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MCP兼容手册

跨 Agent 记忆中枢 MemTensor/memmy-agent

DeepSeek Harness
MemTensor0 天前有提交已提供中文文档扫描：含敏感能力
在 GitHub 查看 ↗

让你的工作在 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 等 Agent 之间接着做。

70.7/100
综合分
2,182
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/11/3 · 周下载取自 npm 全网（含 CI / 镜像），非本站安装数；综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

自动兼容检查未通过：缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装。以下命令仍可尝试，但可能失败。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add MemTensor/memmy-agent
该包不可直接 npm 安装，改从 GitHub 源安装（明细见下方安装检查）

状态速览

判定依据：实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位：已验证
是什么
dsh 原生插件 · market
装得上吗
本站已真实安装成功
非静态推断
L4 · 真实安装等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖，不等同于无风险
还在维护吗
活跃：最近一次提交在 0 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证（真实安装 L4 覆盖全站；L5 为运行时冒烟或实机截图，覆盖范围小于 L4） · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查需源码安装

缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装

展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✗npm 包memmy-agent（未发布到 npm，仅可源码安装）
✓Node 引擎要求 >=20 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明

源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本，按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。

验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/28 11:41:02

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🔵 扫描：含敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力：执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量（至少其一）。这是能力清单，不是危险判定——具体能力项与证据见下方，安装前请自行判断是否需要。

可执行外部命令读写/删除本地文件发起外部网络请求
查看扫描证据（共 33 处，展示前 24 条）
  • 读取本地文件
    AgentSourceCore/src/deepseek-session-files.ts:34
    entries = await readdir(directory, { withFileTypes: true });
  • 读取本地文件
    AgentSourceCore/src/deepseek-session-files.ts:54
    mtimeMs: (await stat(path)).mtimeMs
  • 读取本地文件
    AgentSourceCore/src/deepseek-session-files.ts:124
    const bytes = await readFile(filePath);
  • 读取本地文件
    AgentSourceCore/src/jsonl-lines.ts:17
    const stream = createReadStream(filePath);
  • 读取本地文件
    App/backend/src/load-env.ts:15
    if (existsSync(candidate)) {
  • 读取本地文件
    App/backend/src/load-env.ts:38
    if (!existsSync(options.manifestPath)) {
  • 读取本地文件
    App/backend/src/load-env.ts:42
    readFileSync(options.manifestPath, "utf8"),
  • 读取本地文件
    App/memmy-agent/src/load-env.ts:33
    if (existsSync(candidate) && hasCloudService(candidate)) {
  • 读取本地文件
    App/memmy-agent/src/load-env.ts:46
    return /^\s*MEMMY_CLOUD_SERVICE\s*=/m.test(readFileSync(filePath, "utf8"));
  • 读取本地文件
    App/memmy-agent/src/load-env.ts:67
    if (!existsSync(manifestPath)) {
  • 读取本地文件
    App/memmy-agent/src/load-env.ts:71
    readFileSync(manifestPath, "utf8"),
  • 读取本地文件
    App/memmy-agent/src/version.ts:13
    if (existsSync(manifestPath)) {
  • 读取本地文件
    App/memmy-agent/src/version.ts:14
    const manifest = JSON.parse(readFileSync(manifestPath, "utf8")) as {
  • 发起网络请求
    Knowledge/src/client.ts:220
    await this.request("/settings", "GET", undefined, signal),
  • 发起网络请求
    Knowledge/src/client.ts:241
    await this.request("/recall", "POST", { query }, signal),
  • 发起网络请求
    Knowledge/src/routes.ts:69
    return parseSettings(await client.request("/settings", "PUT", body));
  • 发起网络请求
    Knowledge/src/routes.ts:75
    return parseSettings(await client.request("/bases", "POST", body));
  • 发起网络请求
    Knowledge/src/routes.ts:86
    await client.request(
  • 发起网络请求
    Knowledge/src/routes.ts:95
    await client.request(
  • 发起网络请求
    Knowledge/src/routes.ts:102
    const data = record(await client.request(`/bases/${encodeURIComponent(request.params.id)}/members`));
  • 发起网络请求
    Knowledge/src/routes.ts:108
    return client.request(`/bases/${encodeURIComponent(request.params.id)}/members`, "POST", { userId: text(body.userId).trim() });
  • 读取本地文件
    Memory/src/runtime-build.ts:6
    const metadata = JSON.parse(readFileSync(new URL("../../memory-runtime.json", import.meta.url), "utf8")) as { buildId?: unknown };
  • 执行外部命令来自配置/变量
    Migrations/src/runtime-config-writer.ts:213
    const stdout = execFileSync(
  • 执行外部命令来自配置/变量
    Migrations/src/runtime-config-writer.ts:219
    execFileSync(
扫描于 2026/11/2（1 天前） · 范围 全包扫描 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用，不构成安全背书；人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

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界面预览

6 张 · 点击查看大图

功能亮点

  • 跨Agent共享记忆
  • 持久上下文
  • 本地记忆中枢

🍙 个人 AI 智能体兼本地记忆中枢，给所有 AI 智能体一份共享、完全可控的记忆和持久上下文——所有 AI 记住的是同一个你。现已支持 Claude Code、Codex、OpenClaw 和 Hermes Agent 等。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
让你的工作在 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 等 Agent 之间接着做。 项目简介 · 快速开始 · 技术实现 · 路线图 · 致谢 · 贡献者 English • 简体中文 Memmy 是什么？ 跨 Agent 任务延续 你正在用的 Agent，大多都能接入 deepseek harness, openclaw, hermes, claude code, codex, cursor, workbuddy, openCode, pi...都能用! cross-agent-cn.png 数据安全 data-security-cn.png 如何使用 Memmy？ 完整安装和配置说明见 入门指南。 1. 桌面端（推荐） 点击官网或者 GitHub Release 下载。 [!TIP] 注册 Memmy 后，即可获得免费 Token，体验完整的 Memory + Agent Runtime。 体验额度：注册赠送 Agent 任务体验 Token，当前额度和使用情况以应用内显示为准。 当体验额度用尽后，可切换至 BYOK 模式，使用自己的模型 API。
展开完整文档（README 剩余 1 节）
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项目简介 · 快速开始 · 技术实现 · 路线图 · 致谢 · 贡献者

English • 简体中文

Memmy 是什么？

跨 Agent 任务延续

你正在用的 Agent，大多都能接入

deepseek harness, openclaw, hermes, claude code, codex, cursor, workbuddy, openCode, pi...都能用!

cross-agent-cn.png

数据安全

data-security-cn.png

如何使用 Memmy？

完整安装和配置说明见 入门指南。

1. 桌面端（推荐）

点击官网或者 GitHub Release 下载。

[!TIP]
注册 Memmy 后，即可获得免费 Token，体验完整的 Memory + Agent Runtime。
体验额度：注册赠送 Agent 任务体验 Token，当前额度和使用情况以应用内显示为准。
当体验额度用尽后，可切换至 BYOK 模式，使用自己的模型 API。

2. 使用 memmy CLI /TUI

tui.png

Linux x64 或 arm64 需有可用的 systemd 用户会话，并使用 Node.js 22.23.4+（22.x）、24.22.1+（24.x）或 26.12.1+（26.x）。安装器不接受其他主版本：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MemTensor/memmy-agent/main/scripts/install.sh | bash
memmy

安装器会立即启用本地 Memory Service（memmy-memory.service）。首次裸执行 memmy 时，如尚未配置模型，会在当前终端进入配置向导；保存后启用 memmy-gateway.service，等待就绪并进入 TUI。二者均为只绑定本机地址的 systemd --user 服务，退出 TUI 或关闭终端不会停止；以后登录时会自动启动。安装器不会启用 linger。只有安装器生成的 launcher 会启用这套服务管理，源码构建的 Linux CLI 保持原有行为。

Gateway 启动期间，bootstrap 接口临时返回 HTTP 503 时会继续重试，直到 Gateway 就绪或启动等待超时。

启动或重新连接 Gateway 前，memmy 会把配置引用的环境变量、常用 Provider 凭据和终端 PATH 刷新到权限为 0600 的私有文件 ~/.memmy/systemd/gateway.env。这些值发生变化后，下次裸执行 memmy 会使用新环境重启用户服务。

systemctl --user status memmy-memory.service
systemctl --user status memmy-gateway.service

安装阶段只初始化 Memory 基础配置，不会修改 Codex、Claude Code、Cursor 等外部 Agent。需要接入时，由用户明确执行 memmy-memory init（接入检测到的 Agent）或 memmy-memory init --agent <agent> 安装对应的 Memory Skill 及受支持的 Hook/插件。

memmy onboard # 交互式配置模型、Provider、Gateway、Memory 和工具 memmy onboard --defaults # 使用默认值初始化 ~/.memmy/config.yaml 和 workspace memmy status # 检查配置、模型和 Provider memmy agent --message "介绍一下当前工作区" # 单轮任务 memmy # 进入交互式 TUI memmy serve # 启动 OpenAI 兼容 API（:18990）

最小 BYOK 配置位于 ~/.memmy/config.yaml：

agents:
defaults:
model: openai/gpt-4.1
provider: openai
timezone: "+08:00"
providers:
openai:
apiKey: ${OPENAI_API_KEY}

3. 使用 memmy-memory CLI

供 Agent、脚本和调试流程访问本地记忆服务：

memmy-memory init
memmy-memory health
memmy-memory search "项目里的记忆策略" memmy-memory add "这是一条需要保存的知识" memmy-memory get <id>

默认连接 http://127.0.0.1:18960；可用 --url、--token、--config、--source 和 --user-id 指定服务与命名空间。

只想单独运行记忆服务、不需要 Agent Runtime 时，从源码编译这个 CLI：

git clone https://github.com/MemTensor/memmy-agent.git
cd memmy-agent
npm install
npm run memory:build
mkdir -p ~/.local/bin
ln -sf "$PWD/Memory/dist/src/cli/index.js" ~/.local/bin/memmy-memory
memmy-memory install --service-only

install --service-only 会下载锁定版本的 Memory 运行时、注册并启动用户级服务，并验证 /api/v1/health，全程不向任何 Agent 安装 Skill 或适配器。需要 Node.js >=20；Windows 请在 Git Bash 中执行。npm run memory:binary 则把同一个 CLI 打包成可分发归档，输出到 Memory/src/cli/dist/binaries/，默认按当前平台构建，可用 MEMMY_MEMORY_TARGET 指定其他受支持平台。

4. 源码启动

git clone https://github.com/MemTensor/memmy-agent.git
cd memmy-agent
cp .env.example .env
npm install
npm run build
bash scripts/dev-start.sh

脚本会安装依赖、构建服务并启动开发环境。需要 Node.js >=22 和 npm；Windows 请使用 Git Bash。

Memmy 如何实现的？

架构、记忆服务和接入方式的详细说明见 Memmy 文档。

路线图

Memmy 做的是个人记忆基础设施，边界不止于 Coding Agent：

- 更多记忆来源——从 AI 对话扩展到浏览器行为、本地文档，乃至更多终端与硬件设备。
- 团队协作——规划中的 Agent 间协作能力，让团队成员的 AI 助手在隐私保护下共享知识。

致谢

Memmy 站在一群优秀的开源项目肩上，我们对此心怀感激。

- OpenClaw ——开源个人 AI 助手的先行者，它对多平台消息渠道的探索直接启发了 Memmy 的渠道连接设计。
- hermes-agent ——Nous Research 打造的自我进化 Agent，它在持久记忆与技能自学习上的实践让我们看到 Agent 可以「越用越懂你」。
- nanobot ——从极简原型生长为功能完备的开源 Agent 平台，它对 Agent 循环与 MCP 集成的工程实践为 Memmy 的核心设计提供了重要参考。

开源的意义在于让好的想法流动起来，我们希望 Memmy 也能成为这条河流的一部分。

贡献者

感谢每一位让 Memmy 变得更好的贡献者 ❤️
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