Memory MCP:AI 的持久化知識圖譜
了解 Memory MCP 如何讓 AI 助手使用本地知識圖譜在對話間記住資訊。掌握實體、關係、觀察和持久化記憶管理。
你是否希望 AI 助手能在對話間記住資訊?例如記住你的專案結構、編碼偏好,或不想每次都重複的重要上下文?
Memory MCP 正好提供這個功能 - 一個持久化知識圖譜,讓 Claude 能在聊天會話間記住資訊。Claude Code 現在已內建檔案式記憶功能;Memory MCP 則以你能完全掌控的結構化、可查詢知識圖譜作為補充。
2026 年 11 月 4 日更新: 修正安裝設定。Claude Code 沒有
--scope global(請改用--scope user);user 與 local scope 的伺服器存放在~/.claude.json,不是~/.claude/.mcp.json;所有MEMORY_FILE_PATH都改為絕對路徑,因為伺服器會以自己的套件目錄(而非你的專案)來解析相對路徑。
什麼是 Memory MCP?
Memory MCP(也稱為知識圖譜記憶伺服器)是 Anthropic 官方的 MCP 服務器,使用儲存為 JSONL 檔案的本地知識圖譜為 Claude 提供持久化記憶。
核心概念:知識圖譜
系統使用三個核心組件:
- 實體(Entities) - 知識圖譜中的主要節點(人、專案、概念)
- 關係(Relations) - 實體間的有向連接(以主動語態儲存)
- 觀察(Observations) - 關於實體的離散資訊片段
核心特色
-
持久化記憶 🧠
- 資訊在聊天會話間保存
- 儲存在本地 JSONL 檔案
- 不會將資料發送到外部伺服器
-
結構化知識 🕸️
- 具有實體和關係的知識圖譜
- 概念間的語義關係
- 易於查詢和遍歷
-
隱私優先 🔒
- 所有資料本地儲存
- 完全控制你的資料
- 無雲端依賴
-
跨會話上下文 🔄
- Claude 記得之前的對話
- 基於過去討論建立
- 無需重複上下文
安裝與設定
方法一:使用官方 CLI(推薦)
# 只用於這個專案(local scope,存放在 ~/.claude.json)
# 請在專案根目錄執行:shell 會把 $PWD 展開成絕對路徑
claude mcp add \
--scope local \
memory \
-e MEMORY_FILE_PATH="$PWD/.claude/memory.jsonl" \
-- npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
# 用於你所有的專案(user scope)
claude mcp add \
--scope user \
memory \
-e MEMORY_FILE_PATH="$HOME/.claude/memory.jsonl" \
-- npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
透過 npx 執行時,伺服器需要 Node.js 24 以上版本。
MEMORY_FILE_PATH 請使用絕對路徑。 伺服器會以自己的套件目錄(透過 npx 執行時是 npm 快取中的某個資料夾)來解析相對路徑,而不是你的專案。以 ~/ 開頭的路徑在目前的版本(2026 年 10 月起的 v1.0.0 及之後)可用,因為伺服器會自行展開;先前以日期編號的版本(至 2026.8.31 為止)則會把它當成相對路徑。不要指望 shell 幫你展開 ~:JSON 設定根本不經過 shell,而 zsh(macOS 預設)與 POSIX sh 會把 -e KEY=~/... 原封不動地傳下去。"$HOME/..." 與 "$PWD/..." 則在 bash 和 zsh 中都會被展開。
專案用的指令採用 local scope,讓這個只適用於你這台機器的路徑留在你自己的 ~/.claude.json;若用 --scope project,它會被寫進團隊共用的 .mcp.json。
方法二:手動配置
編輯專案根目錄的 .mcp.json(project scope)。user 與 local scope 的伺服器存放在由 Claude Code 代為管理的 ~/.claude.json,請改用 claude mcp add 新增:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
"env": {
"MEMORY_FILE_PATH": "/Users/you/my-project/.claude/memory.jsonl"
}
}
}
}
實際使用範例
範例一:記住專案架構
你:「記住:這個專案使用微服務架構,有 5 個服務:
auth、api、database、cache 和 queue」
Memory MCP 創建:
- 實體:「project-architecture」(類型:architecture)
- 觀察:「使用微服務架構」
- 實體:「auth-service」(類型:service)
- 關係:project-architecture -> contains -> auth-service
...
下次會話:
你:「我們的專案架構是什麼?」
Claude:「你的專案使用微服務架構,有 5 個服務...」
範例二:記住編碼偏好
你:「我偏好使用 const 而非 let,箭頭函數而非 function 宣告」
Memory MCP 創建:
- 實體:「coding-preferences」(類型:preferences)
- 觀察:「偏好 const 而非 let」
- 觀察:「偏好箭頭函數而非 function 宣告」
稍後:
Claude 在撰寫代碼時自動應用這些偏好
可用工具
1. create_entities - 創建實體
2. create_relations - 創建關係
3. add_observations - 添加觀察
4. search_nodes - 搜尋節點
5. open_nodes - 開啟特定節點
6. delete_entities - 刪除實體
7. delete_observations - 刪除觀察
8. read_graph - 讀取整個圖譜
最佳實踐
✅ 推薦
- 結構化實體名稱 - 使用清晰的命名
- 清晰的實體類型 - 保持類型一致性
- 主動語態關係 - 使用「depends-on」而非被動語態
- 細粒度觀察 - 保持觀察具體明確
- 定期記憶審查 - 定期檢查記憶圖譜
❌ 避免
- 儲存敏感資料 - 絕不儲存密碼、API 金鑰或個人資訊
- 重複實體 - 創建前檢查實體是否存在
- 模糊觀察 - 保持具體和可操作
- 循環引用 - 可能導致圖遍歷混亂
記憶範圍策略
策略一:專案特定記憶
策略二:全域共享記憶
策略三:混合方法
與其他 MCP 整合
Memory + Filesystem MCP
Memory + Context7 MCP
結論
Memory MCP 在 Claude Code 內建的檔案式記憶之外,加入一個結構化、可查詢的知識圖譜,讓 Claude 擁有可遍歷、可查詢的持久上下文感知。它實現:
- ✅ 跨會話連續性
- ✅ 專案知識積累
- ✅ 個人化 AI 協助
- ✅ 減少上下文重複
適合你嗎?
| 使用場景 | 推薦度 |
|---|---|
| 長期專案 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 多個相關專案 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 團隊知識分享 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 個人編碼偏好 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 一次性任務 | ⭐⭐ |
立即開始
- 安裝(在專案根目錄執行):
claude mcp add memory -e MEMORY_FILE_PATH="$PWD/.claude/memory.jsonl" -- npx -y @modelcontextprotocol/server-memory - 開始建立你的知識圖譜
- 享受持久化 AI 記憶