Nowledge Mem 与您现有的 AI 工具和工作流程无缝集成，使您能够在不中断流程的情况下捕获洞察和访问记忆。

模型上下文协议 (MCP)

MCP（模型上下文协议）是 AI 智能体与 Nowledge Mem 交互的主要集成方法。

连接 MCP 的智能体可以自主行动或响应您的手动触发来与您的知识库一起工作。

能力

搜索记忆：memory_search
添加记忆：memory_add
更新记忆：memory_update
列出记忆标签：list_memory_labels
保存/导入对话线程：thread_persist
提示：
- sum：总结当前会话并添加到记忆
- save：将当前对话保存为对话线程
- 在 Codex CLI 中：/prompts:distill (sum)，/prompts:save_session (save)

触发器：手动和自主

手动和自主触发器一览：

模式	如何调用	示例	备注
手动	- 用户明确请求 - 斜杠命令	ChatWise： "将我们的关键发现保存到 Nowledge Mem" Cursor/Claude Desktop： `/` + `sum` Claude Code：`/` + `save`， `/` + `sum`； Codex：`/` + `save`，`/` + `distill`	Claude Code 斜杠命令在安装插件后可用 Codex 斜杠命令在安装自定义命令（级别 2）后可用
自主	智能体在任务期间决定	- Cursor Rules/ AGENT(S).md/ CLAUDE.md - Claude Code 插件(技能/动作)	告诉智能体何时/如何自主保存/更新/搜索洞察/状态/进度到 Nowledge Mem

设置指南

以下是通过 MCP 将 Nowledge Mem 与流行 AI 工具集成的设置指南。

Claude Code 和 Codex CLI

Claude Code — 插件 + MCP。查看 Claude Code。

Codex CLI — MCP（级别 1），自定义命令（级别 2）。查看 Codex CLI。

Nowledge Mem MCP Server

Server Endpoint

http://localhost:14242/mcp

Configuration Guide and Examples

For clients like Cursor, use this JSON snippet in their settings.

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

MCP Supported Services

Cursor

ChatWise

Claude Desktop

Claude Code

Github Copilot

Trae

Codex

Gemini Cli

Qwen Code

+ any agent that supports MCP

浏览器扩展

对于基于网页的 AI 聊天服务，您可以通过 Nowledge Mem Exchange（Nowledge Mem 的浏览器扩展）一键将整个对话导入 Nowledge Mem。

使用此方法，对话首先作为对话线程导入，然后您可以在应用内触发记忆提炼以从对话中提取单独的记忆。

Nowledge Mem comes with a browser extension: Nowledge Mem Exchange. When you are in a supported AI chat page, click on the Nowledge Mem icon to parse & import the conversation.

Browser Extension Supported Services

ChatGPT

Gemini

Claude

Perplexitycoming soon

Poecoming soon

Qwencoming soon

+ many more

Download Extension

Chrome

Browser extension to capture conversations from Web AI chat services.

Firefox

Browser extension to capture conversations from Web AI chat services.

Edge

Browser extension to capture conversations from Web AI chat services.

Arc

Browser extension to capture conversations from Web AI chat services.

此外，Nowledge Mem Exchange 还支持将任何对话线程从基于网页的 AI 聊天服务下载为 .md 文件，可以稍后导入 Nowledge Mem 或与他人归档/分享。

对于任何想要将自己的对话线程从其他格式转换为可导入 Nowledge Mem 的 .md 文件的人，这里有一个格式参考：MD 格式参考，其中 Nowledge Mem 对话线程文件格式遵循 cursor 的对话线程文件格式。

MD 格式参考

MD 格式的示例对话文件

对话线程文件导入

通过直接将导出的对话文件上传到 Nowledge Mem 来导入您喜爱的 AI 工具中的对话。

批量导入（一次多个对话线程）

对于拥有大量对话历史的用户，Nowledge Mem 支持从单个导出文件批量导入所有对话：

来源	文件格式	如何导出
ChatGPT	`chat.html`	设置 → 数据控制 → 导出数据
ChatWise	`.zip`（包含 JSON 文件）	从 ChatWise 应用导出所有聊天

单个对话线程导入

导入单个对话：

来源	文件格式	备注
Cursor	`.md`	从 Cursor 导出对话
ChatWise	`.html`	单个聊天 HTML 导出
通用	`.md`	任何带有用户/助手格式的 markdown

File based Conversation Import

Bring your existing knowledge from other apps into Nowledge Mem by importing conversation files.

How It Works

Navigate to Threads

Go to the 'Threads' section from the main sidebar.

Start the Import

Click the 'Import Thread' button to open the file.

Select & Preview

Choose your exported file & select messages to import.

Supported Formats

Bulk Import (Multiple Threads)

ChatGPT Data Export

chat.html from Settings → Data controls → Export data

ChatWise ZIP Export

Export all chats as .zip from ChatWise app

Single Thread Import

Cursor Exports

Cursor .md exported conversation files.

ChatWise HTML

Single conversation .html export.

Generic Markdown

Cursor exported compatible .md files.

Grow with Us

We are working hard to support more import sources. For any tools you'd love to see integrated, please let us know.

对于有兴趣构建自己的对话文件交换工具以供 Nowledge Mem 使用的用户，我们有以下选项：

调用 Thread API 从您的工具创建对话线程，参考
将您的对话线程转换为可导入 Nowledge Mem 的 .md 文件，参考

创建对话线程 API

在 Nowledge Mem 中创建对话线程的 API 文档

MD 格式参考

MD 格式的示例对话文件

紧密集成

除了通用的 MCP、浏览器扩展和对话线程文件导入，Nowledge Mem 还与一些流行的 AI 工具紧密集成，方便您使用。

例如 Claude Desktop 扩展、Claude Code 插件、Codex 自定义命令。

对于一些其他酷炫的 AI 工具如 DeepChat 和 LobeHub Desktop，Nowledge Mem 作为外部记忆选项内置其中。

Claude Desktop

Nowledge Mem 为 Claude Desktop 提供一键扩展，使 Claude 能够在您的 Nowledge Mem 知识库中搜索、更新和添加记忆。

下载扩展

安装扩展

确保您的系统已安装 Python 3.13。

打开 Terminal.app 并运行以下命令：

which brew || /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
python3.13 --version || /opt/homebrew/bin/brew install python@3.13

双击从浏览器下载区域下载的 claude-dxt.mcpb 文件
在安装对话框中点击安装按钮
重启 Claude Desktop 应用

安装扩展

您现在可以在对话期间随时让 Claude 将洞察保存到 Nowledge Mem、更新现有记忆或搜索您的知识库。

在 Claude Desktop 中使用 Mem

注意，如果您无法在 Claude Desktop 中启用 Mem，请通过 tail -n 20 -F ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log 检查日志并与我们分享。

Claude Code

通过 MCP 直接从 Claude Code 使用 Nowledge Mem 来保存对话并将洞察提炼成结构化记忆。

安装 Claude Code 插件（推荐）

对于自主工作流程（Claude Code 自动搜索、同步和保存关键洞察/发现），安装 Nowledge Mem 插件。查看官方指南：Claude Code 插件。

# 添加 Nowledge 社区市场
claude plugin marketplace add nowledge-co/community

# 安装 Nowledge Mem 插件
claude plugin install nowledge-mem@nowledge-community

添加 Nowledge Mem MCP 服务器（必需）

MCP 仍然是必需的，主要用于从 Claude Code 内部进行人工触发的操作。

默认（全局）安装：

claude mcp add --transport http nowledge-mem http://localhost:14242/mcp --scope user --header "APP: Claude-Code"

仅项目安装（省略 scope）：

claude mcp add --transport http nowledge-mem http://localhost:14242/mcp  --header "APP: Claude-Code"

何时使用插件 vs. MCP

插件（推荐）：
增强 Claude Code 内的自主行为，如在您工作时自动搜索、同步/保存和保存关键发现。
MCP （必需）：
启用完整的操作套件：

工具：memory_search、memory_add、memory_update、memory_delete
提示：save、sum
最佳实践：
安装两者——插件用于自动化，加上 MCP 用于无缝的手动和自主控制。

使用方法

在 Claude Code 聊天中使用 Nowledge Mem 的两种方式：

将对话线程保存到 Mem

按 /
输入 save
选择 nowledge-mem:save (MCP)
按 Enter

这会将对话线程持久化到 Claude Code 运行的代码库/文件夹中。保存的对话线程将出现在 Nowledge Mem 中，可以在那里搜索和进一步提炼。

将关键洞察提炼成记忆

按 /
输入 sum
选择 nowledge-mem:sum (MCP)
按 Enter

Claude Code 将从会话中提炼关键洞察到 Nowledge Mem 中的结构化记忆。

所有 MCP 能力在 Claude Code 中都可用：

搜索、添加、更新或删除记忆
导入整个对话线程

一旦配置了 MCP，您可以显式（使用斜杠命令）或自主（通过插件）执行这些操作。

Codex CLI

以两个级别使用 Nowledge Mem 与 Codex，这样您可以从简单开始，在准备好时添加更多功能。

级别 1 — 配置 MCP（必需）

在 Codex 中添加 Nowledge Mem 作为 MCP 服务器。创建或更新 ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.nowledge-mem]
url = "http://localhost:14242/mcp"

[mcp_servers.nowledge-mem.http_headers]
APP = "Codex"

注意：添加配置后无需重启。

在此级别您获得的：Codex 可以在工作流程期间和通过手动触发调用 Nowledge Mem 工具（memory_search、memory_add、memory_update、list_memory_labels、thread_persist）。

级别 2 — 自定义命令（可选，推荐）

安装我们的自定义提示以添加友好的斜杠命令来保存会话和提炼洞察。

安装：

全新安装：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nowledge-co/community/main/nowledge-mem-codex-prompts/install.sh | bash

更新安装：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nowledge-co/community/main/nowledge-mem-codex-prompts/install.sh -o /tmp/install.sh && bash /tmp/install.sh --force && rm /tmp/install.sh

在 Codex 聊天中使用：

将会话保存到 Mem

按 /
输入 save
选择 prompts:save_session
按 Enter

这会列出您可用的会话并将您选择的会话保存到 Nowledge Mem。

将关键洞察提炼成记忆

按 /
输入 distill
选择 prompts:distill
按 Enter

Codex 将分析对话并在 Nowledge Mem 中创建结构化记忆条目。

故障排除

"MCP server not found" → 检查您的 Codex MCP 配置
会话未列出 → 确保您在正确的项目目录中

DeepChat

DeepChat 内置了 Nowledge Mem 集成，允许一键切换记忆保存和在 Nowledge Mem 上的搜索。

在 DeepChat 中启用 MCP

在 设置 > MCP 设置 下切换开关

启用 Nowledge Mem

在 自定义服务器 下切换 nowledge-mem 开关

DeepChat 切换高亮

LobeHub

LobeHub（原 LobeChat）内置了 Nowledge Mem 集成，允许一键切换记忆保存和在 Nowledge Mem 上的搜索。

一键安装

使用一键安装功能直接在 LobeHub 中安装 Nowledge Mem：

安装到 LobeHub Beta

安装到 LobeHub

点击 安装 按钮安装 Nowledge Mem LobeHub 插件。

LobeHub 安装演示

API 集成

Nowledge Mem 提供 RESTful API 供您自由利用您的知识。

API 参考

Nowledge Mem RESTful API 的完整文档。

OpenAPI 规范

openapi.json

命令行界面 (CLI)

对于开发者和 AI 智能体，Nowledge Mem 包含一个名为 nmem 的 CLI 工具，提供对您知识库的终端访问。

安装

平台	安装
macOS	设置 → 偏好设置 → 开发者工具 → 安装 CLI
Windows	随应用自动安装
Linux	包含在 deb/rpm 包中

快速入门

# 检查连接
nmem status

# 搜索记忆
nmem m search "项目笔记"

# 列出最近记忆
nmem m

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

# 搜索对话线程
nmem t search "架构"

# 从内容创建对话线程
nmem t create -t "会话笔记" -c "关键讨论要点..."

# 从文件创建对话线程
nmem t create -t "会议笔记" -f notes.md

AI 智能体集成

CLI 设计用于 AI 智能体工作流程，支持 JSON 输出：

# 获取 JSON 输出用于解析
nmem --json m search "API 设计"

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

# 多消息对话线程创建
nmem t create -t "会话" -m '[{"role":"user","content":"问"},{"role":"assistant","content":"答"}]'

命令参考

命令	别名	描述
`nmem status`		检查服务器连接
`nmem stats`		数据库统计
`nmem memories`	`nmem m`	记忆操作
`nmem threads`	`nmem t`	对话线程操作

完整文档

完整的 CLI 文档，运行 nmem --help 或查看 GitHub 上的 CLI 参考。

展示您的集成！

您用 Nowledge Mem API 或 CLI 构建了一些很酷的东西吗？

我们很想知道！在 Github Issues、Discord 或 Email 上分享。

我们总是很高兴突出社区集成——杰出项目可能会获得 Pro 许可证和特别礼物！

下一步

设置有问题？查看故障排除指南：

故障排除 - 常见问题和解决方案
高级功能 - 探索知识图谱能力

Nowledge Mem 与您现有的 AI 工具和工作流程无缝集成，使您能够在不中断流程的情况下捕获洞察和访问记忆。

模型上下文协议 (MCP)

MCP（模型上下文协议）是 AI 智能体与 Nowledge Mem 交互的主要集成方法。

连接 MCP 的智能体可以自主行动或响应您的手动触发来与您的知识库一起工作。

能力

搜索记忆：memory_search
添加记忆：memory_add
更新记忆：memory_update
列出记忆标签：list_memory_labels
保存/导入对话线程：thread_persist
提示：
- sum：总结当前会话并添加到记忆
- save：将当前对话保存为对话线程
- 在 Codex CLI 中：/prompts:distill (sum)，/prompts:save_session (save)

触发器：手动和自主

手动和自主触发器一览：

模式	如何调用	示例	备注
手动	- 用户明确请求 - 斜杠命令	ChatWise： "将我们的关键发现保存到 Nowledge Mem" Cursor/Claude Desktop： `/` + `sum` Claude Code：`/` + `save`， `/` + `sum`； Codex：`/` + `save`，`/` + `distill`	Claude Code 斜杠命令在安装插件后可用 Codex 斜杠命令在安装自定义命令（级别 2）后可用
自主	智能体在任务期间决定	- Cursor Rules/ AGENT(S).md/ CLAUDE.md - Claude Code 插件(技能/动作)	告诉智能体何时/如何自主保存/更新/搜索洞察/状态/进度到 Nowledge Mem

设置指南

以下是通过 MCP 将 Nowledge Mem 与流行 AI 工具集成的设置指南。

Claude Code 和 Codex CLI

Claude Code — 插件 + MCP。查看 Claude Code。

Codex CLI — MCP（级别 1），自定义命令（级别 2）。查看 Codex CLI。

Nowledge Mem MCP Server

Server Endpoint

http://localhost:14242/mcp

Configuration Guide and Examples

For clients like Cursor, use this JSON snippet in their settings.

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

MCP Supported Services

Cursor

ChatWise

Claude Desktop

Claude Code

Github Copilot

Trae

Codex

Gemini Cli

Qwen Code

+ any agent that supports MCP

浏览器扩展

对于基于网页的 AI 聊天服务，您可以通过 Nowledge Mem Exchange（Nowledge Mem 的浏览器扩展）一键将整个对话导入 Nowledge Mem。

使用此方法，对话首先作为对话线程导入，然后您可以在应用内触发记忆提炼以从对话中提取单独的记忆。

Nowledge Mem comes with a browser extension: Nowledge Mem Exchange. When you are in a supported AI chat page, click on the Nowledge Mem icon to parse & import the conversation.

Browser Extension Supported Services

ChatGPT

Gemini

Claude

Perplexitycoming soon

Poecoming soon

Qwencoming soon

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Chrome

Browser extension to capture conversations from Web AI chat services.

Firefox

Browser extension to capture conversations from Web AI chat services.

Edge

Browser extension to capture conversations from Web AI chat services.

Arc

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此外，Nowledge Mem Exchange 还支持将任何对话线程从基于网页的 AI 聊天服务下载为 .md 文件，可以稍后导入 Nowledge Mem 或与他人归档/分享。

MD 格式参考

MD 格式的示例对话文件

对话线程文件导入

通过直接将导出的对话文件上传到 Nowledge Mem 来导入您喜爱的 AI 工具中的对话。

批量导入（一次多个对话线程）

对于拥有大量对话历史的用户，Nowledge Mem 支持从单个导出文件批量导入所有对话：

来源	文件格式	如何导出
ChatGPT	`chat.html`	设置 → 数据控制 → 导出数据
ChatWise	`.zip`（包含 JSON 文件）	从 ChatWise 应用导出所有聊天

单个对话线程导入

导入单个对话：

来源	文件格式	备注
Cursor	`.md`	从 Cursor 导出对话
ChatWise	`.html`	单个聊天 HTML 导出
通用	`.md`	任何带有用户/助手格式的 markdown

File based Conversation Import

Bring your existing knowledge from other apps into Nowledge Mem by importing conversation files.

How It Works

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Go to the 'Threads' section from the main sidebar.

Start the Import

Click the 'Import Thread' button to open the file.

Select & Preview

Choose your exported file & select messages to import.

Supported Formats

Bulk Import (Multiple Threads)

ChatGPT Data Export

chat.html from Settings → Data controls → Export data

ChatWise ZIP Export

Export all chats as .zip from ChatWise app

Single Thread Import

Cursor Exports

Cursor .md exported conversation files.

ChatWise HTML

Single conversation .html export.

Generic Markdown

Cursor exported compatible .md files.

Grow with Us

We are working hard to support more import sources. For any tools you'd love to see integrated, please let us know.

对于有兴趣构建自己的对话文件交换工具以供 Nowledge Mem 使用的用户，我们有以下选项：

调用 Thread API 从您的工具创建对话线程，参考
将您的对话线程转换为可导入 Nowledge Mem 的 .md 文件，参考

创建对话线程 API

在 Nowledge Mem 中创建对话线程的 API 文档

MD 格式参考

MD 格式的示例对话文件

紧密集成

除了通用的 MCP、浏览器扩展和对话线程文件导入，Nowledge Mem 还与一些流行的 AI 工具紧密集成，方便您使用。

例如 Claude Desktop 扩展、Claude Code 插件、Codex 自定义命令。

对于一些其他酷炫的 AI 工具如 DeepChat 和 LobeHub Desktop，Nowledge Mem 作为外部记忆选项内置其中。

Claude Desktop

Nowledge Mem 为 Claude Desktop 提供一键扩展，使 Claude 能够在您的 Nowledge Mem 知识库中搜索、更新和添加记忆。

下载扩展

安装扩展

确保您的系统已安装 Python 3.13。

打开 Terminal.app 并运行以下命令：

which brew || /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
python3.13 --version || /opt/homebrew/bin/brew install python@3.13

双击从浏览器下载区域下载的 claude-dxt.mcpb 文件
在安装对话框中点击安装按钮
重启 Claude Desktop 应用

安装扩展

您现在可以在对话期间随时让 Claude 将洞察保存到 Nowledge Mem、更新现有记忆或搜索您的知识库。

在 Claude Desktop 中使用 Mem

注意，如果您无法在 Claude Desktop 中启用 Mem，请通过 tail -n 20 -F ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log 检查日志并与我们分享。

Claude Code

通过 MCP 直接从 Claude Code 使用 Nowledge Mem 来保存对话并将洞察提炼成结构化记忆。

安装 Claude Code 插件（推荐）

对于自主工作流程（Claude Code 自动搜索、同步和保存关键洞察/发现），安装 Nowledge Mem 插件。查看官方指南：Claude Code 插件。

# 添加 Nowledge 社区市场
claude plugin marketplace add nowledge-co/community

# 安装 Nowledge Mem 插件
claude plugin install nowledge-mem@nowledge-community

添加 Nowledge Mem MCP 服务器（必需）

MCP 仍然是必需的，主要用于从 Claude Code 内部进行人工触发的操作。

默认（全局）安装：

claude mcp add --transport http nowledge-mem http://localhost:14242/mcp --scope user --header "APP: Claude-Code"

仅项目安装（省略 scope）：

claude mcp add --transport http nowledge-mem http://localhost:14242/mcp  --header "APP: Claude-Code"

何时使用插件 vs. MCP

插件（推荐）：
增强 Claude Code 内的自主行为，如在您工作时自动搜索、同步/保存和保存关键发现。
MCP （必需）：
启用完整的操作套件：

工具：memory_search、memory_add、memory_update、memory_delete
提示：save、sum
最佳实践：
安装两者——插件用于自动化，加上 MCP 用于无缝的手动和自主控制。

使用方法

在 Claude Code 聊天中使用 Nowledge Mem 的两种方式：

将对话线程保存到 Mem

按 /
输入 save
选择 nowledge-mem:save (MCP)
按 Enter

这会将对话线程持久化到 Claude Code 运行的代码库/文件夹中。保存的对话线程将出现在 Nowledge Mem 中，可以在那里搜索和进一步提炼。

将关键洞察提炼成记忆

按 /
输入 sum
选择 nowledge-mem:sum (MCP)
按 Enter

Claude Code 将从会话中提炼关键洞察到 Nowledge Mem 中的结构化记忆。

所有 MCP 能力在 Claude Code 中都可用：

搜索、添加、更新或删除记忆
导入整个对话线程

一旦配置了 MCP，您可以显式（使用斜杠命令）或自主（通过插件）执行这些操作。

Codex CLI

以两个级别使用 Nowledge Mem 与 Codex，这样您可以从简单开始，在准备好时添加更多功能。

级别 1 — 配置 MCP（必需）

在 Codex 中添加 Nowledge Mem 作为 MCP 服务器。创建或更新 ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.nowledge-mem]
url = "http://localhost:14242/mcp"

[mcp_servers.nowledge-mem.http_headers]
APP = "Codex"

注意：添加配置后无需重启。

级别 2 — 自定义命令（可选，推荐）

安装我们的自定义提示以添加友好的斜杠命令来保存会话和提炼洞察。

安装：

全新安装：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nowledge-co/community/main/nowledge-mem-codex-prompts/install.sh | bash

更新安装：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nowledge-co/community/main/nowledge-mem-codex-prompts/install.sh -o /tmp/install.sh && bash /tmp/install.sh --force && rm /tmp/install.sh

在 Codex 聊天中使用：

将会话保存到 Mem

按 /
输入 save
选择 prompts:save_session
按 Enter

这会列出您可用的会话并将您选择的会话保存到 Nowledge Mem。

将关键洞察提炼成记忆

按 /
输入 distill
选择 prompts:distill
按 Enter

Codex 将分析对话并在 Nowledge Mem 中创建结构化记忆条目。

故障排除

"MCP server not found" → 检查您的 Codex MCP 配置
会话未列出 → 确保您在正确的项目目录中

DeepChat

DeepChat 内置了 Nowledge Mem 集成，允许一键切换记忆保存和在 Nowledge Mem 上的搜索。

在 DeepChat 中启用 MCP

在 设置 > MCP 设置 下切换开关

启用 Nowledge Mem

在 自定义服务器 下切换 nowledge-mem 开关

DeepChat 切换高亮

LobeHub

LobeHub（原 LobeChat）内置了 Nowledge Mem 集成，允许一键切换记忆保存和在 Nowledge Mem 上的搜索。

一键安装

使用一键安装功能直接在 LobeHub 中安装 Nowledge Mem：

安装到 LobeHub Beta

安装到 LobeHub

点击 安装 按钮安装 Nowledge Mem LobeHub 插件。

LobeHub 安装演示

API 集成

Nowledge Mem 提供 RESTful API 供您自由利用您的知识。

API 参考

Nowledge Mem RESTful API 的完整文档。

OpenAPI 规范

openapi.json

命令行界面 (CLI)

对于开发者和 AI 智能体，Nowledge Mem 包含一个名为 nmem 的 CLI 工具，提供对您知识库的终端访问。

安装

平台	安装
macOS	设置 → 偏好设置 → 开发者工具 → 安装 CLI
Windows	随应用自动安装
Linux	包含在 deb/rpm 包中

快速入门

# 检查连接
nmem status

# 搜索记忆
nmem m search "项目笔记"

# 列出最近记忆
nmem m

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

# 搜索对话线程
nmem t search "架构"

# 从内容创建对话线程
nmem t create -t "会话笔记" -c "关键讨论要点..."

# 从文件创建对话线程
nmem t create -t "会议笔记" -f notes.md

AI 智能体集成

CLI 设计用于 AI 智能体工作流程，支持 JSON 输出：

# 获取 JSON 输出用于解析
nmem --json m search "API 设计"

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

# 多消息对话线程创建
nmem t create -t "会话" -m '[{"role":"user","content":"问"},{"role":"assistant","content":"答"}]'

命令参考

命令	别名	描述
`nmem status`		检查服务器连接
`nmem stats`		数据库统计
`nmem memories`	`nmem m`	记忆操作
`nmem threads`	`nmem t`	对话线程操作

完整文档

完整的 CLI 文档，运行 nmem --help 或查看 GitHub 上的 CLI 参考。

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