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A
agent-magnet

agent-magnet

本地服务
github.com/helinakdogan记忆与知识148 周前更新
代码仓库

关于 agent-magnet

agent-magnet 是默认本地运行的记忆层，面向使用 Claude、Cursor 和 Codex 的用户。它会自动整理跨会话的项目背景和偏好，并支持删除或完成记忆，以及团队共享。

主要功能

  1. 01自动记录工作背景
  2. 02在 Claude、Cursor 和 Codex 间共享记忆
  3. 03整理决策、偏好和目标
  4. 04删除记忆或标记为已完成
  5. 05团队记忆共享

适用场景

  1. 01在不同 AI 会话间延续项目背景
  2. 02在支持的工具间复用偏好和约定
  3. 03将团队决策作为背景分享给成员

MCP 相关

它提供 MCP 服务供 Codex 和其他 MCP 客户端使用。`agent-magnet init` 会检测并配置 Claude Code、Claude Desktop 和 Cursor。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "helinakdogan-agent-magnet": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-magnet"
      ],
      "env": {
        "MAGNET_USER_ID": "<MAGNET_USER_ID>",
        "MAGNET_OPENAI_KEY": "<MAGNET_OPENAI_KEY>",
        "MAGNET_LOCAL_MODE": "<MAGNET_LOCAL_MODE>",
        "MAGNET_REDIS_URL": "<MAGNET_REDIS_URL>",
        "MAGNET_PROJECT_ID": "<MAGNET_PROJECT_ID>"
      }
    }
  }
}
启动命令uvx agent-magnet
需要配置的环境变量
MAGNET_USER_IDYour identifier used as the memory key across all tools
MAGNET_OPENAI_KEY密钥OpenAI API key for the reflector and classifier models
MAGNET_LOCAL_MODESet to 1 to use local SQLite storage — no Redis or external services needed
MAGNET_REDIS_URLRedis connection URL for persistent shared storage (overrides local mode)
MAGNET_PROJECT_IDNamespace for memory isolation across projects (defaults to 'default')

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypiagent-magnet0.1.11

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Agent Magnet

PyPI README 配图

每次开启新会话，你的 AI 都会忘记你的项目。这个工具可以解决这个问题。

功能

  • 随着你的工作自动学习——无需说“记住这个”
  • 在 Claude、Cursor 和 Codex 之间共享一份记忆
  • 可以忘记内容或标记事项已完成——记忆不会只是一味堆积

快速开始

pip install agent-magnet
agent-magnet init

安装就这么简单。默认在本地运行，无需 Redis 或密钥。

记忆内容

决策、约定、注意事项、失败的尝试、目标、偏好和已采取的行动——所有记忆都会自动整理。

团队记忆

为团队共享记忆——一个人的决策会成为所有人的上下文。需要从 agentmagnet.app 获取付费 Agent Magnet 密钥。

随处可用

Claude、Cursor、Codex——共享同一份记忆，默认在本地运行。agent-magnet init 会自动检测并配置 Claude Code、Claude Desktop 和 Cursor。

手动配置 MCP（Codex 或其他 MCP 客户端） 
{
  "mcpServers": {
    "agent-magnet": {
      "command": "agent-magnet-mcp",
      "env": { "MAGNET_USER_ID": "your_name" }
    }
  }
}

采用 MIT 许可证。参与贡献——如果它帮你节省了上下文窗口，也请点个 ⭐。

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。