记忆共享系统

记忆共享系统是 DazhuangJammy 开发的 MCP 服务器：Engram是一个专家记忆共享系统，可将专家记忆封装为可加载资源，使AI智能体具备跨领域认知能力。接入两步走：brew install uv，再把下文配置粘进客户端 mcpServers 段重启即可。

先把话说清楚：记忆共享系统不是又一个大模型，而是一个标准的 MCP 服务器。装好之后，你的 AI 客户端多出一组新工具，模型可以按需调用。Engram是一个专家记忆共享系统，可将专家记忆封装为可加载资源，使AI智能体具备跨领域认知能力

• 零向量依赖：不使用 chromadb / litellm，只依赖 mcp
• 可视化管理界面：内置 Web UI，浏览器中浏览/编辑 Engram，支持对话触发或独立运行
• 工具轨迹记忆：name 相关 MCP 工具调用会自动写入 memory/tool-trace.md，外部工具可用 capturetooltrace 补充
• 全局用户记忆：跨专家共享的用户基础信息（年龄、城市等），所有 Engram 加载时自动附加
• 记忆 TTL：支持 expires 字段，到期记忆自动归档到 {category}-expired.md 并隐藏
• Index 分层：index.md 只保留最近50条（热层），完整记录写入 indexfull.md（冷层）
• Engram 继承：meta.json 支持 extends 字段，自动合并父 Engram 的 knowledge index
• 冷启动引导：rules.md 支持 ## Onboarding 区块，首次使用时自动触发信息收集

两类人最该装：一是靠 AI 出稿、出图、做内容流水线的内容团队；二是已经在用 MCP 生态、想按需拼装能力的折腾型用户。反过来，如果你只需要偶尔手动用它背后的服务，直接开网页就行，不必上 MCP。

动手前确认环境齐了：

• uv（Python 3.10+）：pip install uv。装完跑一下 uvx --version 确认可用。
• 一个支持 MCP 的客户端：Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf 任选其一。

终端里任选一条（不同安装方式，效果等价）：

brew install uv
claude mcp add --scope user engram-server -- uvx --from git+https://github.com/DazhuangJammy/Engram engram-server
uvx --from git+https://github.com/DazhuangJammy/Engram engram-server ui
uvx --from git+https://github.com/DazhuangJammy/Engram engram-server stats

第一次用 uvx 启动会现场拉依赖，慢是正常的，别急着 Ctrl+C。

记忆共享系统的 README 没给标准 mcpServers JSON，配置入口见 官方文档 的 Usage/Configuration 章节。原则不变：客户端配置文件里加 mcpServers 条目，重启生效。

完全退出客户端再打开（是托盘里真正退出，不是关窗口）。工具列表里出现记忆共享系统的工具即接入成功；调用报错的话，先查下面的坑点清单。

• 改了配置没反应：客户端只重启了窗口没退进程。macOS 按 Cmd+Q，Windows 检查托盘。
• JSON 报错打不开客户端：多半是最后多个逗号。粘进任何 JSON 校验器里查一遍再保存。
• 首次调用超时：uvx 冷启动要装依赖，第一次可能超过客户端默认超时。再调一次，通常第二次就快了。