OpenMemory MCP 是一个本地运行的应用程序，用于存储、组织和管理你的“记忆”，以便在不同的 AI 工具之间携带上下文。
它针对目前 LLM 工具“记忆不连续”、“上下文缺失”、“隐私无法保证”的三大难点，提出了解决方案：
- 提供一个统一、结构化、私有的“记忆层
- 记忆本地化管理，隐私安全
- 通过权限模型，用户主导数据流动
- 支持扩展，适用于多类 AI 客户端生态
可以让你在 Claude、Cursor、Windsurf 等 LLM 工具之间持续使用历史信息、对话风格、偏好和项目状态，从而实现真正的跨平台、连续性 AI 交互体验。
可以理解为：你的 AI 个人助理第一次有了一块真正“属于你”的持久记忆模块，还能在各种AI之间来回调用，同时确保隐私和控制权掌握在用户手中。
✨ 核心功能亮点
典型使用场景（Use Cases）
项目上下文传递
- 你在 Claude 中讨论了一个 API 设计，转到 Cursor 编码时，仍能访问设计细节、约束和需求。
调试轨迹记录
- MCP 自动记录你过去如何排查某类 bug，AI 可以基于这些模式主动提出建议。
Prompt 历史记忆
- 存储你在不同任务中的提示风格，让不同工具可以模仿或延续风格。
会议要点与回忆
- 记录过往会议摘要和你的反馈，后续 AI 可以在生成文档或总结时引用。
产品演进轨迹记录
- 记录从功能需求 → 实现 → 反馈的全过程，AI 辅助回顾与迭代。
系统架构与安全模型
🧭 本地优先（Local-First）：
- 所有数据默认仅存在于本地设备，无需网络连接即可运行；
不会自动同步至云端，除非用户主动执行“导出”或“共享”操作。
🔐 权限可审计（Permission-Based Access）：
- 每一次 AI 工具读取/写入记忆都需获得显式授权；
- 用户可查看详细访问日志与数据用途。
🧩 MCP Clients（客户端工具）支持：
目前已兼容 Claude、Cursor、Windsurf 等，可扩展接入更多 LLM 客户端。
待发布与规划中的功能
