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MCP Server · 运维云端

Hypermemory MCP

HyperMemory MCP 是一个为AI助手提供持久、跨对话记忆的服务,通过超图数据结构存储知识,支持多种集成方式。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 11
知识管理AI记忆ClaudeAI工具集成Claude DesktopCursorWindsurf

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
RunStack-AI
提供方
RunStack-AI

工具数量

11

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Hypermemory MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 11 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,没有现成的安装命令;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

运维云端

传输方式

未说明

认证方式

OAuth 授权

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 11 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

Website · Dashboard · Issues

HyperMemory MCP集成

人工智能助手的持久、交叉对话记忆。HyperMemory将知识存储为 超图 --节点、边缘和超节点——这样你的人工智能就能记住事实、偏好、决策以及它们之间的关系。

此存储库包含设置指南、技能文件和API参考资料,用于通过 MCP(模型上下文协议),the 命令行界面,或 REST API.

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快速开始

平台指南授权方法设置时间
光标IDEMCP服务器OAuth(自动)2分钟
克劳德桌面/代码MCP服务器OAuth或API密钥5分钟
CLI/终端代理hm 命令API密钥3分钟
REST APIHTTP端点API密钥或JWT5分钟

步骤1--获取凭据

  1. 注册地址: hypermory.io (免费版可用)
  2. 首选 app.hypermemory.io/集成
  3. 对于 MCP客户端 (Cursor,Claude):使用OAuth——无需密钥,登录在浏览器中进行
  4. 对于 CLI或API:创建一个API密钥-它从 hm_ 后面是64个十六进制字符

第二步——连接

从上表中选择您的平台,并按照指南进行操作。

第3步——安装技能(可选但推荐)

放下一个 技能档案 输入你的人工智能工具来教它 当 和 怎么 在每条消息上自动使用内存。

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运作原理

HyperMemory通过MCP(模型上下文协议)公开工具,MCP是一种开放标准,用于让AI助手访问外部功能。你的人工智能调用以下工具 hm_store 和 hm_recall 读取和写入内存。

AI Assistant  --->  MCP (Streamable HTTP)  --->  HyperMemory Server
                    https://api.hypermemory.io/mcp

认证

方法用例如何
OAuth 2.1+PKCEMCP客户端(Cursor、Claude、Windsurf)浏览器弹出,自动令牌管理
API密钥CLI、REST API、服务器到服务器Authorization: Bearer hm_xxxx... 头球

OAuth是交互式MCP客户端的主要方法。服务器使用PKCE、动态客户端注册(RFC 7591)和授权服务器元数据(RFC 8414)实现了完整的OAuth 2.1授权代码流。身份由Supabase Auth提供。

API密钥以 hm_ 并在 仪表盘。它们可以作用于特定的图形。

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数据模型

HyperMemory将知识存储为 超图 有三个基元:

节点

节点是一个单一的知识——事实、人、决策、技术、偏好等。

{
  "key": "tech_redis",
  "description": "Redis is used for rate limiting, session caching, and OAuth code storage",
  "node_type": "technology",
  "data": { "version": "7.x" }
}

每个节点都有一个唯一的 key (格式: {type}_{name}),人类可读 description,以及可选 data 结构化元数据的对象。服务器根据语义搜索的描述生成向量嵌入。

边(二元关系)

边以所描述的关系精确地连接两个节点。

{
  "to_key": "tech_qdrant",
  "relationship": "search pipeline depends on Qdrant for vector similarity matching"
}

关系应该是描述性的句子,而不是单个单词。服务器自动汇总长标签。

超边(组关系)

超边缘连接 3个或更多节点 参与一个不可分割的关系——比如项目团队、技术栈或系统架构。

{
  "participant_keys": ["project_api", "tech_fastapi", "tech_redis", "tech_postgres"],
  "relationship": "production API stack — all three are co-dependent"
}

使用移除测试:如果移除任何单个参与者仍然保持关系不变,请使用二元边。

节点类型

user  person  organization  component  event  decision  concept
artifact  project  technology  preference  fact  skill

加上系统级类型: location, group, product, asset, document, URL.

多个图形

每个帐户可以有多个独立的内存图。Pro计划获得4,Business获得20,Enterprise不受限制。在仪表板上或通过 X-Graph-Id 头球

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MCP工具

HyperMemory暴露 11个公共MCP工具。这些可用于任何连接的MCP客户端。

工具目的关键参数
hm_store保存新的内存节点key, description, node_type, data?, relationships?
hm_recall搜索内存(混合:BM25+向量+会话)query, max_results? (默认值20)
hm_update修改现有节点key, description?, data?, node_type?
hm_forget删除节点key, cascade? (默认为true)
hm_get_overview图表统计数据和顶部节点include_top_nodes? (默认值10)
hm_find_related从种子节点遍历图形start_node, query?, max_nodes?, max_depth?
hm_ingest将密集文本分解为实体和边(LLM)text, context?
hm_upload_file将带有AI摘要的文件上传到S3(Pro+)filename, content_base64, description?
hm_list_files查询上传的文件file_type?, search?, limit?
hm_timeline_write在时间线上写日记summary, meta?
hm_timeline搜索过去的时间线事件query?, period?, node_key?, start?, end?

搜索管道

hm_recall 运行并行混合搜索:

  1. 会话缓存 --最近访问的节点,按会话阶段加权
  2. BM25 --节点描述的全文搜索
  3. 矢量 --通过Qdrant嵌入实现语义相似性
  4. 边缘BM25 --关系标签的全文搜索
  5. 正则表达式回退 --其他方法不返回任何结果时的模式匹配

结果按照会话相关性、主题契合度和一般重要性的组合进行评分、去重复和排名。

富集

存储的节点由后台工作程序异步丰富,该工作程序:

  • 检测并创建与现有节点的关系
  • 根据本体对节点类型进行分类
  • 生成结构化元数据
  • 将节点链接到相关超级节点

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计划和限制

计划价格查询/月图表文件存储
自由$02,0001—
基本每月8美元100001--
专业版每月15美元20000041GB
商业每月50美元50000020100GB
企业自定义无限制无限制1 TB

年度账单节省了约17%。所有付费计划都包括所有MCP工具。文件上传需要Pro或更高版本。

速率限制

计划API请求/分钟编写工具/分钟获取工具/分钟/读取工具/分钟
免费6010330
基本12020560
Pro3006015120
商务60012030240
企业无限30060600

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技能档案

技能档案教你的AI助手 怎么 自动使用HyperMemory。将一个放入工具的配置中:

文件用于MCP服务器名称
技能/超媒体.md通用MCP客户端hypermemory
技能/cursor.md光标IDEuser-hypermemory
技能/cli.md终端代理(OpenClaw等)N/A(使用 hm CLI)
技能/chatgpt.txtChatGPT自定义指令不适用

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仓库结构

README.md           Overview, data model, tools, plans (this file)
cursor/             Cursor IDE setup guide
claude/             Claude Desktop & Claude Code setup guide
cli/                CLI installation and command reference
api/                REST API endpoint reference
skills/             Drop-in skill files for AI tools
LICENSE             MIT License

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支持

许可证

麻省理工学院——见 许可证.

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建造于 RunStack AI

工具与能力

工具数量

11

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

云端部署AI记忆超图存储MCP协议知识管理AI工具集成

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursorWindsurf

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 11 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备OAuth 授权,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Hypermemory MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Hypermemory MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Hypermemory MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Hypermemory MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Hypermemory MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、Cursor、Windsurf;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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