为 Proma 配置 MCP 工具、SessionStart 启动上下文、Stop hook 会话捕获，以及标准 Nowledge Mem skills。

给你的智能体

把这行交给你的智能体。它应该先使用统一安装指南；这一页保留为行为说明和排障参考：

读取 https://mem.nowledge.co/SKILL.md，按其中说明为 Proma 安装或更新 Nowledge Mem。用 nmem status 和 Working Memory 检查验证结果，并总结你改了什么。

当前推荐路径

Proma 基于 Claude Agent SDK，支持 MCP 和生命周期 hooks。Nowledge Mem 利用这条路径：MCP 提供记忆工具，SessionStart 读取 Working Memory，Stop 捕获会话，skills 负责给智能体清晰的行为引导。

Proma 是一个桌面智能体。接入 Nowledge Mem 后，它可以在新会话开始时读到你的 Working Memory，在需要时检索跨工具知识，并把 Proma 对话保存为 Mem 里可搜索的线程。

怎样算安装成功

启动一个新的 Proma 会话，问一句 What was I working on?。如果能看到最近的 Working Memory 上下文，再发送一条带有独特短语的消息，等 Proma 回复完成后运行 nmem t search "那段短语" --source proma。你应该能在 Mem 里找到这条 Proma 线程。

开始之前

Nowledge Mem 已在本地运行（安装指南），或你已经有可访问的远程 Mem 服务
已安装 Proma
本机有 Python 3.9+，命令名为 python3 或 python
nmem CLI 在你的 PATH 中

nmem status

如果找不到 nmem，可以从 Mem 桌面应用的开发者工具安装 CLI，或运行：

pip install nmem-cli

设置

下载插件文件

rm -rf /tmp/nowledge-community
git clone https://github.com/nowledge-co/community.git /tmp/nowledge-community
mkdir -p ~/.proma/hooks ~/.proma/agent-workspaces/default/skills
cp /tmp/nowledge-community/nowledge-mem-proma-plugin/hooks/save-to-nmem.py ~/.proma/hooks/
cp /tmp/nowledge-community/nowledge-mem-proma-plugin/hooks/read-working-memory.py ~/.proma/hooks/
cp -R /tmp/nowledge-community/nowledge-mem-proma-plugin/skills/{read-working-memory,search-memory,distill-memory,save-thread,status} ~/.proma/agent-workspaces/default/skills/

添加 MCP 服务

创建或编辑 ~/.proma/agent-workspaces/default/mcp.json。如果这个文件已经存在，把 nowledge-mem 合并到现有的 servers 对象里，不要直接覆盖其它服务。

~/.proma/agent-workspaces/default/mcp.json

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

本地 Mem 通常不需要 API key。

如果你使用远程 Mem，把 URL 换成远程地址，并加上 key：

~/.proma/agent-workspaces/default/mcp.json

{
  "servers": {
    "nowledge-mem": {
      "url": "https://mem.example.com/mcp/",
      "type": "streamableHttp",
      "headers": {
        "APP": "Proma",
        "Authorization": "Bearer nmem_your_key",
        "X-NMEM-API-Key": "nmem_your_key"
      }
    }
  }
}

启用 hooks

创建或编辑 ~/.proma/settings.json。hook 命令里建议使用绝对路径。把 /Users/you 换成你自己的 home 目录。

~/.proma/settings.json

{
  "hooks": {
    "Stop": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 \"/Users/you/.proma/hooks/save-to-nmem.py\"",
            "timeout": 30,
            "async": true
          }
        ]
      }
    ],
    "SessionStart": [
      {
        "matcher": "startup|resume",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 \"/Users/you/.proma/hooks/read-working-memory.py\"",
            "timeout": 10,
            "async": true
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

如果你的 Proma 版本会展开 hook 命令里的环境变量，也可以设置 PROMA_HOME，并使用插件自带 hooks/hooks.json 里的 ${PROMA_HOME} 写法。Python 脚本在没有 PROMA_HOME 时会默认读写 ~/.proma，但 hook 命令本身仍然需要是 Proma 能执行的路径。

添加行为引导

把下面这段加入你给 Proma 使用的工作区引导文件，例如 CLAUDE.md：

## Nowledge Mem

At session start, read Context Bundle when available, then fall back to Working Memory.
When the user references previous work, search Nowledge Mem memories first, then
threads if needed.
When the conversation produces a durable decision, procedure, preference, or
learning, save it to Nowledge Mem.
Automatic thread capture is handled by the Proma Stop hook.

改完 MCP 或 hook 配置后，重启 Proma。

自动发生的事

SessionStart 运行 read-working-memory.py，它会先调用 nmem --json context --source-app proma，再回退到 nmem --json wm read
Stop 运行 save-to-nmem.py，解析 Proma JSONL 会话，并把消息追加进 Mem 线程
会话捕获 会用 Proma 消息 UUID 去重，避免重复 hook 导致重复导入
MCP 工具 让 Proma 可以搜索记忆、保存长期知识、搜索线程、检查状态
Skills 说明何时读取 Context Bundle 或 Working Memory、搜索、蒸馏、保存线程和检查状态

检索和蒸馏仍然需要智能体按语境调用 MCP 工具。线程捕获和启动上下文注入由生命周期 hook 负责，不依赖模型主动选择工具。

更新

cd /tmp/nowledge-community
git pull
cp nowledge-mem-proma-plugin/hooks/save-to-nmem.py ~/.proma/hooks/
cp nowledge-mem-proma-plugin/hooks/read-working-memory.py ~/.proma/hooks/
cp -R nowledge-mem-proma-plugin/skills/{read-working-memory,search-memory,distill-memory,save-thread,status} ~/.proma/agent-workspaces/default/skills/

然后重启 Proma。

远程模式

hooks 和 CLI fallback 使用本机的 nmem 客户端配置：

nmem config client set url https://mem.example.com
nmem config client set api-key nmem_your_key

MCP 仍然读取 Proma 的 mcp.json，所以使用远程 Mem 时，两处配置都要指向同一个服务。

常见问题

MCP 工具没有出现。 确认 mcp.json 的顶层 key 是 servers，然后重启 Proma。

新会话开头没有启动上下文。 先运行 nmem status，再检查 ~/.proma/log/nmem-hook.log。

Mem 里看不到 Proma 线程。 发送一轮正常消息，等 Proma 回复完成。Stop hook 会在一轮结束后运行。然后检查 ~/.proma/log/nmem-hook.log，并用 nmem t search "短语" --source proma 搜索。

远程 MCP 能用，但 hooks 不工作。 MCP 使用 mcp.json；hooks 使用本机 nmem 客户端配置。请在运行 Proma 的机器上执行 nmem config client set url ... 和 nmem config client set api-key ...。

开始之前

Nowledge Mem 已在本地运行（安装指南），或你已经有可访问的远程 Mem 服务
已安装 Proma
本机有 Python 3.9+，命令名为 python3 或 python
nmem CLI 在你的 PATH 中

nmem status

如果找不到 nmem，可以从 Mem 桌面应用的开发者工具安装 CLI，或运行：

pip install nmem-cli

设置

下载插件文件

rm -rf /tmp/nowledge-community
git clone https://github.com/nowledge-co/community.git /tmp/nowledge-community
mkdir -p ~/.proma/hooks ~/.proma/agent-workspaces/default/skills
cp /tmp/nowledge-community/nowledge-mem-proma-plugin/hooks/save-to-nmem.py ~/.proma/hooks/
cp /tmp/nowledge-community/nowledge-mem-proma-plugin/hooks/read-working-memory.py ~/.proma/hooks/
cp -R /tmp/nowledge-community/nowledge-mem-proma-plugin/skills/{read-working-memory,search-memory,distill-memory,save-thread,status} ~/.proma/agent-workspaces/default/skills/

添加 MCP 服务

创建或编辑 ~/.proma/agent-workspaces/default/mcp.json。如果这个文件已经存在，把 nowledge-mem 合并到现有的 servers 对象里，不要直接覆盖其它服务。

~/.proma/agent-workspaces/default/mcp.json

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

本地 Mem 通常不需要 API key。

如果你使用远程 Mem，把 URL 换成远程地址，并加上 key：

~/.proma/agent-workspaces/default/mcp.json

{
  "servers": {
    "nowledge-mem": {
      "url": "https://mem.example.com/mcp/",
      "type": "streamableHttp",
      "headers": {
        "APP": "Proma",
        "Authorization": "Bearer nmem_your_key",
        "X-NMEM-API-Key": "nmem_your_key"
      }
    }
  }
}

启用 hooks

创建或编辑 ~/.proma/settings.json。hook 命令里建议使用绝对路径。把 /Users/you 换成你自己的 home 目录。

~/.proma/settings.json

{
  "hooks": {
    "Stop": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 \"/Users/you/.proma/hooks/save-to-nmem.py\"",
            "timeout": 30,
            "async": true
          }
        ]
      }
    ],
    "SessionStart": [
      {
        "matcher": "startup|resume",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 \"/Users/you/.proma/hooks/read-working-memory.py\"",
            "timeout": 10,
            "async": true
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

添加行为引导

把下面这段加入你给 Proma 使用的工作区引导文件，例如 CLAUDE.md：

## Nowledge Mem

At session start, read Context Bundle when available, then fall back to Working Memory.
When the user references previous work, search Nowledge Mem memories first, then
threads if needed.
When the conversation produces a durable decision, procedure, preference, or
learning, save it to Nowledge Mem.
Automatic thread capture is handled by the Proma Stop hook.

改完 MCP 或 hook 配置后，重启 Proma。

自动发生的事

SessionStart 运行 read-working-memory.py，它会先调用 nmem --json context --source-app proma，再回退到 nmem --json wm read
Stop 运行 save-to-nmem.py，解析 Proma JSONL 会话，并把消息追加进 Mem 线程
会话捕获 会用 Proma 消息 UUID 去重，避免重复 hook 导致重复导入
MCP 工具 让 Proma 可以搜索记忆、保存长期知识、搜索线程、检查状态
Skills 说明何时读取 Context Bundle 或 Working Memory、搜索、蒸馏、保存线程和检查状态

检索和蒸馏仍然需要智能体按语境调用 MCP 工具。线程捕获和启动上下文注入由生命周期 hook 负责，不依赖模型主动选择工具。

更新

cd /tmp/nowledge-community
git pull
cp nowledge-mem-proma-plugin/hooks/save-to-nmem.py ~/.proma/hooks/
cp nowledge-mem-proma-plugin/hooks/read-working-memory.py ~/.proma/hooks/
cp -R nowledge-mem-proma-plugin/skills/{read-working-memory,search-memory,distill-memory,save-thread,status} ~/.proma/agent-workspaces/default/skills/

然后重启 Proma。

远程模式

hooks 和 CLI fallback 使用本机的 nmem 客户端配置：

nmem config client set url https://mem.example.com
nmem config client set api-key nmem_your_key

MCP 仍然读取 Proma 的 mcp.json，所以使用远程 Mem 时，两处配置都要指向同一个服务。

常见问题

MCP 工具没有出现。 确认 mcp.json 的顶层 key 是 servers，然后重启 Proma。

新会话开头没有启动上下文。 先运行 nmem status，再检查 ~/.proma/log/nmem-hook.log。

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