配图
项目简介
supermemory 是一个专为AI时代设计的记忆引擎，解决AI助手”转头就忘”的痛点。它能自动从对话中提取事实、维护用户画像、支持混合搜索（RAG+记忆），在LongMemEval、LoCoMo、ConvoMem三大基准测试中均排名第一。
安装要求和过程
环境要求
| 环境 | 要求 |
|---|---|
| Node.js | v18+ |
| Python | 3.9+ |
| API Key | supermemory.ai 控制台获取 |
快速安装
方式一：MCP服务器（推荐，无需写代码）
# Claude/Cursor/Windsurf 一键安装
npx -y install-mcp@latest https://mcp.supermemory.ai/mcp --client claude --oauth=yes
方式二：API调用（开发者）
# Node.js/TypeScript
npm install supermemory
# Python
pip install supermemory
方式三：官方应用（零代码）
访问 app.supermemory.ai 直接使用，支持浏览器扩展、Discord机器人等多种接入方式。
核心功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 自动记忆管理 | 从对话中自动提取事实，处理信息矛盾（如”搬到旧金山”覆盖”住在纽约”），自动遗忘过期内容，单次调用约50ms |
| 用户画像维护 | 自动维护稳定事实（偏好、习惯）+ 近期活动上下文，两大维度合并，让AI真正”认识你” |
| 混合搜索 | 单条查询同时支持RAG（知识库检索）+ 记忆检索，一次性返回文档结果和个性化上下文 |
| 多平台连接器 | 支持Google Drive、Gmail、Notion、OneDrive、GitHub等平台自动同步，支持实时webhook更新 |
| 多模态内容提取 | 支持PDF、图片（OCR）、视频（转录）、代码（AST感知分块）等内容的上传和解析 |
典型使用场景
场景一：给Claude/Cursor加上”永久记忆”
通过MCP服务器接入后，AI助手会自动调用 memory 工具保存重要信息，调用 recall 工具搜索历史记忆。你说出”我喜欢TypeScript函数式编程”，AI下次写代码时会自动遵循这个偏好，不再需要每次重复背景。
场景二：为AI产品构建上下文栈
通过单个API调用获得完整的上下文能力，无需自己配置向量数据库、embedding管道、分块策略。Vercel AI SDK、LangChain、LangGraph、OpenAI Agents SDK等主流框架均可直接嵌入，几行代码完成集成。
场景三：企业知识库+个人记忆融合
supermemory的混合搜索模式，让AI既能检索企业知识库文档（RAG），又能记住每个用户的个性化偏好和历史对话（记忆），两种能力融合，特别适合企业AI助手、客服机器人等场景。
推荐理由
AI助手的”失忆症”是 currently 最大的体验短板——每次新对话都要重新介绍背景，让人疲惫。supermemory 把这个痛点打穿了。
我实际测试下来，最打动我的是混合搜索设计：它不是简单的RAG检索，而是把”知识库文档”和”用户记忆”放在同一次查询里返回，AI的回答既有知识依据、又有个性化上下文，体验差距非常明显。
另外，MCP服务器的接入方式对普通用户极其友好——一条命令让Claude Desktop、Cursor、Windsurf等工具全部获得持久记忆，不需要写任何代码，这才是AI基础设施该有的样子。
三大基准测试全部排名第一，说明这个方向的技术路线是扎实的，不是噱头。
下载地址
| 来源 | 链接 |
|---|---|
| GitHub仓库 | github.com/supermemoryai/supermemory（25.6K ⭐） |
| 官方网站 | supermemory.ai |
| 文档中心 | supermemory.ai/docs |
| 控制台 | console.supermemory.ai |
| npm包 | npmjs.com/package/supermemory |
| PyPI包 | pypi.org/project/supermemory |
开源协议：MIT | 主要语言：TypeScript | 最后更新：2026年6月