什么是 MemoFS？

MemoFS 是一个面向 AI 智能体的文件优先记忆运行时，同样适用于两种场景：日常使用 AI 智能体 (包括编程助手、研究智能体与 IDE/CLI Copilot) 的开发者与团队，以及构建自定义 AI 智能体应用的开发者。

本文档的一切内容都源于一个核心问题：你打算如何使用 MemoFS？

哪条路径适合你？

日常使用 AI 智能体

Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、opencode、研究智能体或其他任何 AI 智能体都可以通过 MCP (模型上下文协议) 或生命周期钩子自动读写 MemoFS 记忆 —— 整个配置过程不到 5 分钟。

→ 在实战菜谱中找到你的智能体

→ MCP 服务器概述

构建 AI 智能体与应用

直接导入 @memofs/core 或 @memofs/server，为自定义智能体配备轻量级、文件优先、无需独立数据库的记忆运行时。

→ @memofs/core 概述

→ API 参考文档

自托管服务器

在 Node.js 或 Cloudflare Workers 上自行运行 MemoFS 服务器，替代使用云端托管服务。

→ 自托管概述

托管版本，免运维基础设施

MemoFS Cloud 为你提供文件副本、托管 MCP 端点和团队工作区，无需自行运行任何基础设施。

→ MemoFS Cloud

三点核心心智模型

1. 记忆是文件，不是黑盒数据库。 核心事实、笔记、对话历史、召回索引和知识图谱全部以 Markdown/JSONL 格式存储在 .memofs/ 目录下 —— 详见 核心概念。
2. 每项能力都具备确定性兜底机制。 检索、图谱抽取和重排序在开箱即用状态下无需任何 API 密钥（基于 BM25 + 规则解析）；添加 LLM/Embedding 适配器可进一步增强效果 —— 详见 配置模型智能。
3. 分发方式适配智能体生态。 具备生命周期钩子的智能体 (Claude Code, Codex, opencode) 可自动注入记忆；其他智能体均可通过 MCP 进行连接 —— 详见 MCP 概述。

快速上手与交互式配置

从这里开始，跳转至上方与你的构建目标相匹配的路径。完整参数参考：CLI 概述。