Install MCP (Supermemoryai)

State-of-the-art memory and context engine for AI.

Docs · Quickstart · Dashboard · Discord

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我们是一个研究实验室，围绕它构建引擎、插件和工具。

你的AI会在对话之间忘记一切。超级内存解决了这个问题。

它自动从对话中学习，提取事实，构建用户配置文件，处理知识更新和矛盾，忘记过期信息，并在正确的时间提供正确的上下文。完整的RAG、连接器、文件处理——整个上下文堆栈，一个系统。

所有这些都在我们的单一记忆结构和本体中。

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使用超级内存

🧑‍💻 I use AI tools

使用我们的应用程序建立自己的个人超级记忆。构建 每次对话的持久内存图.

你的人工智能会记住你的偏好、项目、过去的讨论，并随着时间的推移变得越来越聪明。

→ 跳转到用户设置

🔧 I'm building AI products

通过以下方式为您的代理和应用程序添加内存、RAG、用户配置文件和连接器 单个API.

无矢量数据库配置。无预埋管线。没有分块策略。

→ 跳转到开发人员快速入门

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赋予你的AI记忆

Supermemory应用程序、浏览器扩展程序、插件和MCP服务器为任何兼容的AI助手提供持久内存。一次安装，你的AI就会记住你。

应用程序

您可以免费使用我们面向消费者的应用程序，无需任何代码即可使用超级内存。

开始于https://app.supermemory.ai

它还内置了一个代理，我们称之为Nova。

超级内存插件

Supermemory内置了用于Claude Code、OpenCode、OpenClaw和Hermes的插件。

这些插件是超级内存API的实现，它们是开源的！

你可以在这里找到它们：

• Openclaw插件：https://github.com/supermemoryai/openclaw-supermemory
• Claude代码插件：https://github.com/supermemoryai/claude-supermemory
• OpenCode插件：https://github.com/supermemoryai/opencode-supermemory
• Hermes代理商（超级内存供应商）：https://github.com/NousResearch/hermes-agent

MCP-快速安装

npx -y install-mcp@latest https://mcp.supermemory.ai/mcp --client claude --oauth=yes

替换 claude 与您的客户： cursor, windsurf, vscode等等。

在此处阅读更多关于我们的MCP的信息-https://supermemory.ai/docs/supermemory-mcp/mcp

你的AI会得到什么

运作原理

安装后，Supermemory将在后台运行：

1. 你和你的AI正常对话。 分享偏好，提及项目，讨论问题。
2. Supermemory提取并存储重要内容。 事实、偏好、项目背景——而不是噪音。
3. 下一次对话，你的AI已经认识你了。 它回忆起你正在做什么，你喜欢什么，你之前讨论过什么。

内存的作用域为 项目 （容器标签），这样您就可以将工作和个人上下文分开，或者按客户端、仓库或其他任何方式进行组织。

支持的客户

克劳德桌面 · 光标 · 帆板运动 · VS Code · 克劳德代码 · 开源代码 · 开爪 · 赫尔墨斯

MCP服务器是开源的-- 查看源代码.

手动配置

将此添加到您的MCP客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "supermemory": {
      "url": "https://mcp.supermemory.ai/mcp"
    }
  }
}

或者使用API密钥而不是OAuth：

{
  "mcpServers": {
    "supermemory": {
      "url": "https://mcp.supermemory.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer sm_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

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使用超级内存（API）构建

如果你正在构建人工智能代理或应用程序，Supermemory通过一个API为你提供整个上下文堆栈-内存、RAG、用户配置文件、连接器和文件处理。

安装

npm install supermemory    # or: pip install supermemory

快速入门

import Supermemory from "supermemory";

const client = new Supermemory();

// Store a conversation
await client.add({
  content: "User loves TypeScript and prefers functional patterns",
  containerTag: "user_123",
});

// Get user profile + relevant memories in one call
const { profile, searchResults } = await client.profile({
  containerTag: "user_123",
  q: "What programming style does the user prefer?",
});

// profile.static  → ["Loves TypeScript", "Prefers functional patterns"]
// profile.dynamic → ["Working on API integration"]
// searchResults   → Relevant memories ranked by similarity

from supermemory import Supermemory

client = Supermemory()

client.add(
    content="User loves TypeScript and prefers functional patterns",
    container_tag="user_123"
)

result = client.profile(container_tag="user_123", q="programming style")

print(result.profile.static)   # Long-term facts
print(result.profile.dynamic)  # Recent context

Supermemory会自动提取记忆，构建用户配置文件，并返回相关上下文。没有嵌入管道，没有向量数据库配置，没有分块策略。

框架集成

每个主要AI框架的插件包装：

// Vercel AI SDK
import { withSupermemory } from "@supermemory/tools/ai-sdk";
const model = withSupermemory(openai("gpt-4o"), { containerTag: "user_123", customId: "conv-1" });

// Mastra
import { withSupermemory } from "@supermemory/tools/mastra";
const agent = new Agent(withSupermemory(config, "user-123", { mode: "full" }));

Vercel AI SDK · LangChain · LangGraph · OpenAI代理SDK · 马斯特拉 · AgNO · 克劳德记忆工具 · n8n

搜索模式

// Hybrid (default) — RAG + Memory in one query
const results = await client.search.memories({
  q: "how do I deploy?",
  containerTag: "user_123",
  searchMode: "hybrid",
});
// Returns deployment docs (RAG) + user's deploy preferences (Memory)

// Memories only
const results = await client.search.memories({
  q: "user preferences",
  containerTag: "user_123",
  searchMode: "memories",
});

用户档案

传统记忆依赖于搜索——你需要知道要问什么。Supermemory会自动为每个用户维护一个配置文件：

const { profile } = await client.profile({ containerTag: "user_123" });

// profile.static  → ["Senior engineer at Acme", "Prefers dark mode", "Uses Vim"]
// profile.dynamic → ["Working on auth migration", "Debugging rate limits"]

一个电话。~50ms。在你的系统提示符中注入，你的代理会立即知道它在和谁说话。

连接器

自动将外部数据同步到您的知识库中：

Google 云端硬盘 · Gmail · 概念 · OneDrive · GitHub · 网络爬虫

实时网络钩子。文档自动处理、分块和可搜索。

API一览

API完整参考→ supermemory.ai/docs

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基准测试

Supermemory在所有主要的AI内存基准测试中都是最先进的：

我们还建造 内存工作台 --一个用于标准化、可重复的内存提供者基准测试的开源框架。直接比较Supermemory、Mem0、Zep和其他软件：

bun run src/index.ts run -p supermemory -b longmemeval -j gpt-4o -r my-run

对自己的内存解决方案进行基准测试

我们为公司提供代理技能，使其能够将自己的上下文和内存解决方案与超级内存进行基准测试。

npx skills add supermemoryai/memorybench

只需运行此命令并执行 /benchmark-context -Supermemory将自动为您完成工作！

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记忆是如何在引擎盖下工作的

Your app / AI tool
        ↓
   Supermemory
        │
        ├── Memory Engine     Extracts facts, tracks updates, resolves contradictions,
        │                     auto-forgets expired info
        ├── User Profiles     Static facts + dynamic context built from engine, always fresh
        ├── Hybrid Search     RAG + Memory in one query
        ├── Connectors        Real-time sync from Google Drive, Gmail, Notion, GitHub...
        └── File Processing   PDFs, images, videos, code → searchable chunks

记忆不是RAG。 RAG检索文档块——无状态，对每个人都有相同的结果。内存提取和跟踪 *关于用户的事实* 随着时间的推移。它理解“我刚搬到旧金山”取代了“我住在纽约”。默认情况下，Supermemory会同时运行这两个功能，因此您可以进行知识库检索 *和* 每个查询中的个性化上下文。在此处阅读更多相关信息-https://supermemory.ai/docs/concepts/memory-vs-rag

自动遗忘。 超级记忆知道记忆何时变得无关紧要。临时事实（“我明天有考试”）在日期过后失效。矛盾会自动解决。噪音永远不会成为永久记忆。

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链接

• 📖 文档
• 🚀 快速入门
• 🧪 内存工作台
• 🔌 集成
• 💬 Discord 的中文翻译是“不和谐”或“纷争”。
• 𝕏 推特

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Give your AI a memory. It's about time..