frontmatter（type、key、namespace、tags、status、generated、verified 等欄位）的 Markdown 檔,存在專案的 memory/ 資料夾裡,人可以直接開檔案看、Git 可以直接 diff。同時另外維護一份 SQLite FTS5 索引（.mcp_memory/memories.db）,讓 Agent 用關鍵字或 tag 查詢時是毫秒級的全文搜尋,而不是每次都要掃描所有 Markdown 檔。

適合場景：長期維護同一個專案、想讓 Agent 記住架構決策和個人偏好的開發者；同時用多套 MCP 相容 Agent（Claude Desktop、Cursor、Antigravity、Windsurf、Codex）、希望它們共用同一份記憶而不是各自維護一套的人；以及在乎「記憶」要能被 Git 版控、人眼可讀、不綁定單一廠商格式的團隊。

快速上手

安裝

# 需要 Python 3
git clone https://github.com/fellowgeek/mcp-memory
cd mcp-memory
python3 setup.py

setup.py 是互動式精靈，會自動偵測並幫你註冊到已安裝的 Claude Desktop、Cursor、Antigravity、Windsurf、Codex 設定檔裡；也可以手動把 run.sh 的路徑加進你的 MCP client 設定。整個過程不需要註冊任何帳號、不需要 API key，全部資料留在本機。

基本用法

Agent 會拿到 5 個 MCP 工具：

• memory_store — 以 OKF v0.2 格式新增或更新一則記憶
• memory_retrieve — 依 key + namespace 取回特定記憶
• memory_search — 依關鍵字、tag、namespace 搜尋記憶
• memory_get_last — 讀取上次工作進度的 checkpoint
• memory_update_last — 更新目前的進度 checkpoint

存下來的記憶長這樣（memory/user/preferences/coding_style.md）：

---
type: Agent Memory
title: Coding Style
key: user/preferences/coding_style
namespace: default
tags:
  - preferences
  - style
status: stable
generated:
  by: mcp-memory/0.2.0
  at: '2026-08-12T19:23:35Z'
created_at: '2026-08-12T19:23:35Z'
updated_at: '2026-08-12T19:23:35Z'
---

User prefers functional programming style with explicit type annotations.

進階用法

用 namespace 做上下文隔離，區分「使用者偏好」「專案架構」這類不同性質的記憶，也可以用環境變數改存放位置（例如多專案共用同一個記憶庫，或把 SQLite 索引搬到別的磁碟）：

export MCP_MEMORY_PROJECT_ROOT=/path/to/project
export MCP_MEMORY_DIR=memory                  # OKF Markdown 存放資料夾
export MCP_MEMORY_DB_PATH=.mcp_memory/memories.db  # SQLite 索引位置

與現有工具的比較

注意事項

• 這是一個 4 天前才發佈的新專案：175 顆星大多來自 Hacker News 曝光帶來的一波關注，長期維護狀況還有待觀察，正式導入前建議先讀過 db.py、memory_server.py 原始碼。
• OKF 本身也還在早期（v0.2）：這是 Google Cloud Platform 才發佈不久的標準，schema 未來可能調整，mcp-memory 目前緊跟 SPEC.md／OKF_RULES.md，但若上游規格改版，這個 server 需要同步跟進才不會產生不相容的記憶檔。
• 沒有 memory_delete 工具：目前只能新增、更新、查詢、讀取 checkpoint，要移除一則記憶得手動刪 memory/ 底下的 Markdown 檔並重建 SQLite 索引，短期內若要清理錯誤記憶會比較麻煩。

今日收穫

原本以為「Agent 記憶」這個問題大家各憑本事——Mem0 用向量資料庫、Claude 用一個 200 行上限的 Markdown 檔、LangMem 綁在 LangChain 生態裡——但 mcp-memory 提醒我其實已經有人在推「記憶格式」本身的開放標準（OKF），試圖讓不同 Agent 工具鏈可以共用同一份記憶，而不是每套工具各自發明一種格式,像極了當年瀏覽器大戰前每家自己搞一套 markup。標準化雖然還在很早期，但這個方向本身值得留意。

參考資料

• fellowgeek/mcp-memory — GitHub
• Open Knowledge Format v0.2 SPEC — GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog
• Show HN: MCP Memory – Fast Agent Memory Using Google's OKF and SQLite FTS5 — Hacker News