13 · CLI

CLI（中文译文）

原始 DeepWiki 页面：https://deepwiki.com/mem0ai/mem0/13-cli

翻译时间：2026-05-27T08:45:00.817Z

翻译模型：deepseek-chat

原文字符数：6452

项目：Mem0 (mem0)

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CLI

Mem0 CLI 提供了一个统一的命令行界面，用于与 Mem0 记忆层进行交互。它既可作为 Python 包（mem0-cli）使用，也可作为 Node.js 包（@mem0/cli）使用，在不同开发环境中提供相同的功能来管理记忆、实体和配置。

CLI 主要与 Mem0 平台 API（SaaS）交互，允许用户直接在终端中对记忆执行增删改查操作、搜索关系型知识以及检查后台处理事件。

系统交互图

下图展示了 CLI 组件如何在用户命令与底层平台 API 实体之间建立桥梁。

CLI 实体映射

graph TD
    subgraph "CLI 入口点"
        P_APP["mem0_cli.app:main"]
        N_INDEX["cli/node/src/index.ts"]
    end

    subgraph "逻辑与状态"
        CONFIG["配置管理器<br/>(load_config / save_config)"]
        BACKEND["PlatformBackend<br/>(v3 API 客户端)"]
    end

    subgraph "平台 API 实体"
        MEM["记忆<br/>(/v3/memories/)"]
        ENT["实体<br/>(/v1/entities/)"]
        EVT["事件<br/>(/v1/events/)"]
    end

    P_APP -- "使用" --> CONFIG
    N_INDEX -- "使用" --> CONFIG
    P_APP -- "实例化" --> BACKEND
    N_INDEX -- "实例化" --> BACKEND

    BACKEND -- "POST /v3/memories/search/" --> MEM
    BACKEND -- "GET /v1/entities/" --> ENT
    BACKEND -- "GET /v1/events/" --> EVT

来源：cli/python/src/mem0_cli/app.py:23-55, cli/node/src/index.ts:139-158, cli/python/src/mem0_cli/backend/platform.py:14-30, cli/node/src/backend/platform.ts:20-33, cli/python/pyproject.toml:42-42

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安装与命令

CLI 可以通过 pip 或 npm 安装。安装后，它提供了一套丰富的命令用于记忆管理，包括 add、search、list 和 delete。它还支持高级实体和事件检查。

有关具体命令语法和使用示例的详细信息，请参见 CLI 安装与命令。

来源：cli/python/pyproject.toml:6-7, cli/node/package.json:2-3, cli/python/src/mem0_cli/app.py:23-32, cli/node/src/index.ts:139-157, cli/python/src/mem0_cli/__init__.py:3-3

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配置与代理模式

CLI 在 ~/.mem0/config.json 维护一个本地配置文件。该文件存储 API 密钥、基础 URL 以及默认的作用域 ID（用户 ID、代理 ID、应用 ID 和运行 ID）。CLI 遵循严格的配置优先级：CLI 标志覆盖环境变量，环境变量覆盖配置文件，配置文件覆盖硬编码的默认值。

代理模式逻辑

CLI 包含一个专门的 --agent（或 --json）模式。启用后，CLI 会抑制人类可读的"品牌"输出（颜色、旋转动画、边框），并返回原始 JSON。这使得 AI 代理可以在循环中将 CLI 作为工具使用。

CLI 执行流程

flowchart LR
    START(["用户/代理命令"]) --> LOAD_CFG["load_config()"]
    LOAD_CFG --> CHECK_MODE{"is_agent_mode()?"}

    subgraph "执行"
        CHECK_MODE -- "是" --> SET_STATE["set_agent_mode(true)"]
        CHECK_MODE -- "否" --> UI["显示旋转动画/颜色"]
        SET_STATE --> REQ["PlatformBackend._request()"]
        UI --> REQ
    end

    REQ --> OUT{"输出格式"}
    OUT -- "JSON" --> STDOUT["标准输出（原始）"]
    OUT -- "文本" --> TABLE["富表格/格式化"]

来源：cli/python/src/mem0_cli/config.py:72-120, cli/node/src/config.ts:69-104, cli/python/src/mem0_cli/app.py:194-211, cli/node/src/index.ts:92-97, cli/python/src/mem0_cli/backend/platform.py:33-35, cli/node/src/backend/platform.ts:48-49

有关配置模式以及如何将 CLI 集成到代理工作流中的详细信息，请参见 CLI 配置与代理模式。

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遥测

两种 CLI 实现都包含通过 PostHog 进行的匿名使用跟踪，以帮助维护者了解命令频率和错误率。遥测是非阻塞的；它会生成一个分离的子进程（telemetry_sender.py 或 telemetry-sender.cjs），这样主 CLI 执行永远不会因向遥测采集服务器的网络请求而延迟。

• 退出机制： 可以通过设置环境变量 MEM0_TELEMETRY=false 来禁用遥测。
• 身份标识： 系统会尝试使用用户的电子邮件（从 ping 检查中缓存）、API 密钥的 MD5 哈希值或配置文件中存储的持久匿名 ID 来解析稳定的 distinct_id。
• 子进程逻辑： 如果电子邮件尚未缓存，telemetry_sender 会通过 /v1/ping/ 端点处理电子邮件解析，确保父进程保持快速响应。

来源：cli/python/src/mem0_cli/telemetry.py:26-48, cli/node/src/telemetry.ts:24-53, cli/python/src/mem0_cli/telemetry_sender.py:23-38, cli/node/src/telemetry.ts:88-153