15 · OpenMemory (Deprecated)

OpenMemory (Deprecated)（中文译文）

原始 DeepWiki 页面：https://deepwiki.com/mem0ai/mem0/15-openmemory-deprecated

翻译时间：2026-05-27T08:45:02.136Z

翻译模型：deepseek-chat

原文字符数：6741

项目：Mem0 (mem0)

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OpenMemory（已废弃）

OpenMemory 是一个面向大语言模型（LLM）的本地开源个人记忆层，通过将记忆存储在用户本地机器上，提供了隐私保护和可移植性 openmemory/README.md:1-5。它内置了模型上下文协议（MCP）服务器和基于 React 的仪表盘，用于管理已存储的事实和配置。

[!WARNING]

停用通知：OpenMemory 目前正在逐步停用。建议用户迁移到自托管服务器，以获得带有仪表盘的本地记忆功能 openmemory/README.md:3-3。

系统概览

OpenMemory 将 FastAPI 后端（MCP 服务器和 REST API）与 Next.js 前端（UI）相结合。它利用核心 Mem0 逻辑执行事实提取和向量搜索，同时维护自己的本地 SQLite 数据库，用于存储用户、应用和记忆状态历史等关系型数据 openmemory/api/main.py:5-13, openmemory/api/app/models.py:85-103。

代码实体映射

下图展示了 OpenMemory 服务组件与底层代码实体之间的关系。

OpenMemory 组件架构

graph TD
    subgraph "客户端空间"
        MCP_Client["MCP 客户端（Claude/Cursor）"]
        WebUI["Next.js 仪表盘（ui/）"]
    end

    subgraph "OpenMemory 服务器（api）"
        FastAPI_App["FastAPI（main.py）"]
        MCP_Logic["FastMCP（app/mcp_server.py）"]
        DB_Session["SessionLocal（app/database.py）"]
        Mem0_Client["记忆客户端（app/utils/memory.py）"]
    end

    subgraph "持久化层"
        SQLite["SQLite（SQLAlchemy 模型）"]
        VectorStore["向量存储（Mem0 核心）"]
    end

    MCP_Client -- "SSE/HTTP" --> MCP_Logic
    WebUI -- "REST" --> FastAPI_App
    FastAPI_App -- "包含" --> MCP_Logic
    MCP_Logic -- "使用" --> Mem0_Client
    MCP_Logic -- "写入" --> DB_Session
    DB_Session --> SQLite
    Mem0_Client --> VectorStore

来源：openmemory/api/main.py:5-13, openmemory/api/app/mcp_server.py:43-62, openmemory/api/app/models.py:85-109

OpenMemory 概览与迁移

OpenMemory 已被废弃，推荐使用 Mem0 自托管服务器。自托管服务器提供了更健壮的架构、改进的仪表盘功能，以及与核心 Mem0 生态系统更好的对齐。

有关迁移的详细信息，包括如何使用 make bootstrap 启动新服务器，请参见 OpenMemory 概览与迁移。

OpenMemory MCP 服务器

OpenMemory MCP 服务器实现了模型上下文协议，允许 AI 代理（如 Claude Desktop 或 Cursor）与记忆层进行交互。它暴露了诸如 add_memories、search_memory 和 delete_memories 等工具 openmemory/api/app/mcp_server.py:64-150。该服务器通过 get_memory_client_safe 使用延迟初始化，以在启动时即使外部依赖（如 Ollama）不可用也能保持弹性 openmemory/api/app/mcp_server.py:46-52。

MCP 工具执行流程

下图展示了 AI 代理的自然语言请求如何通过 OpenMemory MCP 服务器的代码实体进行处理。

MCP 工具交互流程

sequenceDiagram
    participant Agent as "AI 代理（Claude/Cursor）"
    participant MCP as "app/mcp_server.py"
    participant DB as "app/models.py（SQLAlchemy）"
    participant Core as "Mem0 核心（memory.py）"

    Agent->>MCP: "调用 add_memories(text, infer)"
    MCP->>MCP: "get_memory_client_safe()"
    MCP->>DB: "get_user_and_app()"
    MCP->>Core: "memory_client.add(text, user_id, infer)"
    Core-->>MCP: "返回提取结果"
    MCP->>DB: "创建 Memory 和 MemoryStatusHistory"
    DB-->>MCP: "提交变更"
    MCP-->>Agent: "JSON 响应（成功/失败）"

来源：openmemory/api/app/mcp_server.py:64-146, openmemory/api/app/models.py:161-173

有关详细的 API 规范、SSE 传输方式和客户端设置说明，请参见 OpenMemory MCP 服务器。

配置与设置

OpenMemory 支持多种大语言模型（LLM）和嵌入向量提供者。虽然它默认使用 OpenAI（gpt-4o-mini），但设计上支持本地优先的配置，例如使用 Ollama 作为 LLM 和嵌入任务的提供者 openmemory/api/app/routers/config.py:49-74, openmemory/api/.env.example:5-15。

配置通过数据库中的 Config 模型进行管理 openmemory/api/app/models.py:74-82。通过 config_router openmemory/api/app/routers/config.py:10-142 对配置进行更新会触发 reset_memory_client()，以立即应用新的提供者设置 openmemory/api/app/routers/config.py:176。

来源：openmemory/api/app/routers/config.py:49-142, openmemory/api/app/models.py:74-82, openmemory/README.md:74-97