连接

Nowledge Mem 的连接入口，是让你真正每天在用的工具共享同一份记忆。知识留在一个地方，工具可以随时更换。

一段提示词，连接任意工具

连接受支持的 AI 工具，最快的办法是一段提示词：

读取 https://mem.nowledge.co/SKILL.md，并按其中说明为我当前使用的 AI 工具安装或更新 Nowledge Mem。

把它粘到 Claude Code、Grok Build、Codex、Cursor、Gemini CLI、Copilot CLI、OpenClaw、Hermes、Droid、Alma、Bub、Pi、OpenCode、Kimi Code、ZCode、MiMo Code、OMP 或 Claude Desktop 中。AI 工具会读取 SKILL.md、识别所在宿主、选择匹配的安装或设置路径、验证连接，并告诉你需要重启什么。命令行宿主通常可以直接安装；桌面应用型工具可能仍需要你确认市场安装或手动步骤。

如果要远程或跨设备接入，先用 nmem config client set --url ... --api-key ... 配置共享客户端连接。桌面应用里的远程 URL 和 API key 相关设置位于 设置 → Access Anywhere。

下面的页面仍然有用。它们讲清每个工具的行为（Working Memory 怎么接、怎么检索、怎么提炼、怎么保存线程），也包括少数几个要换条路安装的入口（浏览器扩展、Raycast、轨迹提取器）。先从这段提示词开始；需要行为细节或排障时，再翻对应页面。

先理解“自主能力阶梯”

接入的是同一个 Mem 服务器，不同宿主给你的实际体验却可能差很多。

最实用的规则只有一句：宿主能装专属 Nowledge 路径时，就先装它。只有在没有更好入口时，才退回到通用 MCP。

不过有一个值得单独说清的例外：有些宿主最好的体验其实是 hybrid。现在最典型的就是 Codex。先装 Codex 插件包，拿到 Working Memory、自动线程捕获、内置本地 MCP 和 nmem 兜底；如果你使用远程 Mem 或自定义端口，再在 Codex 配置里覆盖这条 MCP 连接。

对话同步到底走哪条路径

Mem 有三条对话同步路径。它们的目标不是各存一份，而是汇入同一条已保存的对话。

关键边界是 transcript 在哪里。如果 Mem 跑在另一台机器上，那台服务器无法自己扫描你笔记本上的 ~/.codex、~/.claude、~/.gemini、~/.pi 或 OpenCode 数据库。请在 AI 工具运行的那台机器上安装连接器或执行 nmem t sync；它会通过同一份 nmem 客户端配置，把结果上传到本地或远程 Mem。

这些路径使用同一套 source 名称和稳定 thread ID。比如 Claude Code 的会话无论来自桌面端 watcher、Claude Code hook，还是一次历史 nmem t sync，都会落到 claude-code-<sessionId>，不会拆成多条重复对话。

如果导入中途停止，直接再运行一次即可。历史同步会先预览、逐个会话处理；重复运行时会走带去重的追加路径，而不是制造重复消息。

先选路径，再开始

Nowledge Mem 的连接方式有很多，但第一判断其实很简单：如果你的工具已经有专属 Nowledge 连接入口，就先用它。只有在没有专属路径时，才考虑共享包、直接 MCP、CLI 或导入流程。

对大多数用户来说，可以按这个顺序判断：

1. 你的工具如果已经有专属 Nowledge 连接入口，就安装它。
2. 如果你的工作主要发生在 ChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft Copilot 等网页聊天里，就安装浏览器扩展。
3. 如果没有专属连接，但支持共享技能或提示词，就用复用型工作流包。
4. 只有当客户端支持 MCP、但没有更好的专属路径时，再直接配置 MCP。
5. 如果你需要手动命令、脚本或本地自动化，就直接使用 CLI。

通过 OAuth 远程连接 MCP

当某个 AI 客户端要求填写远程 MCP URL，并通过 OAuth 授权时，使用这条路径。ChatGPT Connectors 是最常见的例子：先从 ChatGPT 网页设置创建 connector，之后在 ChatGPT 网页版或桌面版里输入 @Nowledge Mem 就能使用。其他支持 OAuth 的 MCP 客户端也使用同一个 Mem 地址。

在 Mem 桌面端里：

1. 打开连接。
2. 找到通过 OAuth 远程连接 MCP。
3. 点击开始设置。Mem 会在需要时启动 Access Anywhere。
4. 复制指南里显示的 Access Anywhere MCP endpoint。这个地址必须以 /mcp 结尾，例如：

https://your-access-anywhere-domain.example/mcp

以 ChatGPT 为参考流程：

1. 打开 ChatGPT Connectors Advanced 设置。
2. 在 Connectors 里选择 Create。
3. 粘贴 Mem MCP endpoint。
4. 继续完成 ChatGPT 的 connector 设置。
5. 当 Mem 打开 OAuth 授权页面时，确认授权。
6. 之后在 ChatGPT 网页版或桌面版里输入 @Nowledge Mem，让 ChatGPT 搜索 Mem。

其他 OAuth MCP 客户端也使用同一个 endpoint。关键是粘贴 Mem 给出的公开 /mcp 地址，不要粘贴普通网页地址，也不要粘贴私有 nmem_ API key。

完整的 ChatGPT 截图步骤请看 ChatGPT 网页版与桌面版。

适合很多编程智能体的最快复用方案

对于支持 skills 安装器的智能体环境：

npx skills add nowledge-co/community/nowledge-mem-npx-skills

这会安装可复用的记忆技能，用于搜索、Working Memory、交接与提炼。智能体仍会自己决定何时调用它们；如果你的工具支持原生连接或 MCP 配置，自动化程度会更高。

如果你的工具有自己专属的复用型工作流包，而不是通用的 skills 路径，就直接使用那份指南。比如 Codex 就应该跟着 Codex 指南 来配置。

专属 Nowledge 连接 与完整会话捕获

如果你需要的是真实录制的会话内容，而不是一个可恢复的摘要，那么你走的是哪条连接路径就非常重要。

如果你想看更完整的线程保存与导入矩阵，请继续看 对话指南。

面向自定义智能体的意图控制

原生连接通常已经把行为规则准备好了，会直接告诉智能体何时读取工作记忆简报、何时检索过去知识，以及何时保存真正值得长期保留的信息。

如果你想看完整的“每个宿主应该改哪里”对照表，请直接看 安全地自定义连接行为。

如果你的智能体没有专属插件或扩展，就应该把这层“意图控制”直接写进 AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md 或系统提示中。

## Nowledge Mem

把 Nowledge Mem 当作你的外部记忆系统。

在会话开始时：
- 如果身份、分区、行为规则或多智能体上下文重要，先运行 `nmem --json context --source-app "<host>"`。
- 只需要轻量日常简报时，再运行 `nmem --json wm read`。
- 如果 Context Bundle 已经包含 Working Memory，不要马上重复读取 Working Memory。
- 如果宿主已经知道当前项目、Agent 或工作区所在的分区，就把 `--space "<space name>"` 一起带上。
- 如果这个 Agent 是由多智能体编排工具启动的，`--source-app` 仍然写子运行时本身，并在子进程环境变量里设置 `NMEM_AGENT_ID="<agent id>"`。

在这些情况下主动搜索：
- 用户提到之前做过的工作、过去修过的问题，或更早的某个决策
- 当前任务是在继续某个已命名的功能、Bug、重构或子系统
- 当前的调试模式很像以前解决过的问题
- 用户在问理由、偏好、流程，或团队反复使用的工作方式

检索路由：
- 先用 `nmem --json m search` 查持久知识。
- 当用户问的是某次过去的讨论，或需要准确的对话历史时，再用 `nmem --json t search`。
- 如果结果里带有 `source_thread`，就用 `nmem --json t show <thread_id> --limit 8 --offset 0 --content-limit 1200` 分页查看，不要一口气加载整条长对话。

在保存知识时：
- 只有真正新的长期知识才用 `nmem --json m add`。
- 如果已有记忆已经记录了同一个决策、偏好或流程，而这次只是补充或修正，请改用 `nmem m update <id> ...`，不要制造重复。
- 交接摘要相关保存只在用户明确要求可恢复的交接摘要时使用。

nmem agents upsert cindy \
  --name "Cindy" \
  --default-space onboarding \
  --instructions "帮助用户完成 onboarding。一次只解释一个步骤。"

NMEM_AGENT_ID="cindy"

模型上下文协议 (MCP)

MCP 是 Nowledge Mem 面向通用客户端的兼容层。只有当你的客户端支持 MCP、但没有专属的 Nowledge 连接时，才应该优先走这条路径。

专属连接、复用包 与 直接 MCP

MCP 能力

• 搜索记忆：memory_search
• 读取 Context Bundle：read_context_bundle
• 读取工作记忆简报：read_working_memory
• 添加记忆：memory_add
• 更新记忆：memory_update
• 列出记忆标签：list_memory_labels
• 查找已保存对话：thread_search、thread_fetch_messages、search_thread_messages
• 提示词：sum（把稳定的决策、流程和经验提炼为记忆）

MCP 不负责导入本地 transcript 文件。你的工具有原生连接时，优先使用原生连接；否则请在运行智能体的那台机器上执行 nmem t save --from claude-code、nmem t save --from grok、nmem t save --from codex 或 nmem t save --from gemini-cli。这样采集始终发生在本机，本地 Mem 和远程 Mem 使用同一条可靠路径。

MCP 服务器配置

Nowledge Mem MCP Server

Server Endpoint

http://localhost:14242/mcp/

Configuration Guide and Examples

Cursor GuideChatWise GuideFor Any Agent

For clients like Cursor, use this JSON snippet in their settings. For remote Mem, run nmem config mcp show --host cursor and paste the generated block instead.

{
  "mcpServers": {
    "nowledge-mem": {
      "url": "http://127.0.0.1:14242/mcp/",
      "type": "streamableHttp",
      "headers": {
        "APP": "Cursor"
      }
    }
  }
}

Guide

MCP Supported Services

Cursor

ChatWise

Claude Desktop

Claude Code

Github Copilot

Trae

Codex

Gemini Cli

Qwen Code

+ any agent that supports MCP

自主行为的系统提示

对于只支持 MCP 的应用，把下面这段策略加入系统提示、CLAUDE.md 或 AGENTS.md，就能让智能体更主动、更稳定地使用记忆能力：

## Nowledge Mem 记忆工具

你可以使用 Nowledge Mem 进行知识管理，请主动使用这些工具：

**会话开始时（`read_working_memory`）：**
- 调用 `read_working_memory` 获取今日简报
- 了解用户当前的关注领域、优先事项和未解决问题
- 在与当前任务相关时自然引用这些上下文
- 如果任务明显是在续接、复盘、查回归、准备发布，或追问过去的决策，不要停在简报这里，继续做一次有针对性的检索

**何时搜索（`memory_search`）：**
- 当前话题与之前的工作有关联
- 当前问题与过去解决过的问题类似
- 用户询问过去的决策（"我们为什么选择 X？"）
- 复杂调试，可能匹配过去的根本原因
- 复盘、发布、文档对齐、连接行为异常这类问题，通常也值得在前面就先查一次

**何时搜索对话（`thread_search` / `thread_fetch_messages`）：**
- 用户在问某次之前的讨论或具体对话历史
- 某条记忆结果指向来源对话
- 按页逐步抓取消息，不要一次性倾倒整条长对话
- 只有在确实需要之前那段讨论本身时，再升级到对话检索

**何时保存记忆（`memory_add`）：**
- 解决复杂问题或完成调试后
- 做出重要决策并附带理由时
- 发现关键洞察（"原来如此"时刻）后
- 整理流程或工作方式时
- 在一段实质性工作结束前，主动检查一次：是否应该新增或更新一条真正值得留下的记忆
- 跳过：常规修复、进行中的工作、普通问答
- 已经知道类型时，传入 `unit_type`：`fact`、`preference`、`decision`、`plan`、`procedure`、`learning`、`context` 或 `event`

**何时更新已有记忆（`memory_update`）：**
- 在保存前先搜索，看这个主题是否已经存在
- 如果检索结果已经包含同一个决策、偏好或流程，就更新原有记忆，而不是再新增一条近似重复的内容
- 当新信息是在补充、修正或延伸已有知识时，优先使用更新

这能让仅支持 MCP 的应用进入“有引导”的主动记忆模式。但它仍然不等于 hook 驱动的原生连接。所以，只要你的宿主已经有专属 Nowledge 包，优先走专属路径。

浏览器扩展

从受支持的 Web AI 聊天平台捕获记忆，支持自动捕获、手动提炼和对话备份。

对话

导入和管理来自编程工具、导出文件、API 或命令行的对话。

工具指南

按你实际使用的产品来找对应的安装与配置指南。这里既包含原生连接，也包含内置路径和可复用工作流包。

如果你想在安装后确认这条路径是否真的已经生效，请配合 如何确认 Mem 已经在工作 一起使用。

相关指南： Claude Code · Grok Build · Droid · Cursor · Claude Desktop · Codex · OpenCode · Pi · Kimi Code · ZCode · MiMo Code · OMP · Hermes Agent · Proma · Gemini CLI · Alma · OpenClaw · Raycast · 内置 Web 聊天

LLM 友好文档

本文档站的每一页都可以作为干净的 Markdown 供 AI 智能体和 LLM 使用：

curl -H "Accept: text/markdown" https://mem.nowledge.co/docs/integrations

无需认证。

API

RESTful API，完整访问你的知识库。

命令行界面 (CLI)

nmem CLI 提供终端下的知识库访问，面向开发者和 AI 智能体。

安装

快速上手

# 检查连接
nmem status

# 搜索记忆
nmem m search "项目笔记"

# 创建记忆
nmem m add "重要洞察" --title "项目学习"

# 保存 Claude Code/Grok Build/Codex/Gemini 会话
nmem t save --from claude-code
nmem t save --from grok
nmem t save --from codex -s "本次完成的内容摘要"
nmem t save --from gemini-cli -s "本次完成的内容摘要"

AI 智能体

# JSON 输出，便于解析
nmem --json m search "API 设计"

# 链式命令
ID=$(nmem --json m add "笔记" | jq -r '.id')
nmem --json m update "$ID" --importance 0.9

命令参考

下一步

• 故障排除：常见问题和解决方案
• 后台智能：知识图谱、洞察和自主功能