Research Report · 2026-05-13

统一 Memory MCP 调研

让所有 AI 客户端（ChatGPT、Claude Code、OpenClaw、Cherry Studio）共享同一套记忆层——现有方案全景扫描与路径推荐。

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问题定义

每个 AI 工具各自维护 context，互不相通。ChatGPT 的记忆留在 ChatGPT，Claude Code 的记忆留在本地，OpenClaw 的记忆在服务器——形成记忆孤岛。

目标：搭建一个自部署的 Memory MCP Server，通过 MCP 协议让所有客户端读写同一套记忆。

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方案对比

7 个方案
Mem0 MCP (Cloud)
SaaS + MCP
YC 背书，benchmark 最强。LoCoMo 91.6, LongMemEval 93.4。多信号融合检索（BM25 + 向量 + 实体链接）。一条命令接入。
✓ MCP HTTP ✓ 语义搜索 ✗ 自部署 托管存储
Mem0 OSS
开源库 · Python
Mem0 的开源版本，可本地跑全套。BM25 + 向量 + 实体链接。但旧的 MCP server 已 archived，需要自己包一层 wrapper。
△ 需包 MCP ✓ 语义搜索 ✓ 自部署 Postgres/Qdrant
Supermemory MCP
SaaS + MCP
"Your memories are in ChatGPT... But nowhere else." 专门解决跨客户端记忆问题。免费、无需登录、一条命令接入。LongMemEval #1。
✓ MCP ✓ 语义搜索 △ 半自部署 免费
doobidoo/mcp-memory-service
开源 · Python
最全面的自部署方案。REST API + MCP (stdio/HTTP/SSE) + OAuth + Web Dashboard + 知识图谱 + 向量搜索。支持 Remote MCP。
✓ MCP 全协议 ✓ 语义搜索 ✓ 自部署 本地存储
gregpriday/memory-mcp
开源 · TypeScript
创新的自然语言交互方式。用 GPT-5 function calling 翻译自然语言为数据库操作。OpenAI embeddings + Turso 向量搜索。
✓ MCP stdio ✓ 语义搜索 ✓ 自部署 Turso (libSQL)
MCP 官方 Memory Server
参考实现 · TypeScript
知识图谱模式（实体 + 关系 + 观察）。JSON 文件存储，无向量搜索。适合 demo，不适合生产。
✓ MCP stdio ✗ 语义搜索 ✓ 自部署 JSON 文件
自建方案
自研
完全按需设计。MCP SDK (TypeScript/Python) + SQLite + 向量引擎 + Streamable HTTP。最灵活但需要开发时间。
✓ 按需设计 ✓ 语义搜索 ✓ 完全掌控 1-2 天
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关键发现

5 条
#发现影响
1 Supermemory MCP 是目前最接近"统一记忆"愿景的产品 免费、零配置、但数据在云端
2 doobidoo/mcp-memory-service 是最全面的自部署方案 REST + MCP + OAuth + Dashboard，可直接用
3 ChatGPT 是唯一不支持 MCP 的主流客户端 需要 Custom GPT Action 桥接，增加复杂度
4 Mem0 OSS 的旧 MCP server 已 archived 官方转向云端托管，自部署需自己包 wrapper
5 Streamable HTTP 是多客户端并发的必要条件 stdio 只能单进程连接，不适合多客户端场景
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客户端接入可行性

客户端MCP 支持接入方式难度
Claude Code / Codex✅ 原生mcp.json 配置 HTTP endpoint低
OpenClaw✅ mcportermcporter 配置 remote server低
Cherry Studio✅ MCP设置里加 MCP server URL低
Cursor / Windsurf✅ 原生mcp.json 配置低
ChatGPT Web/Desktop❌ 无Custom GPT Action 桥接中高
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目标架构

┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────────┐ │ ChatGPT Web │ │ Claude Code │ │ OpenClaw │ │ Cherry Studio│ └──────┬──────┘ └──────┬───────┘ └─────┬─────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ │ │ GPT Action │ MCP HTTP │ mcporter │ MCP HTTP └────────────┬────┴────────┬───────┘ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌───────────────────────────────────────────────┐ │ Unified Memory MCP Server │ │ ──────────────────────────────────────────── │ │ Tools: store · recall · list · forget │ │ Transport: Streamable HTTP + Bearer Auth │ ├───────────────────────────────────────────────┤ │ Engine: Embedding + Vector + Entity Link │ │ Storage: SQLite/Postgres + pgvector/Turso │ └───────────────────────────────────────────────┘
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推荐路径

路径方案工作量数据主权适合场景
A. 快速验证 Supermemory MCP 或 Mem0 Cloud 10 分钟 ❌ 云端 先体验效果，验证需求
B. 自主可控 doobidoo/mcp-memory-service 半天 ✅ 本地 最全面现成方案，直接部署
C. 深度定制 Mem0 OSS + 自建 MCP wrapper 1-2 天 ✅ 本地 需要 Mem0 级别的记忆算法

∴ 推荐：路径 B → doobidoo/mcp-memory-service

理由：开箱即用的自部署方案，支持全部 MCP 传输协议（stdio + HTTP + SSE），自带 Web Dashboard 和 OAuth，知识图谱 + 向量搜索双引擎。

部署在当前 VPS，所有客户端通过 HTTP MCP 连入。ChatGPT 通过 Custom GPT Action 桥接同一个 HTTP endpoint。

备选：如果需要 Mem0 级别的记忆质量（benchmark 更高），走路径 C。