为任何兼容 MCP 的 AI 工具添加持久记忆
模型上下文协议为 AI 工具提供了一种标准方式来调用外部系统。MemoryLake 使用该标准使结构化持久记忆可用于任何兼容 MCP 的工具——无需自定义集成代码。
记忆问题
像 Claude Code 和 OpenClaw 这样的兼容 MCP 工具在会话中非常强大，但会话结束后，下一次打开工具时，累积的上下文——做出的决策、有效的方法、项目特定的事实——都消失了。MCP 可以连接到外部系统，但大多数工具并未提供值得连接的记忆系统。MemoryLake 就是那个系统。
MemoryLake 的不同之处
会话开始时提供六种类型的记忆类别
—当您的 MCP 工具在会话开始时连接到 MemoryLake，相关的背景记忆（身份、偏好、角色上下文）和最近的对话记忆会立即显示，使会话以零手动设置的温暖状态开始。
会话期间的记忆积累
—随着工作的进展，工具会写入适当的记忆类别：新的事实写入事实记忆，完成的方法写入技能记忆，行为模式写入反思记忆。每次会话记忆都会累积。
MCP 在范围和触发上与 REST API 不同
—REST API 集成最适合应用级记忆管理——批量操作、跨用户查询、管理访问。MCP 集成优化了实时记忆读写，适用于实时代理交互中的会话级别。两种协议可以同时支持。
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工作原理
- 连接——在工具的配置中将 MemoryLake 添加为 MCP 服务器。提供您的 API 密钥和记忆存储标识符。MCP 服务器处理身份验证和路由。
- 结构——在会话开始时，MemoryLake 按类型显示相关记忆。在会话期间，工具按指示写入记忆类别。所有写入操作都会自动版本化并标记来源。
- 重用——下一个会话会带有所有先前会话的累积记忆。工具会记住您的偏好、项目状态、工作模式和先前的决策，无需任何手动上下文管理。
前后对比
| Without MemoryLake MCP | With MemoryLake MCP | |
|---|---|---|
| Session start | Cold — no prior context | Background + Conversation Memory loaded automatically |
| Project context | Re-explained each session | Stored in Fact and Event Memory, retrieved on demand |
| Working preferences | Re-stated or hardcoded in prompts | Background Memory surfaces them at session open |
| Learned workflows | Rediscovered each time | Skill Memory persists and retrieves them automatically |
| Audit trail | None | Every memory operation versioned with timestamp and source |
为谁而建
MemoryLake MCP 集成旨在为每天依赖兼容 MCP 工具的开发者和技术用户设计，希望这些工具能够积累知识而不是重置。它与 Claude Code、OpenClaw 以及任何实现模型上下文协议的代理框架兼容。
在你自己的账号上跑通这个场景
MCP 工具接入 MemoryLake 只需要一个 API key 和一个「记忆库标识」：boundary，也就是保存下来的检索作用域，包含若干 project、一个人和一个 agent。Fernhill Robotics 给 Priya 的编辑器助手、Tom 的编辑器助手和 CI 评审 bot 各配了一个 boundary。同一个问题得到三个不同的答案，没有一个越出自己的作用域。之后团队发生变化：一个 project 被删除，Tom 调去别的团队，bot 被替换。每个 boundary 仍指向已经不存在的对象，直到审计把它们找出来，并逐个原地修复。
你会看到
- 每个工具一个 boundary：
boundary create --projects … --human-actor … --agent …；给尚未加入 workspace 的人建 boundary，写入时即被拒绝 - 一个问题，三个工具：每个 boundary 展开成
search --projects … --actors …，每条命中都标出来自哪个作用域：3 个工具都答出，越出 boundary 的命中 0 条 - 执行
proj delete、actor unbind、agent delete之后，boundary get仍列着这三项：bot 的检索全部 HTTP 400，Tom 和 bot 的 boundary 拒绝任何修改，连改名都不行 - 审计逐条核对每个引用是否仍然存在（3 处失效），
boundary update原地修复、id 不变，同一个问题重新可答；任何答案里都不再出现 Tom 的偏好。附本地 Web 界面
需要: 一个 MemoryLake API key · memorylake CLI · Python 3.9+
运行
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/mcp-scope-memory export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
看它跑起来 · 真实录制，未剪辑
相关场景
常见问题
我如何将 MemoryLake 注册为 MCP 服务器？
我如何将 MemoryLake 注册为 MCP 服务器？
将 MemoryLake MCP 服务器端点添加到工具的 MCP 配置中，并提供您的 API 密钥。确切的配置格式遵循标准的 MCP 服务器注册模式。完整的设置说明在 MemoryLake 开发者文档中。
我可以同时使用 MCP 和 REST API 吗？
我可以同时使用 MCP 和 REST API 吗？
可以。MCP 在实时代理交互期间处理实时的会话级记忆操作。REST API 处理管理、批量和跨会话操作。它们在同一底层记忆存储上操作。
通过 MCP 可以访问哪些记忆类型？
通过 MCP 可以访问哪些记忆类型？
所有六种记忆类型都可以通过 MCP 访问：背景、事实、事件、对话、反思和技能。MCP 服务器为每种类型提供读写操作，并根据角色应用访问控制。