Memory MCP（记忆服务器）
一、Memory MCP 能帮你做什么？
- 记住「没写完的函数」：今天下班写到一半，明天继续对话，AI 自动把昨天的变量名、逻辑续上。
- 记住「重构计划」：让 AI 把“拆组件、改 API、补单测”三步记下来，下次直接问“我下一步该干嘛？”
- 记住「踩坑现场」：报错栈、复现步骤、解决思路一次录入，日后再遇到同样关键字，AI 直接提示“上次你改了 webpack 的 alias”。
一句话：跨项目、跨窗口、跨时间的「代码备忘录」，而且本地存储，不走云端 。
二、安装步骤
方法一：自动
1、安装好前置：Node.js ≥ 18、Cursor ≥ 1.7
2、打开 Cursor → 右下角 Chat → 粘贴下面中文口令→回车：
帮我安装 Memory MCP 服务器，使用官方 npm 包 @modelcontextprotocol/server-memory，装好写进 settings.json 并重启。
3、弹窗点「允许」→ 自动重启 → 左侧 MCP Servers 出现 memory 绿灯，完事！
方法二：手动
1、终端执行
npm i -g @modelcontextprotocol/server-memory2、找到 Cursor 的 mcp 设置
3、追加一段（注意逗号）
{"mcpServers": {"memory": {"command": "npx","args": ["-y","@modelcontextprotocol/server-memory"]}}
}
4、保存 → 重启 Cursor → 绿灯亮，成功 。
三、浅浅尝试
输入下面内容，能返回「已记住 / 已召回」即表示通路正常：
| 中文提示词 | AI 回复 |
|---|---|
| 「记住我现在写的 utils/debounce.ts，函数名是 debounce，下次别改错。」 | 已存入 memory：debounce.ts |
| 「我上回让你记的 debounce 函数，贴出来。」 | 召回：debounce 代码片段 |
四、注意点
Cursor 自带一套「知识库/Knowledge」系统（官方也叫 Memory，但和 MCP 服务器无关）。它把“当前工作区”的代码、TODO、函数名自动建索引 → 保存在 Cursor 云端账号 → 下次任何对话里提到相关词就自动召回。
和前面安装的「Memory MCP 服务器」是两条不同的技术路线。
如何区分呢？
方法一：调用的工具名称
当保存或读取记忆时，工具名称会告诉我们用的是哪个系统：
Cursor 内置系统：
update_memory (action: create/update/delete)Memory MCP：
mcp_memory_create_entities
mcp_memory_read_graph
mcp_memory_search_nodes
mcp_memory_add_observations...等所有 mcp_memory_ 开头的工具方法二：看返回结果的格式
Cursor 内置系统返回：
Successfully created memory: "内容..." (ID: 10901483)- 简单的文本确认
- 有 ID 号
Memory MCP 返回：
{"entities": [...],"relations": [...]
}- 结构化的 JSON 数据
- 包含实体和关系
方法三：测试哪个能读取
- Memory MCP 可以读取（返回了 xxx 个实体）
- Cursor 内置系统没有直接的读取工具，只能被 AI 自动检索。
区别是什么呢？
两个记忆系统对比
Cursor 内置记忆系统
1、特点
- 自动集成：Cursor 自带，无需配置
- AI自动检索：AI 会在对话中自动查找相关记忆
- 云端同步：可能与 Cursor 账号同步
- 无法手动查看：没有直接的界面或工具查看所有记忆
- 控制有限：只能通过 AI 间接管理
- 结构简单：纯文本存储，无复杂关系
2、存储格式
Title: "防抖函数位置和命名规范"
Content: "在 xxx 项目中，防抖函数位于..."Memory MCP 服务器
1、特点
- 知识图谱：支持实体 + 关系的复杂结构
- 完全可控：可以随时查看、搜索、编辑
- 本地存储：数据存在本地
- 结构化
- 需要配置：需要在 mcp.json 中配置
2、存储格式
{"name": "debounce函数","entityType": "代码规范","observations": ["位置: utils/debounce.ts","函数名: debounce"]
}如何控制启动哪一个？
如果不想同时使用，就在对话的时候指定某一个 memory 保存。