Engram — AI 记忆印记：跨工具共享你的 AI 记忆
> 来源: https://github.com/Patdolitse/engram
> 日期: 2026-05-18（今天刚发布！）
> 评分: ★★★☆☆ (3/5) — 极早期但概念扎实，填补跨工具记忆共享的空白
一句话版本
Engram 是一个用 MCP 协议连接 AI 工具的本地记忆系统——把你的身份、偏好、经验教训存成本地 JSON/MD 文件，让 Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw 共享同一个"你"，换工具也不丢记忆。
项目概况
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 作者 | @Patdolitse（匿名） |
| Stars | 0（今日发布） |
| 语言 | Python |
| 许可证 | Apache 2.0 |
| 首次提交 | 2026-05-18（今天） |
| 提交数 | 5 |
| 当前版本 | v2.0.0 |
| 协议 | MCP（Model Context Protocol） |
代码库分析
| 类别 | 文件 | 行数 |
|---|---|---|
| **核心源码** (src/) | `core.py` | 1,252 |
| `mcp_server.py` | 517 | |
| `__init__.py` | 6 | |
| **小计** | **1,775** | |
| **Demo** | `setup_engram.py` + `cross_tool_demo.py` | 449 |
| **测试** | `tests/test_core.py` | 156 |
| **文档** | `docs/vision.md` + `messaging.md` | 212 |
| **库总大小** | 328KB |
核心代码约 1,775 行 Python，加上 demo 共 2,224 行。规模很小——MCP 服务器本身是个薄层，大部分逻辑在 core.py 的 1,252 行里（记忆管理、读写、导入导出等）。测试覆盖仅 156 行，表明是非常早期的项目。
解决什么问题
每次新对话都要重新解释你是谁？换工具就丢失所有积累？踩过的坑下次还踩？
Engram 的答案: 把记忆存在本地 ~/.engram/，所有 AI 工具通过 MCP 协议读取。
核心功能（27 个 MCP 工具）
读取（冷启动上下文）:
get_user_context— 新对话时自动加载完整用户画像get_identity_card— 导出 Markdown 身份卡get_lessons/get_decisions/get_domains— 经验知识检索
写入（自动积累）:
add_lesson— 记录经验教训（跨工具共享）add_decision— 记录关键决策update_profile/update_preferences— 更新画像
导入导出:
export_engram/import_engram— 完整备份export_engram_to_openclaw— 导出 SOUL.md/MEMORY.md/USER.mdimport_engram_from_openclaw— 从 OpenClaw 导入
兼容的 AI 工具
| 工具 | 接入方式 |
|---|---|
| Claude Code | MCP（已验证） |
| Codex | MCP（已验证） |
| Cursor | MCP（应兼容） |
| OpenClaw | SOUL.md/MEMORY.md 导入导出（已验证） |
| ChatGPT/Kimi/Gemini | 粘贴身份卡（可用） |
诞生故事（有意思）
> "创始人用 Claude Code 和 Codex 并行工作，AI 帮他写代码，他帮 AI 记住自己。做着做着发现：这个'帮 AI 记住我'的部分，本身就是一个产品。"
Engram 从第一天起就在吃自己的狗粮——代码、架构决策、经验教训都存在 Engram 里，两个 AI 工具共享读取。
与同类项目对比
相比Mem0（云端记忆）和 Claude Memory（仅限 Claude），Engram 的定位是：
- 100% 本地 — JSON/MD 文件，可编辑可迁移
- 跨工具 — MCP 协议，任何支持 MCP 的工具都能接入
- OpenClaw 兼容 — 可以双向同步 SOUL.md/MEMORY.md/USER.md
评分表
| 维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 概念 | ★★★★☆ | 跨工具记忆共享，需求真实 |
| 实现 | ★★★☆☆ | Python MCP 服务，功能完整但早期 |
| 文档 | ★★★★☆ | README 中文详尽，27 个工具全列 |
| 社区 | ☆☆☆☆☆ | 今天刚发布，零社区 |
| OpenClaw 集成 | ★★★★☆ | 原生导入导出支持 |
| **综合** | **★★★☆☆** | 概念很好，极早期，值得关注 |
资源链接
- GitHub: https://github.com/Patdolitse/engram
- 安装:
pip install -e .或git clone + pip install - 文档: 见仓库 README
- 协议: Apache 2.0