我厌倦了向每个AI工具重复解释我的项目，所以我为它们构建了一个本地记忆层

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mcp-server ai-memory local-first open-source context-drift surrealdb developer-tools

摘要

作者构建了mem-port，一个本地MCP服务器，通过嵌入式SurrealDB为AI编程助手（ChatGPT、Claude Code、Cursor、Windsurf）提供共享的长期记忆，解决了AI工具之间的上下文漂移问题。

我不断遇到同样的问题：ChatGPT帮我理清架构思路，Claude Code帮我实现，之后Cursor或Windsurf会碰代码库，而每次交接都会丢失上下文。不仅仅是“存在哪些文件”，而是那些真正重要的东西：我们为什么选择某种方案，我们已经否决了什么，项目的约定是什么，哪些设置细节以后会坑人，以及代理上次学到了什么。所以我构建了mem-port：一个本地MCP服务器，为AI编程助手提供共享的长期记忆。简而言之：一个用于AI上下文的U盘。它在本地运行，使用嵌入式SurrealDB进行图形+向量记忆存储，不需要Postgres、Qdrant、Neo4j或托管服务。工具可以保存和搜索同一份记忆，而不是每次从零开始。它是免费且开源的。好奇是否有人也在处理AI工具之间的这种上下文漂移，以及你们是如何解决的。更多信息请见这里：（也开始获得GitHub星标了！）https://github.com/rsl-innovation/mem-port#mem-port
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agentmemory 是一个开源的持久化记忆层，专为 AI 编程智能体（Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI 等）设计。它通过知识图谱、置信度评分和混合搜索技术，借助 MCP、Hooks 或 REST API，为智能体提供跨会话的长期记忆能力。该项目基于 iii 引擎构建，无需外部数据库，提供 51 个 MCP 工具。