Mengram MCP Server

官方

为 AI 智能体提供能真正学习的长期记忆

分类: 开发工具第 158 / 438
Stars: ★ 205 非常热门
传输方式: Streamable HTTP · stdio（本地进程）
运行环境: Python · 远程托管（无需本地环境）
凭据: 需要 API Key / 凭据
许可证: Apache-2.0
最近提交: 6 天前

57FMRS · C

Mengram 是一个面向 AI 智能体的记忆 MCP 服务器，特色在于同时覆盖语义、情景与程序性三类记忆，并让程序在失败驱动下自动演化出带前置条件的新版本。它提供免费的 API 密钥、Python 与 JS SDK 以及 LangChain、CrewAI、OpenClaw 集成，并通过 streamable-http 托管端点或本地 stdio 服务器接入 Claude Desktop、Cursor、Codex、Windsurf、Cline 等客户端。适合需要跨会话持久记忆的编码智能体与自主智能体开发者；不适合无需跨会话状态或要求完全本地且不安装组件的场景。主要权衡是云端模式会把内容上传到第三方服务，且自动 hooks 与自动演化的程序会影响上下文与命令执行前的提示。

最强项 · 文档质量 13/20 最弱项 · 可靠性 9/20

可靠性

9/20

安全与权限

11/20

维护活跃度

12/20

文档质量

13/20

安装易用性

12/20

查看各项评分依据

可靠性 9/20: 静态证据仅显示 server.json 声明一个 streamable-http 远端（https://mengram.io/mcp）与 bearer 鉴权头，版本 2.25.4；README 声称 30 个工具、auto-recall/auto-save 钩子、策略门控（policy gate）以及本地 memfmt 目录模式。但仓库中未提供任何真实的 CI 工作流或提交的测试文件作为可验证的执行证据，因此按静态校准规则不得高于 12。工具清单、初始化握手、错误码、超时与依赖版本均无源码级佐证；托管端点的可用性与工具行为一致性无法从所给材料确认。扣分项：缺少可复现的握手/工具行为证据、缺少测试与 CI、错误处理与依赖可控性未披露。
安全与权限 11/20: 清单要求 Authorization: Bearer API key（isSecret，isRequired），方向正确；但所有记忆内容（包括代码、命令、文件路径、会话历史）均上传至第三方云端 mengram.io，README 也承认本地模式“只有抽取与失败修订需要模型”，即默认走托管服务。数据边界、留存期、加密与子处理方均未说明。策略门控（policy gate）宣称对 git push/deploy/migrate/rm -rf 等命令会先询问，且“the memory can ask; it never denies”，这是缓解而非强制确认，钩子可能自动注入上下文与写入文件（~/.mengram/、hooks.json、Claude/Cursor/Codex 配置）。安装示例使用占位符 om-...，未见真实泄漏凭据，未触发红线。扣分项：默认云上传缺乏数据流与留存披露、自动修改客户端配置文件、危险命令仅做“询问”而非阻断、依赖第三方嵌入/推理（Cohere）未列安全边界。
维护活跃度 12/20: Apache-2.0 许可证明确，仓库未归档，196 stars、25 个 open issues，版本号 2.25.4 表明持续发布。但所给材料中看不到提交历史、发布节奏、issue 响应时长、依赖更新策略或安全响应渠道（无 SECURITY.md 证据），治理与版本化路径不完整。按静态规则无法凭人气加分。扣分项：缺少 issue/PR 响应与安全披露渠道的可核查证据、缺少依赖更新与发布流程说明。
文档质量 13/20: 文档层次相当丰富：快速开始、三种记忆类型（semantic/episodic/procedural）、ask+citations、认知画像、多用户隔离、异步客户端、元数据过滤、webhook、配额响应头、Ollama 自托管模型尺寸约束、Claude Code 钩子与策略门控、LangChain/CrewAI/OpenClaw 集成、示例模板与 API 端点表。但存在隐藏假设与缺口：免费额度数值、速率限制、数据留存/删除政策、价格层级（Pro/Growth/Business）与多语言 23 种范围的证据不足；托管端点与本地模式行为差异（本地不做嵌入/翻译）虽有说明但故障排查章节缺失；文档与 manifest 端点路径不一致（/mcp vs /mcp/sse 并用于 Claude Managed Agents）。扣分项：缺少成本、限额、隐私与排错章节。
安装易用性 12/20: 提供 pip/npm 安装、mengram setup 一键配置、手动 JSON 客户端配置示例（Claude Desktop/Cursor 等）、npm 包、插件市场安装与 agent-install.txt 引导；步骤清晰且有多客户端示例。但需先注册获取 API key，且“一键安装”依赖外部指南文本与自动化修改本机配置；无提交的 CI 或测试验证连接可达；本地模式需自备 model provider key。按静态校准规则不得高于 15，因缺少可验证的执行证据与平台兼容性测试，故给 12。扣分项：关键路径无测试/CI 佐证、依赖外部托管服务注册、自动写配置的失败回滚未说明。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-18

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选型与风险

能访问什么访问网络

适合谁

需要跨会话、跨机器持久记忆的编码智能体与 CLI 工作流（Claude Code、Codex、Cursor）
构建需要事实、事件与可演化工作流三类记忆的自主智能体开发者
使用 LangChain、CrewAI 或 OpenClaw 并希望接入现成记忆后端
需要在单一 API 密钥下做多用户数据隔离的应用
希望用自带模型（Anthropic、OpenAI 或 Ollama）把记忆保存在本地文件夹、无需账号的团队

不适合谁

只需要单轮对话或完全不需要跨会话状态的场景
要求完全本地且不安装任何 SDK 或 CLI 的场景（本地模式仍需 pip install mengram-ai 并自带模型密钥）
对整体文件夹有强原子事务要求的高并发写入场景（仓库说明本地文件夹不是单一崩溃原子事务，外部编辑器也不参与锁）
期望使用 8B 以下、上下文不足 8K 的小模型做抽取的自托管用户

所需权限

Mengram API 密钥（Authorization: Bearer 头），用于云端读写记忆
云端模式会把对话内容发送到 mengram.io 进行记忆抽取、嵌入与检索
Claude Code hooks 可读取会话历史与工作状态并在压缩前后注入上下文
mengram import claude-code 会读取本地 Claude Code 会话历史（声明在机器上先做敏感信息脱敏再上传）
策略门（policy gate）在匹配到记录的 Bash 命令前会进行查询，并可配置将记忆放在本地文件夹（MENGRAM_MEMORY_DIR）

风险与副作用

云端模式会把对话与文件内容上传到第三方服务，可能包含敏感数据；本地模式可避免但需自带模型密钥
自动保存与自动召回 hooks 会在后台读取和写入记忆，可能引入不期望的上下文
记忆内容若有错误会被反复召回并写入系统提示，造成持续影响
程序性记忆会自动演化并在策略门处影响命令执行前的提示，配置不当可能导致误报
本地文件夹模式下并发外部编辑不被锁保护，存在覆盖风险；本地检索基于词匹配，不使用嵌入或翻译

安装接入

准备工作

运行环境：Python · 远程托管（无需本地环境）

MENGRAM_API_KEY 必填密钥 Mengram API 密钥（格式 om-...），在 https://mengram.io 免费注册获取。

其他可选配置项（3 个）

MENGRAM_MEMORY_DIR 可选本地模式记忆文件夹路径（memfmt Markdown 目录），如 ./memory，仅本地离线策略门使用。

MENGRAM_POLICY_MIN_RELIABLE 可选策略门的最低可靠度阈值（默认 70），低于该值的已学工作流在执行前会要求确认。

MENGRAM_POLICY_PATTERN 可选自定义正则，指定哪些命令触发策略门查找（默认匹配 git push、deploy 等工作流型命令）。

在 https://mengram.io/#signup 获取免费 API 密钥（形如 om-...）。
安装 SDK：pip install mengram-ai 或 npm install mengram-ai。
方式一（远程托管）：在客户端配置中指向 https://mengram.io/mcp，并以 Authorization: Bearer <你的密钥> 头进行认证。
方式二（本地 stdio）：在 mcpServers 中配置 command 为 mengram、args 为 ["server", "--cloud"]，并在 env 中设置 MENGRAM_API_KEY。
也可运行 mengram setup，它会自动完成账户、Claude Code hooks、检测到的工具（Cursor、Claude Desktop、Windsurf）的 MCP 配置与历史导入。
完成后进行一次往返验证（搜索或 ask）以确认连通。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mengram": {
      "command": "mengram",
      "args": ["server", "--cloud"],
      "env": { "MENGRAM_API_KEY": "om-..." }
    }
  }
}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "mengram": {
      "command": "mengram",
      "args": [
        "server",
        "--cloud"
      ],
      "env": {
        "MENGRAM_API_KEY": "om-..."
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add mengram -e MENGRAM_API_KEY=om-... -- mengram server --cloud

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在客户端（如 Claude Desktop、Cursor）连接 Mengram MCP 服务器后，工具列表应显示 30 个记忆工具；用已添加的记忆询问“我的技术栈是什么”，若回答包含已存事实即验证成功。

常见排障

确认 Authorization 头使用 Bearer <om-...> 格式且密钥有效，可调用 GET /v1/me 校验账户
若云端调用被拒，检查账户配额头 X-Quota-Add-Used/Limit 与 X-Quota-Search-Used/Limit，或通过 SDK 的 .quota 查看用量
连接失败时区分传输：托管端点使用 streamable-http 指向 https://mengram.io/mcp；本地 stdio 需确认 mengram 命令在 PATH 中
自托管 Ollama 效果差时，改用 8B 以上且上下文 8K 以上的模型（如 llama3.1:8b、mistral:7b、gemma2:9b）
文件上传不返回结果时，调用 m.job_status(job_id) 轮询任务状态
策略门行为可通过 MENGRAM_POLICY_MIN_RELIABLE、MENGRAM_POLICY_PATTERN 调整，或用 mengram hook install --no-policy 关闭
本地文件夹模式多会话冲突时需要重新加载而非覆盖，可检查文件夹锁状态

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

记住我使用 Python 并部署到 Railway
我的技术栈是什么？
搜索关于部署故障的记忆
生成我的认知画像

使用场景

让编码智能体在 /clear、自动压缩、切换机器或团队交接后仍保留上下文

为自主智能体保存每次运行学到的事实、事件和工作流，并在下一次运行前召回

记录部署失败并让部署流程自动演化出新版本与前置检查

用 Cognitive Profile 一次调用生成可插入系统提示的个性化提示

导入既有数据（Claude Code 会话、ChatGPT 导出、Obsidian 库、文本文件）以消除冷启动

跨 23 种语言进行多语言记忆检索与带引用问答

支持客户端

Claude Desktop

Cursor部分支持

Codex部分支持

Windsurf

Cline

Claude Code

OpenClaw

LangChain

CrewAI

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

Mengram 是面向 AI 智能体的长期记忆服务，存储三类记忆：语义记忆（事实与偏好）、情景记忆（事件与决策）以及程序性记忆（工作流）。其程序性记忆会在报告失败后自动演化出新版本，并记录导致失败的假设与需要预先检查的前置条件。Mengram 提供免费的 API 密钥、Python 与 JavaScript SDK，以及 LangChain、CrewAI 和 OpenClaw 集成，同时通过 MCP 服务器暴露给 Claude Desktop、Cursor、Codex、Windsurf、Cline 等客户端（仓库说明中提到 30 个工具）。该服务器托管于 https://mengram.io/mcp，使用 streamable-http 传输，需要 Authorization: Bearer <API 密钥> 头。它原生支持 23 种语言的多语言检索，并提供带引用的 ask 问答与生成系统提示的 Cognitive Profile。代码以 Apache-2.0 许可证发布，可在本地使用 Ollama 自托管。