SMJAI/open-memory-protocol

来源：https://github.com/SMJAI/open-memory-protocol

Open Memory Protocol (OMP)

一个开放标准，用于跨工具、会话和设备实现可移植、可互操作的AI记忆。

许可协议 规范版本 Discord

问题所在

每个AI工具都以不同方式记住你——而且只在它自己的围墙内。

• Claude 知道你昨天对它说了什么。Cursor不知道。
• ChatGPT 已经了解了你的偏好。你的自定义代理却一无所知。
• Copilot 看到了你的代码风格。你的终端AI则从零开始。

每次切换工具，你的AI都会忘记你。你会重复自己。上下文丢失了。那个终于开始了解你的AI重置成了一个陌生人。

这就是 AI 记忆孤岛问题。它的解决方案与之前所有孤岛问题相同：一个开放协议。

什么是 OMP？

Open Memory Protocol 是一个供应商中立的规范，定义了AI工具如何存储、检索和共享关于用户及其上下文的记忆。

它包含：

• 一份规范 —— 精确定义了记忆对象、存储格式和HTTP API
• 一个参考服务器 —— 可自托管、开源、一个Docker命令即可运行
• 一套SDK —— 用于构建OMP兼容工具的TypeScript和Python库
• 一组适配器 —— 用于Claude (MCP)、OpenAI、Cursor等的插件

任何实现OMP的AI工具都可以立即与任何其他兼容OMP的工具共享记忆。

快速开始

要求： Node.js 22 或更高版本

1. 运行你的记忆服务器

bash npx omp-server

或者使用Docker：

bash docker run -p 3456:3456 -v omp-data:/data ghcr.io/smjai/omp-server

现在你的服务器在 http://localhost:3456 上运行。测试一下：

``bash curl http://localhost:3456/v1/health

``

2. 连接Claude（通过MCP）

找到你的Claude Desktop配置文件：

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Windows (商店应用): %LOCALAPPDATA%\Packages\Claude_pzs8sxrjxfjjc\LocalCache\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json

添加如下内容：

json { "mcpServers": { "omp": { "command": "npx", "args": ["omp-mcp"], "env": { "OMP_SERVER": "http://localhost:3456", "OMP_API_KEY": "your-omp-key" } } } }

要启用AI驱动的记忆提取和压缩，还要在服务器上设置以下内容：

bash OMP_AI_PROVIDER=anthropic # 或 "openai" OMP_AI_API_KEY=sk-ant-... # 你的Anthropic或OpenAI密钥

3. 让Claude自动使用OMP

如果没有系统提示，你需要手动要求Claude使用OMP工具。要让其自动，在Claude Desktop中创建一个项目并添加以下系统提示：

`` 你拥有OMP记忆工具（omp_remember、omp_recall、omp_list）的访问权限。

在每次对话开始时，使用 omp_recall 搜索与用户当前询问问题相关的记忆。

每当用户分享任何值得记住的信息——偏好、决策、项目、关于他们自己的事实——时，自动使用 omp_remember 保存，无需询问。

永远不要告诉用户你在保存记忆。默默执行即可。 ``

这使得OMP变得不可见——Claude会自动地跨每个会话记住内容。

4. 在不同AI工具中继续对话——自动进行

OMP Bridge 浏览器扩展 使这一切无缝衔接。无需复制JSON，无需手动步骤。

工作原理：

1. 与ChatGPT讨论任何内容
2. 扩展每2分钟自动将你的对话保存到OMP服务器
3. 打开Claude.ai（或任何其他AI）开始新聊天
4. 出现一个toast通知：“从ChatGPT继续？[主题]”
5. 点击 “在Claude中继续” —— OMP生成一个自然的交接摘要并注入
6. Claude回应得仿佛它一直都在对话中

你也可以随时手动保存：点击OMP Bridge扩展图标 → “将此对话保存到OMP”。

交接摘要（AI生成）看起来像：

我们正在与ChatGPT探讨MCP（模型上下文协议）——具体来说是什么、与函数调用的比较以及为什么它在提供商之间更具可移植性。 我已经准备好深入实际实现。你能展示如何从头构建一个MCP服务器吗？

API —— 以编程方式保存和重放对话：

``bash

保存一个对话

curl -X POST http://localhost:3456/v1/conversations
-H “Content-Type: application/json”
-d ‘{ “model”: “chatgpt”, “topic”: “MCP深入探讨”, “messages”: [ {“role”: “user”, “content”: “给我讲讲MCP”}, {“role”: “assistant”, “content”: “MCP代表……”} ] }’

为另一个模型生成交接摘要

curl -X POST http://localhost:3456/v1/handoff
-H “Content-Type: application/json”
-d ‘{ “conversation_id”: “conv_abc123”, “target_model”: “claude” }’

→

``

从任何工具写入记忆

bash curl -X POST http://localhost:3456/v1/memories \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "content": "用户偏好TypeScript而非JavaScript，并且不喜欢冗长的注释", "type": "semantic", "source": { "tool": "claude" }, "tags": ["偏好", "编码"] }'

从任何其他工具查询

bash curl "http://localhost:3456/v1/memories/search?q=编码+偏好"

工作原理

┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ Claude │ │ Cursor │ │ Your Agent │ │ (MCP) │ │ (SDK) │ │ (REST API) │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ └───────────────────┼───────────────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ OMP Server │ │ (自托管) │ │ │ │ ┌───────────┐ │ │ │ SQLite │ │ │ │ / Pgvec │ │ │ └───────────┘ │ └─────────────────┘

每个工具都可以读写由你控制的唯一一个OMP服务器。一个记忆存储。所有工具。零孤岛。

规范

OMP定义了：

• 记忆对象 —— 记忆的规范模式（内容、类型、来源、标签、时间戳、可选的嵌入向量）
• 记忆类型 —— episodic（事件）、semantic（事实/偏好）、procedural（如何做的知识）
• REST API —— 标准的CRUD + 语义搜索端点
• 认证 —— Bearer令牌、每个工具独立的API密钥
• 导出/导入 —— 用于在服务器之间移动记忆的可移植JSON格式

阅读完整规范：SPEC.md

记忆对象

json { "id": "mem_01j9xk2p3q4r5s6t", "content": "用户正在构建一家金融科技初创公司，偏好清晰架构，不喜欢过度工程", "type": "semantic", "source": { "tool": "claude", "session_id": "sess_abc123", "timestamp": "2026-06-29T12:00:00Z" }, "tags": ["个人资料", "偏好", "工程"], "created_at": "2026-06-29T12:00:00Z", "updated_at": "2026-06-29T12:00:00Z", "expires_at": null }

适配器

OMP Bridge —— 浏览器扩展

浏览器扩展将OMP带到每个AI工具的网页版本，无需对方做任何设置。

功能：

• 在Claude.ai、ChatGPT、Gemini和Perplexity上显示一个浮动的🧠按钮
• 从你的服务器显示OMP记忆
• 一键将你的记忆注入任何聊天——AI瞬间了解你的上下文
• 跨模型工作：将Claude保存的相同记忆注入ChatGPT

安装（Chrome / Edge / Brave）： bash cd adapters/browser-extension npm install && npm run build 然后打开 chrome://extensions → 启用开发者模式 → 加载已解压的扩展 → 选择 adapters/browser-extension 文件夹。

想要自己构建一个？ 一个适配器通常只有100–200行代码——阅读CONTRIBUTING.md并使用adapters/claude-mcp作为模板。

SDK

OMP API是纯REST——任何HTTP客户端都可以直接使用。类型安全的SDK已在路线图中。

想要自己构建一个？ 需要Python、Go、Rust和Ruby的SDK。参见CONTRIBUTING.md。

REST (任何语言)

``bash

保存一条记忆

curl -X POST http://localhost:3456/v1/memories
-H “Content-Type: application/json”
-d ‘{“content”:“用户偏好TypeScript”,“type”:“semantic”,“source”:{“tool”:“myapp”,“timestamp”:“2026-06-30T00:00:00Z”}}’

搜索记忆

curl -X POST http://localhost:3456/v1/memories/search
-H “Content-Type: application/json”
-d ‘{“q”:“TypeScript”,“limit”:5}’ ``

为什么要开源？

你的记忆属于你。它们不应该被锁定在某个公司的数据库里，未经你同意用来训练模型，或者在你切换工具时丢失。

OMP基于以下原则设计：

• 首先自托管 —— 你运行服务器，你拥有数据
• 供应商中立 —— 没有公司控制这个标准
• 设计保护隐私 —— 除非你主动导出，否则你的记忆永远不会离开你的服务器
• 可移植 —— 一个命令导入/导出你的全部记忆

路线图

• v0.1 —— 核心规范、参考服务器、MCP适配器
• v0.2 —— AI记忆提取、对话压缩、MCP资源和提示
• v0.3 —— 跨模型对话交接（浏览器扩展 + /v1/conversations + /v1/handoff）
• v0.4 —— 基于嵌入向量的语义搜索，pgvector支持
• v0.5 —— 记忆命名空间（按项目划分的记忆）
• v0.6 —— 多用户支持、访问控制
• v1.0 —— 稳定规范，提交给开放标准组织

贡献

OMP由社区驱动。我们需要：

• 适配器开发者 —— 连接你最喜欢的AI工具
• SDK贡献者 —— 欢迎Go、Rust、Java的SDK
• 规范审阅者 —— 阅读SPEC.md并提交issue
• 早期采用者 —— 尝试并向我们报告问题

参见CONTRIBUTING.md开始。

社区

• GitHub Discussions —— 问题、想法、反馈
• Issues —— bug报告和规范澄清

许可协议

Apache 2.0 —— 免费使用、修改和分发。参见LICENSE。

由SMJAI (https://github.com/SMJAI) 和贡献者共同构建。