Opensearch Mcp Server Py

• OpenSearch MCP 服务
• 安装 opensearch-mcp-server-py
• 可用工具
• 用户指南
• Agent 记忆
• 参与贡献
• 行为准则
• 许可证
• 版权

OpenSearch MCP 服务

opensearch-mcp-server-py 是一个用于 OpenSearch 的模型上下文协议（MCP）服务，可让 AI 助手与 OpenSearch 集群交互。它提供标准化接口，让 AI 模型通过 stdio 和流式（SSE/Streamable HTTP）协议执行搜索索引、获取映射和管理分片等操作。

主要功能：

• 通过 MCP 协议与 AI 助手和大模型无缝集成
• 支持 stdio 和流式服务传输方式（SSE 和 Streamable HTTP）
• 内置常见 OpenSearch 操作工具
• 支持每次调用动态设置连接参数，无需重新配置服务即可连接不同集群
• 可轻松集成 Claude Desktop 和 LangChain
• 支持通过基本身份验证、IAM 角色、基于标头的身份验证和 OpenSearch mTLS 进行安全身份验证

如需详细的设置说明，包括 Kubernetes 部署和 mTLS 配置，请参阅用户指南。

安装 opensearch-mcp-server-py

可通过 pip 从 PyPI 安装 Opensearch-mcp-server-py：

pip install opensearch-mcp-server-py

零配置设置

无需设置任何环境变量即可启动服务。Agent 可在每次调用工具时动态提供连接详细信息：

{
  "mcpServers": {
    "opensearch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["opensearch-mcp-server-py"]
    }
  }
}

使用此设置时，Agent 可在调用任何工具时直接传入 opensearch_url 和身份验证参数。当 Agent 从知识库、运行手册或 SOP 中发现端点，或者单个 Agent 需要在一个会话中使用多个集群时，此设置非常有用。详情请参阅动态连接参数。

可用工具

默认情况下，仅启用核心工具，以提供基本的 OpenSearch 功能：

核心工具（默认启用）

核心工具归入 core_tools 类别，可通过 OPENSEARCH_DISABLED_CATEGORIES=core_tools 一次性禁用。请避免创建同名自定义类别，否则会覆盖内置类别。

• ListIndexTool：列出 OpenSearch 中的所有索引及完整信息，包括 docs.count、docs.deleted、store.size 等。如果提供了索引参数，则返回该索引的详细信息。
• IndexMappingTool：获取 OpenSearch 中某个索引的映射和设置信息。
• SearchIndexTool：使用以查询领域特定语言（DSL）编写的查询来搜索 OpenSearch 中的索引。
• GetShardsTool：获取 OpenSearch 中分片的信息。
• ClusterHealthTool：返回集群健康状况的基本信息。
• CountTool：返回与查询匹配的文档数量。
• ExplainTool：返回特定文档与查询匹配（或不匹配）的原因。
• MsearchTool：允许在一个请求中执行多个搜索操作。
• [GenericOpenSearchApiTool]：灵活的工具，可通过自定义路径、方法、查询参数和请求正文调用任意 OpenSearch API 端点。通过为所有 OpenSearch API 提供统一接口，减少工具数量膨胀。

其他工具（默认禁用）

以下工具可用，但默认禁用。要启用这些工具，请参阅用户指南中的工具筛选器部分。

• GetClusterStateTool：获取集群的当前状态，包括节点信息、索引设置等。
• GetSegmentsTool：获取索引中 Lucene 段的信息，包括内存用量、文档数和段大小。
• CatNodesTool：获取 OpenSearch 集群中节点的信息，包括 CPU 用量、内存、磁盘空间和节点角色等系统指标。
• GetNodesTool：获取 OpenSearch 集群中节点的详细信息，包括主机系统详情、JVM 信息、处理器类型、节点设置、线程池、已安装的插件等静态信息。
• GetIndexInfoTool：获取索引的详细信息，包括映射、设置和别名。支持在索引名称中使用通配符。
• GetIndexStatsTool：获取索引统计信息，包括文档数、存储大小以及索引和搜索性能指标。
• GetQueryInsightsTool：从 /_insights/top_queries 端点获取查询洞察，展示查询模式和性能信息。
• GetNodesHotThreadsTool：从 /_nodes/hot_threads 端点获取集群节点中热点线程的信息。
• GetAllocationTool：从 /_cat/allocation 端点获取集群各节点间分片分配的信息。
• GetLongRunningTasksTool：获取集群中长时间运行的任务信息，并按运行时间降序排列。

Agentic Memory 工具（默认禁用）

以下工具提供 OpenSearch Agentic Memory API 的访问能力——这是 OpenSearch 内置的服务端记忆系统。OpenSearch 集群负责管理记忆容器、会话和推理（基于 LLM 从对话中提取事实）。这些工具要求 OpenSearch 3.3.0 或更高版本。

**适用场景：**你希望由 OpenSearch 管理完整的记忆生命周期，包括基于 LLM 的推理（从原始对话中提取事实）、结构化记忆类型（会话、工作、长期、历史）以及由服务端管理的命名空间。最适合需要集中管理记忆且不依赖 MCP 客户端的生产级 Agentic 工作流。

**设置：**使用这些工具前，必须先在 OpenSearch 中创建记忆容器（一次性管理员操作，需要配置 LLM 连接器和嵌入模型）。请参阅 Agent Memory Guide 中的 Agentic Memory Tools。

使用 OPENSEARCH_ENABLED_CATEGORIES=agentic_memory 启用。通过 agentic_memory 配置区段或 OPENSEARCH_MEMORY_CONTAINER_ID 环境变量配置 memory_container_id 后，该值会自动预填到所有工具调用中。

• CreateAgenticMemorySessionTool：在记忆容器中创建新会话。
• AddAgenticMemoriesTool：向容器添加对话记忆或结构化数据记忆。
• GetAgenticMemoryTool：按 ID 和类型检索特定记忆。
• SearchAgenticMemoryTool：使用 OpenSearch Query DSL 搜索记忆。
• UpdateAgenticMemoryTool：更新现有记忆（支持根据记忆类型更新特定字段）。
• DeleteAgenticMemoryByIDTool：按 ID 删除特定记忆。
• DeleteAgenticMemoryByQueryTool：删除符合查询条件的多个记忆。

可观测性工具（默认禁用）

可观测性工具归属 observability 类别，可通过 OPENSEARCH_ENABLED_CATEGORIES=observability 启用，也可以在配置文件中添加 enabled_categories: [observability]。或者，启用 analytics 类别即可同时使用可观测性工具和技能工具。

• PPLQueryTool：对 OpenSearch 执行 PPL（管道处理语言）查询。PPL 提供基于管道的查询语法（source=<index> | <command> | <command>），支持筛选、聚合、排序、去重和字段选择。支持 jdbc、csv 和 raw 输出格式。

Search Relevance Workbench 工具（默认禁用）

Search Relevance Workbench 工具归属 search_relevance 类别，可通过 OPENSEARCH_ENABLED_CATEGORIES=search_relevance 一次性启用，也可以在配置文件中添加 enabled_categories: [search_relevance]，或显式添加单个工具。有关如何筛选工具的更多信息，请参阅 User Guide 中的 Tool Filter 部分。

• CreateSearchConfigurationTool：创建搜索配置，其中包含名称、查询正文（使用 OpenSearch 查询领域特定语言编写的查询）和目标索引。
• GetSearchConfigurationTool：根据 ID 获取搜索配置。
• DeleteSearchConfigurationTool：根据 ID 删除搜索配置。
• CreateQuerySetTool：创建查询集，其中包含名称、描述和查询列表。
• SampleQuerySetTool：使用不同的统计抽样技术，根据 UBI 数据抽取查询集样本。
• GetQuerySetTool：根据 ID 获取查询集。
• DeleteQuerySetTool：根据 ID 删除查询集。
• CreateJudgmentListTool：创建判定列表，其中的判定来自外部流程。
• CreateLLMJudgmentListTool：使用大模型创建判定列表。
• CreateUBIJudgmentListTool：根据隐式反馈（用户行为洞察数据）创建判定列表。
• GetJudgmentListTool：根据 ID 获取判定列表。
• DeleteJudgmentListTool：根据 ID 删除判定列表。
• CreateExperimentTool：创建搜索相关性实验。支持 PAIRWISE_COMPARISON（比较 2 个搜索配置）、POINTWISE_EVALUATION（根据判定列表评估 1 个配置）和 HYBRID_OPTIMIZER（使用判定列表优化 1 个配置）。
• GetExperimentTool：根据 ID 获取实验。
• DeleteExperimentTool：根据 ID 删除实验。
• SearchQuerySetsTool：使用 OpenSearch 查询 DSL 搜索查询集。如果未提供查询正文，默认使用 match_all。
• SearchSearchConfigurationsTool：使用 OpenSearch 查询 DSL 搜索搜索配置。如果未提供查询正文，默认使用 match_all。
• SearchJudgmentsTool：使用 OpenSearch 查询 DSL 搜索判定。如果未提供查询正文，默认使用 match_all。
• SearchExperimentsTool：使用 OpenSearch 查询 DSL 搜索实验。如果未提供查询正文，默认使用 match_all。

技能工具（默认禁用）

技能工具归类在 skills 类别下，可通过 OPENSEARCH_ENABLED_CATEGORIES=skills 一次性启用，也可以在配置文件中添加 enabled_categories: [skills] 来启用。或者，启用 analytics 类别即可同时使用技能和可观测性工具。有关如何筛选工具的更多信息，请参阅《用户指南》中的工具筛选部分。

• DataDistributionTool：分析 OpenSearch 索引中的数据分布模式和字段值频率。支持单个数据集分析，以及两个时间段之间的对比分析，以识别分布变化。
• LogPatternAnalysisTool：通过对基准时间范围和选定时间范围进行对比分析，检测异常日志模式和序列。支持带有跟踪关联的日志序列分析、日志模式差异分析，以及用于错误检测的日志洞察分析。
• MetricChangeAnalysisTool：比较基准时间范围和选定时间范围内所有数值字段的百分位数分布（P50、P90），然后按变化得分对字段排序并返回排名靠前的字段。适用于识别异常时间段内变化最大的数值指标。

记忆工具（选择启用）

记忆工具为 MCP Agent 提供由 OpenSearch 支持的持久跨会话记忆。Agent 决定将哪些内容保存为纯文本语句；OpenSearch 会存储这些内容并进行语义索引。设置 MEMORY_TOOLS_ENABLED=true 即可启用。完整设置说明请参阅Agent 记忆指南。

**适用场景：**你希望使用轻量、由 Agent 驱动的记忆层，并能与任何兼容 MCP 的 IDE（Kiro、Claude Code、Cursor）搭配使用。由 Agent 控制需要记住的内容；无需在 OpenSearch 端配置 LLM 连接器或嵌入模型。自动语义增强需要 Amazon OpenSearch Service（托管域版本 2.19+ 或 Serverless）。完整设置说明请参阅Agent 记忆指南。

• SaveMemoryTool：将事实、决策和偏好保存到持久存储，并自动进行语义增强。
• SearchMemoryTool：使用自然语言搜索记忆，并根据时效性进行排序。
• DeleteMemoryTool：按文档 ID 删除过时或不正确的记忆。

工具参数

所有工具都接受以下可选连接参数，用于按调用覆盖服务的环境变量配置。如果省略所有参数，服务将照常使用其配置的环境变量或集群配置。如果提供 opensearch_url，则凭据必须来自同一次调用：除非运营方设置 OPENSEARCH_ALLOW_AMBIENT_AWS_FALLBACK=true 以共享其 AWS 凭据，否则服务不会使用自身凭据访问调用方选择的 URL。

参数	类型	描述
opensearch_url	string	OpenSearch 端点 URL。覆盖 OPENSEARCH_URL。
opensearch_username	string	基本身份验证的用户名。覆盖 OPENSEARCH_USERNAME。
opensearch_password	string	基本身份验证的密码。覆盖 OPENSEARCH_PASSWORD。
opensearch_no_auth	boolean	不使用身份验证进行连接。覆盖 OPENSEARCH_NO_AUTH。
aws_region	string	AWS 区域。覆盖 AWS_REGION。
aws_iam_arn	string	IAM 角色 ARN。覆盖 AWS_IAM_ARN。
aws_profile	string	AWS 配置文件名称。覆盖 AWS_PROFILE。
aws_opensearch_serverless	boolean	使用 OpenSearch Serverless。覆盖 AWS_OPENSEARCH_SERVERLESS。
opensearch_ssl_verify	boolean	设为 true 时要求验证 SSL 证书。false 值会被忽略，因为只有 OPENSEARCH_SSL_VERIFY 可以禁用验证。
opensearch_timeout	integer	连接超时时间（秒）。覆盖 OPENSEARCH_TIMEOUT。

这样，Agent 就可以在每次工具调用时动态指定不同的集群，而无需重新配置服务（仅限单一模式）。凭据必须与 URL 来自同一次调用，除非 OPENSEARCH_ALLOW_AMBIENT_AWS_FALLBACK=true 允许服务使用自己的 AWS 凭据为调用方提供的 URL 签名。OPENSEARCH_SSRF_GUARD=true 会将调用方提供的 URL 限制为公共 HTTPS 地址。详情和示例请参阅用户指南中的动态连接参数。

除上述通用连接参数外，每个工具还接受各自的特定参数：

注意： 以下各工具中列出的 opensearch_url 参数属于上述通用连接参数。每个工具都支持所有通用连接参数（opensearch_username、opensearch_password、aws_region 等），但为简洁起见，不会在各工具的参数列表中重复列出。

• ListIndexTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（可选）：要获取详细信息的索引名称。若提供此参数，则返回该特定索引的详细信息，而不是列出所有索引。

• IndexMappingTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（必填）：要获取映射的索引名称

• SearchIndexTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（必填）：要搜索的索引名称
  • query_dsl（必填）：采用 OpenSearch Query DSL 格式的搜索查询
  • format（可选）：SearchIndexTool 响应的格式。可选值为 csv 和 json
  • size（可选）：SearchIndexTool 响应的大小。默认值为 10，最大值为 100（可配置）。若要更改最大限制，请通过 CLI 参数或配置文件设置 max_size_limit。详情请参阅工具自定义。

• GetShardsTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（必填）：要获取分片信息的索引名称

• ClusterHealthTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（可选）：将健康状况报告限制为特定索引

• CountTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（可选）：要统计文档数量的索引名称
  • body（可选）：用于筛选文档的 JSON 格式查询

• ExplainTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（必填）：要从中获取文档的索引名称
  • id（必填）：要解释的文档 ID
  • body（必填）：要针对该文档进行解释的 JSON 格式查询

• MsearchTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（可选）：默认搜索索引
  • body（必填）：NDJSON 格式的多重搜索请求正文

• GetClusterStateTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • metric（可选）：将返回的信息限制为指定指标。选项包括：_all、blocks、metadata、nodes、routing_table、routing_nodes、master_node、version
  • index（可选）：将返回的信息限制为指定索引

• GetSegmentsTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（可选）：将返回的信息限制为指定索引。如果未提供，则返回所有索引的分段

• CatNodesTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • metrics（可选）：要显示的指标列表，以逗号分隔。可用指标包括：id、name、ip、port、role、master、heap.percent、ram.percent、cpu、load_1m、load_5m、load_15m、disk.total、disk.used、disk.avail、disk.used_percent

• GetNodesTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • node_id（可选）：以逗号分隔的节点 ID 或名称列表，用于限制返回的信息。支持 _local、_master、master:true、data:false 等节点筛选器。默认为 _all。
  • metric（可选）：要包含在响应中的指标组列表，以逗号分隔。选项包括：settings、os、process、jvm、thread_pool、transport、http、plugins、ingest、aggregations、indices。默认为所有指标。

• GetIndexInfoTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（必填）：要获取详细信息的索引名称。支持通配符。

• GetIndexStatsTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • index（必填）：要获取统计信息的索引名称。支持通配符。
  • metric（可选）：将返回的信息限制为指定指标。选项包括：_all、completion、docs、fielddata、flush、get、indexing、merge、query_cache、refresh、request_cache、search、segments、store、warmer、bulk

• GetQueryInsightsTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL

• GetNodesHotThreadsTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL

• GetAllocationTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL

• GetLongRunningTasksTool

  • opensearch_url（可选）：要连接的 OpenSearch 集群 URL
  • limit（可选）：要返回的任务最大数量。默认值为 10。

• CreateAgenticMemorySessionTool

  • memory_container_id（自动填充）：要在其中创建会话的记忆容器 ID。通过 agentic_memory 配置或 OPENSEARCH_MEMORY_CONTAINER_ID 环境变量进行配置时会自动设置。（路径参数）
  • session_id（可选）：自定义会话 ID。如果未提供，则生成随机 ID。（正文参数）
  • summary（可选）：会话摘要或描述。（正文参数）
  • metadata（可选）：以键值对形式提供的会话附加元数据。（正文参数）
  • namespace（可选）：用于组织会话的命名空间信息。（正文参数）

• AddAgenticMemoriesTool

  • memory_container_id（自动填充）：要将记忆添加到的记忆容器 ID。配置后会自动设置。（路径参数）
  • messages（条件必填）：消息列表。当 payload_type 为 conversational 时必填。（请求体参数）
  • structured_data（条件必填）：结构化数据内容。当 payload_type 为 data 时必填。（请求体参数）
  • binary_data（可选）： 二进制负载的二进制数据内容，以 Base64 字符串编码。（请求体参数）
  • payload_type（必填）：负载类型。有效值为 conversational 或 data。请参阅负载类型。（请求体参数）
  • namespace（可选）：用于整理记忆的命名空间上下文（例如 user_id、session_id 或 agent_id）。如果命名空间字段中未指定 session_id，且 disable_session 为 false（默认值为 true），则会创建一个新的会话，并分配新的会话 ID。（请求体参数）
  • metadata（可选）：记忆的其他元数据（例如 status、branch 或自定义字段）。（请求体参数）
  • tags（可选）：用于对记忆分类的标签。（请求体参数）
  • infer（可选）：是否使用大模型提取关键信息（默认值：false）。为 true 时，大模型会从原始文本中提取关键信息并将其存储为记忆。请参阅推理模式。（请求体参数）

• GetAgenticMemoryTool

  • memory_container_id（自动填充）：要从中检索记忆的记忆容器 ID。配置后会自动设置。（路径参数）
  • type（必填）：记忆类型。有效值为 sessions、working、long-term 和 history。（路径参数）
  • id（必填）：要检索的记忆 ID。（路径参数）

• SearchAgenticMemoryTool

  • memory_container_id（自动填充）：记忆容器 ID。配置后会自动设置。（路径参数）
  • type（必填）：记忆类型。有效值为 sessions、working、long-term 和 history。（路径参数）
  • query（必填）：使用 OpenSearch 查询 DSL 编写的搜索查询。（请求体参数）
  • sort（可选）：搜索结果的排序规范。（请求体参数）

• UpdateAgenticMemoryTool

  • memory_container_id（自动填充）：记忆容器的 ID。配置后会自动设置。(路径参数)
  • type（必填）：记忆类型（sessions、working 或 long-term）。(路径参数)
  • id（必填）：要更新的记忆 ID。(路径参数)
  • 会话记忆请求字段：
    • summary（可选）：会话摘要。(正文参数)
    • metadata（可选）：记忆的其他元数据（例如 status、branch 或自定义字段）。(正文参数)
    • agents（可选）：有关 Agent 的其他信息。(正文参数)
    • additional_info（可选）：与会话关联的其他元数据。(正文参数)
  • 工作记忆请求字段
    • messages（可选）：更新后的对话消息（适用于对话类型）。(正文参数)
    • structured_data（可选）：更新后的结构化数据内容（适用于数据记忆负载）。(正文参数)
    • binary_data（可选）：更新后的二进制数据内容（适用于数据记忆负载）。(正文参数)
    • tags（可选）：更新后的分类标签。(正文参数)
    • metadata（可选）：记忆的其他元数据（例如 status、branch 或自定义字段）。(正文参数)
  • 长期记忆请求字段
    • memory（可选）：更新后的记忆内容。(正文参数)
    • tags（可选）：更新后的分类标签。(正文参数)

• DeleteAgenticMemoryByIDTool

  • memory_container_id（自动填充）：要从中删除记忆的记忆容器 ID。配置后会自动设置。(路径参数)
  • type（必填）：要删除的记忆类型。有效值为 sessions、working、long-term 和 history。(路径参数)
  • id（必填）：要删除的特定记忆 ID。(路径参数)

• DeleteAgenticMemoryByQueryTool

  • memory_container_id（自动填充）：要从中删除记忆的记忆容器 ID。配置后会自动设置。(路径参数)
  • type（必填）：要删除的记忆类型。有效值为 sessions、working、long-term 和 history。(路径参数)
  • query（必填）：用于匹配待删除记忆的 OpenSearch DSL 查询。(正文参数)

• DataDistributionTool

  • index（必填）：目标 OpenSearch 索引名称。
  • selectionTimeRangeStart（必填）：分析目标时段的开始时间。
  • selectionTimeRangeEnd（必填）：分析目标时段的结束时间。
  • timeField（必填）：用于筛选的日期/时间字段。
  • baselineTimeRangeStart（可选）：基准时段的开始时间。
  • baselineTimeRangeEnd（可选）：基准时段的结束时间。
  • size（可选）：要分析的文档最大数量。默认值为 1000。

• LogPatternAnalysisTool

  • index（必填）：包含日志数据的目标 OpenSearch 索引名称。
  • logFieldName（必填）：要分析的原始日志消息所在字段。
  • selectionTimeRangeStart（必填）：分析目标时段的开始时间。
  • selectionTimeRangeEnd（必填）：分析目标时段的结束时间。
  • timeField（必填）：用于基于时间筛选的日期/时间字段。
  • traceFieldName（可选）：跟踪/关联 ID 所在字段。
  • baseTimeRangeStart（可选）：基准比较时段的开始时间。
  • baseTimeRangeEnd（可选）：基准比较时段的结束时间。

• MetricChangeAnalysisTool

  • index（必填）：目标 OpenSearch 索引名称。
  • selectionTimeRangeStart（必填）：选择（异常）时段的开始时间。
  • selectionTimeRangeEnd（必填）：选择（异常）时段的结束时间。
  • baselineTimeRangeStart（必填）：基线时段的开始时间。
  • baselineTimeRangeEnd（必填）：基线时段的结束时间（应早于或等于 selectionTimeRangeStart）。
  • timeField（必填）：用于筛选的日期/时间字段。
  • topN（可选）：按变化分数排序后返回的字段数量。默认值为 10。
  • size（可选）：要分析的文档数量上限。默认值为 1000。

更多工具即将推出。点击此处

用户指南

有关详细的使用说明、配置选项和示例，请参阅用户指南。

Agent 记忆

OpenSearch MCP 服务包含两个不同的记忆系统。两者都使用 OpenSearch 作为存储后端，但记忆生命周期的控制方和所需基础设施各不相同。

选择合适的方案

	Memory Tools (MEMORY_TOOLS_ENABLED)	Agentic Memory Tools（agentic_memory 类别）
由谁存储记忆	MCP Agent 决定将哪些内容保存为纯文本陈述	OpenSearch 处理原始对话，并通过大模型推理提取事实
设置复杂度	低——首次使用时自动创建索引	高——需要创建带有大模型连接器和嵌入模型的记忆容器
OpenSearch 版本	Amazon OpenSearch Service 2.19+ 或 Serverless	OpenSearch 3.3.0+
语义搜索	支持，通过 AWS 自动语义增强实现	支持，通过已配置的嵌入模型实现
记忆结构	扁平——每条记忆都是纯文本陈述	结构化——包含会话、工作记忆、长期记忆和历史记录类型
大模型推理	不支持——Agent 会按原样写入要记住的内容	可选（infer: true）——OpenSearch 使用大模型从对话中提取事实
适用场景	需要快速设置和跨会话连续性的 IDE Agent（Kiro、Claude Code、Cursor）	需要集中管理记忆且由服务端控制的生产级 Agentic 工作流

使用 Memory Tools：如果你需要一个开箱即用、可与任何兼容 MCP 的 IDE 搭配使用的轻量级 Agent 驱动记忆层。由 Agent 控制要记住的内容。请参阅Agent 记忆指南了解设置方法。

使用 Agentic Memory Tools：如果你希望 OpenSearch 管理完整的记忆生命周期，包括从原始对话中基于大模型提取事实、使用结构化记忆类型，以及由服务端管理命名空间。请参阅Agent 记忆指南了解设置方法。

贡献

有兴趣参与贡献？请查看：

• 开发指南 - 设置开发环境
• 贡献指南 - 了解如何贡献

行为准则

本项目采用了 Amazon 开源行为准则。如需了解更多信息，请参阅行为准则常见问题，或发送邮件至 [email protected] 联系我们，提出其他问题或意见。

许可证

本项目采用 Apache v2.0 许可证。

版权

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