Supermemory MCP：讓 AI 工具共享記憶，開啓智能新紀元

引言

在人工智能快速發展的今天，大型語言模型（LLM）如 ChatGPT、Claude 和 Windsurf 已成爲許多應用的核心工具，從回答問題到生成內容，無所不包。然而，這些模型的一個主要限制是無法跨會話或平臺保持上下文。每次互動通常是孤立的，這對需要切換不同 AI 工具或繼續對話的用戶來說可能是個挑戰。

Supermemory MCP 應運而生，這是一種創新技術，通過 Model Context Protocol (MCP) 實現不同 LLM 之間的上下文共享。MCP 是一個由 Anthropic 開發的開放標準，旨在標準化 LLM 與外部數據源的連接，Supermemory MCP 利用這一協議，爲用戶提供了一個共享記憶系統，使多 AI 工具的集成更加無縫。

Supermemory MCP 的定義與背景

Supermemory MCP 是一種基於 MCP 的技術，MCP 是一個開放協議，旨在讓 LLM 能夠以標準化方式連接到各種數據源和工具。MCP 被比喻爲 AI 應用的 USB-C 端口，類似於 USB-C 爲設備提供統一連接，MCP 則爲 LLM 提供統一的數據訪問方式。

從搜索結果來看，Supermemory MCP 似乎是 Supermemory 產品的一部分，Supermemory 本身是一個 AI 驅動的 “第二大腦”，幫助用戶組織和利用從網絡上保存的內容。而 Supermemory MCP 則聚焦於通過 MCP 協議，讓不同 LLM 能夠訪問相同的記憶或上下文。

根據 Introduction - Model Context Protocol 和 Understanding Model Context Protocol (MCP) | by Ashraff Hathibelagal | Predict | Mar, 2025 | Medium，MCP 由 Anthropic 於 2024 年 11 月引入，旨在簡化 LLM 與外部數據的交互，目前 Claude Desktop 是 MCP 集成的黃金標準，支持最小設置即可連接。

工作機制

Supermemory MCP 的工作基於 MCP 的客戶端 - 服務器架構。LLM 或 AI 工具作爲客戶端，Supermemory 作爲服務器，提供記憶存儲和檢索服務。從 GitHub 倉庫 [1] 的信息來看，MCP 服務器使用 ChromaDB 進行持久存儲，結合 sentence transformers 進行語義搜索，支持操作如store_memory、retrieve_memory和search_by_tag。

具體流程如下：

1. 用戶與 LLM 互動時，LLM 通過 MCP 協議向 Supermemory 服務器發送查詢。
1. 服務器根據語義搜索返回相關上下文，LLM 利用這些信息提供更具相關性的迴應。
1. 設置過程簡單，通常只需一個終端命令，如 Product Hunt 頁面 [2] 提到的 “一鍵設置”。

安全性方面，根據 Model Context Protocol (MCP) - Anthropic，用戶必須明確同意每次查詢，確保數據隱私。

主要功能與特性

以下是 Supermemory MCP 的關鍵功能，基於搜索結果整理：

| 功能

描述

| | --- | --- | |

語義搜索

使用 sentence transformers 進行語義查詢

| |

時間基於的回憶

支持自然語言時間表達，如 “上週”

| |

標籤檢索

根據標籤搜索記憶

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持久存儲

使用 ChromaDB，自動備份

| |

核心操作

包括存儲、檢索、回憶、按標籤搜索等

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安全性

需要用戶明確同意每次數據訪問

配置通過環境變量實現，如CHROMA_DB_PATH和AUTO_BACKUP_INTERVAL，詳見 GitHub - doobidoo/mcp-memory-service[3]。

好處與優勢

Supermemory MCP 的主要好處包括：

• 對話延續：用戶可在不同 LLM 間無縫切換，如先用 ChatGPT 討論項目，再用 Claude 繼續，無需重複信息。
• 靈活性與互操作性：由於 MCP 是開放協議，支持多種 LLM 和工具，增強用戶選擇自由。
• 增強用戶體驗：通過保持上下文，互動更高效，特別適合需要多工具協作的場景。
• 安全性：如前所述，用戶控制數據訪問，確保隱私保護。

根據 Model Context Protocol (MCP) an overview，MCP 促進了數據集成和知識管理，潛在應用領域包括研究、開發和客戶支持。

使用案例

Supermemory MCP 的應用場景多樣，以下是幾個例子：

• 研究：研究人員可用 ChatGPT 收集數據，保存至 Supermemory，後用 Claude 生成報告，保持上下文。
• 軟件開發：開發者用 Windsurf 討論代碼問題，保存筆記，後用另一工具審查代碼時可檢索筆記。
• 客戶支持：支持代理可使用多個 AI 工具處理客戶請求，Supermemory MCP 確保客戶歷史信息跨工具可用，提供一致體驗。

這些案例基於 Integrating Model Context Protocol Tools with Semantic Kernel: A Step-by-Step Guide | Semantic Kernel 和 MCP 101: An Introduction to Model Context Protocol | DigitalOcean 的潛在應用分析。

結論

Supermemory MCP 通過 Model Context Protocol 解決了 LLM 跨平臺上下文共享的挑戰，爲用戶提供了一個高效、靈活的解決方案。隨着 MCP 的採用增加，未來可能出現更多創新應用。對於希望優化 AI 互動的用戶，探索 Supermemory MCP 無疑是邁向更智能未來的重要一步。

引用鏈接

[1]GitHub 倉庫:https://github.com/doobidoo/mcp-memory-service
[2]Product Hunt 頁面:https://www.producthunt.com/posts/universal-memory-mcp
[3]GitHub - doobidoo/mcp-memory-service:https://github.com/doobidoo/mcp-memory-service

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/EdaEvGCK4_jw1rhf8mzvKA

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