memxus
为AI助手提供跨平台持久记忆，一次存储，随处调用。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：memxus。 它的用途是：为AI助手提供跨平台持久记忆，一次存储，随处调用。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/memxus/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
'记住，我在做的电商项目“OceanMart”后端用的是Node.js和PostgreSQL，前端计划用Next.js。' 它会通过Memxus的`remember`工具将这条信息存储到“OceanMart”集合中。几天后，当你切换到另一个AI客户端讨论前端选型时，可以说：'给我“OceanMart”项目的上下文。' AI会通过Memxus的`get_context`工具自动获取并插入之前存储的技术栈信息，让你无需重复说明。
介绍
Memxus解决了AI助手（如Claude、ChatGPT、Cursor）在不同会话间缺乏连续记忆的问题。用户无需在每次对话中重复介绍项目背景、个人偏好或历史决策，Memxus能将这些信息持久化存储，并在需要时智能地提供给AI助手，实现真正的上下文连贯。
使用Memxus非常简单。首先，通过其官方仪表板进行OAuth登录或创建API密钥。然后，在支持MCP（Model Context Protocol）的客户端（如Cursor、Claude Desktop）中配置MCP端点（https://mcp.memxus.com/mcp）。配置完成后，即可通过`remember`、`recall`、`get_context`等工具与AI助手交互，存储和检索记忆。
该工具非常适合需要跨多个AI工具和会话进行复杂、长期工作的开发者和高级用户。例如，全栈开发者可以保存不同项目的技术栈和架构决策；产品经理可以记录功能需求和用户反馈；学术研究者可以整理文献阅读笔记和研究思路，确保每次与AI讨论都能基于完整的历史背景。
使用建议：建议为不同的项目或主题创建独立的“集合”（collection）并打上标签，以便更精准地进行语义搜索和上下文召回。初次使用时，可以先从记录关键的项目决策或个人工作偏好开始。请注意，记忆的存储和检索依赖于网络连接，且需遵守其隐私政策，避免存储高度敏感的个人信息。
核心特点
核心区别在于其真正的跨平台和持久化能力。不同于仅限单次会话或单一客户端的记忆功能，Memxus通过MCP协议与多种AI客户端深度集成，记忆一经存储，即可在Claude、ChatGPT、Cursor等不同平台中被语义搜索和召回，实现了工作流的无缝衔接。
注意事项
不适合处理需要实时同步或极高安全等级（如未加密的密钥、个人身份信息）的敏感数据存储场景。
常见问题
Memxus支持哪些AI助手？
支持所有兼容MCP协议的客户端，包括Claude Desktop、Cursor、Windsurf以及配置了MCP的ChatGPT等。
记忆数据存储在哪里？安全吗？
数据存储在Memxus的云端。其隐私政策承诺保护用户数据，但建议用户避免存储未加密的密码等极端敏感信息。