CLS++ Memory
io.github.rajamohan1950由 GitHub 帳號 rajamohan1950 發布v7.19.0更新於 Oct 24, 2026
Cross-LLM persistent memory: store context once, recall it from any AI model.
發布方自己的服務：Memory.fit
概覽
CLS++ Memory 為助理提供跨 LLM 的持久記憶：上下文只需儲存一次，即可從任何 AI 模型召回。
- 可以做什麼
- 將上下文存入持久記憶服務，供日後重複使用。
- 從任何 AI 模型召回已儲存的上下文，在不同助理之間維持記憶。
- 可透過託管的遠端端點連線，也可用 uvx 啟動本機 stdio 程序。
- 適用情境
- 適合希望上下文只保存一次、並在不同工作階段或不同 AI 模型之間延續使用的情境，不必在每次對話中重複背景資訊。
- 執行需求
- 需要 CLS++ 帳號與 API 金鑰，透過環境變數 CLS_API_KEY 提供；選用環境變數 CLS_API_URL 可設定 API 基礎位址。可作為遠端端點執行，也可透過 PyPI 套件以 uvx 在本機執行。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 CLS++ Memory，將其新增到工作區。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Web executable，透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。
交給代理程式安裝
把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式，或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南，先向你展示發布者、端點和登入方式，經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。
閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.rajamohan1950%2Fcls-memory/install.md，並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前，先告訴我它的發布者、端點和登入方式，等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案；問我金鑰應從哪裡取得。其他 MCP 客戶端
把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。
{
"mcpServers": {
"cls-memory": {
"type": "http",
"url": "https://www.clsplusplus.com/mcp"
}
}
}README
該儲存庫沒有 README。
工具
0版本歷史
1- v7.19.0最新Sep 16, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 60%
該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通必需25 分
- 已宣告認證方式必需10 分
- 已列出工具必需15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫，或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。
- 授權條款10 分
請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。
其他 Memory 整合
Memory.fit
fit.memory官方發布者
託管式 Memory.fit 伺服器，讓 AI 讀取你的訓練、睡眠、恢復與飲食資料，並寫回每週計畫、每日目標和飲食計畫。
pg.ddx.io: the PostgreSQL community's memory
io.ddx.pg官方發布者
pg.ddx.io: the PostgreSQL community's memory 的託管 MCP 服務，由 pg.ddx.io 發布；無需登入；Streamable HTTP；29 個工具。
var.gg Naming Memory
gg.var官方發布者
遠端 MCP 伺服器，可依領域概念推薦並檢索韓、日、中、越、英多語言的程式識別字名稱，並提供 ERD 結構查詢。
Counterparts
ai.counterparts
為 Claude Code 與 Claude Desktop 提供的本地優先長期記憶：助理自行寫下關於你與專案的筆記，並在之後的對話中回想起來。
LAHZE - Persian AI Memory Platform
由 GitHub 帳號 pedramgholizadeh 發布
以波斯語為先的地理記憶平臺：發現地點，起草併發布僅限波斯語的記憶。AI 翻譯