让 OpenCode 更好用的神器——OpenMemory 记忆体，一次配置永久有效

就是喜欢

594人浏览 · 2026-05-27 10:39:37

就是喜欢 · 2026-05-27 10:39:37 发布

这是「OpenCode 打造个人 AI 智能体」系列的第三篇。

这篇的目标很简单：跟着走完一遍，你的 OpenCode 就有了长期记忆。

你有没有遇到过这种情况——打开 OpenCode，刚跟 AI 聊完一个功能，关掉。下次再打开，它又对你的项目一无所知了。

你得重新说一遍：

“项目用 Spring Boot 2.7 + MyBatis-Plus，返回结果用 R 包装……”

一天重复好几次。

这不是 AI 不够聪明，是它没有记忆。每个会话是独立的，关了就清空。

OpenCode 要解决这个问题，需要接一个叫 OpenMemory 的外置记忆体。配好之后，你告诉过它的信息它会一直记得，下次开新会话也能直接查到。

这篇完整走一遍安装和配置流程。

一、先搞懂：整个系统是怎么组成的

在动手之前，先知道你要装的是什么东西。

完整架构是这样的：

┌─────────────────┐
│   OpenCode       │  ← AI 编程助手（客户端）
│   (你日常用的)    │
└────────┬────────┘
         │ 通过插件连接
┌────────▼────────┐
│   opencode-      │  ← 连接插件（装一次就行）
│   openmemory     │
│   (插件)         │
└────────┬────────┘
         │ 通过 MCP 协议通信
┌────────▼────────┐
│   OpenMemory     │  ← 记忆体服务（运行在 Docker 里）
│   (服务端)       │     负责存和查记忆
└────────┬────────┘
         │ 用 Ollama 做向量化
┌────────▼────────┐
│   Ollama         │  ← 本地模型，把文字转成向量
│   (本地模型)     │     让 AI 能"理解"记忆的含义
└─────────────────┘

为什么需要 Ollama？ 因为 OpenMemory 存记忆的时候，不是简单存文字，而是把文字转成"向量"（可以理解为给每段记忆算一个"语义指纹"）。这样你查"订单查询接口"的时候，它能把"订单列表""订单详情"这些相关的记忆也找出来。Ollama 就是做这个向量化的工具。

为什么需要 MCP？ MCP 是 Model Context Protocol 的缩写，可以理解为"AI 世界的 USB 接口"。OpenCode 通过 MCP 协议跟 OpenMemory 通信，让 AI 能直接调用记忆体的功能——就像电脑通过 USB 口接硬盘一样。

整个流程全跑在本地，不需要任何云服务。

二、装之前，先准备好这些工具

你需要先装好 4 个东西。装过的可以跳过。

# 1. Node.js (v20 以上)
node -v           # 没有的话去 nodejs.org 下载

# 2. bun（包管理器，比 npm 快）
npm install -g bun
bun -v

# 3. Docker Desktop
docker ps         # 没有的话去 docker.com 下载安装

# 4. Ollama（本地模型）
brew install ollama
ollama --version

注意： 如果你在国内，Docker Desktop 需要配置镜像加速器。在 Docker Desktop → Settings → Docker Engine 里加这一段：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io"
  ]
}

保存后重启 Docker。

装完之后：

# 启动 Ollama（保持这个终端开着）
ollama serve

# 新开一个终端，拉取嵌入模型（约 300MB）
ollama pull nomic-embed-text

三、部署 OpenMemory（跑在 Docker 里）

3.1 克隆项目

git clone https://github.com/CaviraOSS/OpenMemory.git
cd OpenMemory
cp .env.example .env

3.2 修改配置

这是最关键的一步。编辑 .env 文件，把这些内容覆盖进去：

# 性能等级：hybrid 适合本地跑
OM_TIER=hybrid

# 嵌入模型用本地 Ollama（不用 OpenAI）
OM_EMBEDDINGS=ollama

# Ollama 地址（macOS 上固定这么写）
OLLAMA_URL=http://host.docker.internal:11434

# 嵌入模型名称（跟刚才 pull 的一样）
OM_OLLAMA_MODEL=nomic-embed-text

# 嵌入模式
OM_EMBED_MODE=simple

# 以下所有 Key 全部留空（不需要）
OPENAI_API_KEY=
GEMINI_API_KEY=

为什么这个配置重要？ 默认配置用的是 OpenAI 的 API 来做向量化——这需要联网，还要花钱。改成 Ollama 之后，全部在本地完成，免费、离线可用。

3.3 启动

docker compose up --build -d

第一次启动会下载镜像并构建，等 3-5 分钟。完成后执行：

docker ps

如果看到 openmemory-backend-1 和 openmemory-frontend-1 两个容器都在运行，说明部署成功。

再验证一下服务：

curl http://localhost:8080/health

返回 {"status":"ok"} 就对了。

四、安装连接插件（OpenCode 到 OpenMemory）

4.1 为什么要装这个插件？

OpenCode 本身不认识 OpenMemory。需要一个"翻译官"来让它们对话。

@happycastle/opencode-openmemory 这个插件就是做这个的。它会：

每次新会话开始时，自动从 OpenMemory 加载相关记忆
你说"记住：XXX"的时候，自动把信息存进记忆体
对话上下文满了的时候，自动做精简和保存

4.2 安装插件

就一条命令：

bunx @happycastle/opencode-openmemory@latest install

这条命令会自动下载插件，并在 ~/.config/opencode/opencode.json 里添加上插件配置。

4.3 手动确认配置

打开 ~/.config/opencode/opencode.json：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "instructions": [
    "AGENTS.md"
  ],
  "plugin": [
    "@happycastle/opencode-openmemory@latest"
  ],
  "mcp": {
    "openmemory": {
      "type": "remote",
      "url": "http://localhost:8080/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}

关于这个 MCP 配置： 这里的 mcp.openmemory 就是告诉 OpenCode：有一个叫 OpenMemory 的外部服务，它的地址是 http://localhost:8080/mcp，通过 MCP 协议通信。"type": "remote" 表示它是一个远程服务（虽然跑在你的本地机器上，但对 OpenCode 来说是通过 HTTP 访问的远程服务）。"enabled": true 表示启动时自动启用。

4.4 配置记忆体参数

创建 ~/.config/opencode/openmemory.jsonc：

{
  "apiUrl": "http://localhost:8080",
  "similarityThreshold": 0.6,
  "maxMemories": 5,
  "maxProjectMemories": 10,
  "injectProfile": true,
  "defaultSector": "semantic"
}

这些参数的意思：

参数	作用	小白理解
`apiUrl`	OpenMemory 服务地址	告诉插件记忆体在哪
`similarityThreshold`	相似度阈值（0~1）	低于 0.6 的不算相关，不返回
`maxMemories`	每次注入最多几条记忆	防止一次加载太多占上下文
`injectProfile`	是否注入跨项目偏好	设为 true 能在不同项目共享习惯

4.5 重启 OpenCode

opencode

启动后输入 / 看看命令列表，如果出现了 /openmemory-init 说明插件加载成功了。也可以输入 mcps 查看 MCP 服务列表，里面应该有 openmemory。

五、验证：确认它能用了

新开一个对话，按顺序测试：

测试 1：存记忆

> 记住：我叫老齐，是启航电商ERP系统的作者。

AI 应该回复"已记住"之类的话，并调用 OpenMemory 存下来。

测试 2：查记忆

> 我是谁？

AI 应该能回答出"你是老齐，启航电商ERP的作者"。

测试 3：跨会话验证

关掉这个对话，新开一个。直接问：

> 我是谁？

如果它还记得，说明配置成功——记忆已经跨会话持久化了。

六、日常怎么用

记项目信息

> 记住：我的项目用 Spring Boot 2.7 + MySQL 5.7 + MyBatis-Plus

下次新会话，AI 会自动加载这条信息。你不用再介绍项目背景了。

记代码规范

> 记住：所有 Service 层必须写接口，Controller 统一返回 R<T> 包装
> 记住：数据库表名用 snake_case，字段加 f_ 前缀

记 Bug 修复方案

> 记住：EasyExcel 大文件 OOM 用 PageRead 分批读取，每批 1000 条

这个最有用。几个月前修的一个 Bug，AI 还记得。同事来问的时候，查一下记忆体答案就出来了。

一键导入项目知识库

如果你的项目有设计文档、接口说明之类的 Markdown 文件，可以用这个命令让 AI 一次性扫描并存入记忆：

/openmemory-init

它会读取当前目录下的文档，提取核心信息存入 OpenMemory。

七、日常启动顺序

OpenMemory 不会随系统自动启动。每次要用的时候，按这个顺序：

# 第 1 步：启动 Ollama（如果没开）
ollama serve &

# 第 2 步：启动 OpenMemory
cd ~/OpenMemory && docker compose up -d

# 第 3 步：启动 OpenCode
opencode

建议把这个写成一个脚本，一键启动。

八、常见问题排查

AI 说"我没有设置记忆功能"？

说明插件没装成功。检查 ~/.config/opencode/opencode.json 里有没有插件配置。

存了记忆但查不到？

先等 5-10 秒让服务就绪。然后输入 /openmemory list 手动刷新。

curl 返回 401？

检查 .env 配置是否正确，尤其是 OM_TIER=hybrid 和 OM_EMBEDDINGS=ollama。

用着用着感觉 AI 变笨了？

可能是记忆太多了。降低 maxMemories 的值（比如改成 3），减少每次注入的记忆数量。

总结

配置好 OpenMemory 之后，最大的变化不是某个功能变强了，而是你跟 AI 的协作方式变了——不用每次重新认识，它越来越了解你的项目。

如果你今天第一次配，记住：

先跑通架构：Ollama → OpenMemory → 插件 → OpenCode
存一条记忆验证：“记住：XXX”
日常遇到有用的信息顺手存一笔

如果这篇文章对你有帮助：

点个在看，让更多 OpenCode 用户用上记忆体
收藏起来，跟着步骤配一套

系列目录

✅ 第一篇：安装与使用技巧
✅ 第二篇：子代理系统——Build、Plan、Explore 怎么用
✅ 第三篇：让 OpenCode 更好用的神器——OpenMemory 记忆体（本篇）
⬜ 第四篇：化简为繁——用本地 MD 文件做记忆体
⬜ 第五篇：5 个内置工具让你写代码效率翻倍
⬜ 第六篇：30 分钟做一个全栈功能——完整工作流演示
⬜ 第七篇：用 AGENTS.md 让 AI 表现翻倍
⬜ 第八篇：OpenCode 三个月实战，这 5 个坑我帮你踩过了
⬜ 第九篇：一个人维护 5 个仓库——我的真实 OpenCode 工作流

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一、先搞懂：整个系统是怎么组成的

二、装之前，先准备好这些工具

三、部署 OpenMemory（跑在 Docker 里）

3.1 克隆项目

3.2 修改配置

3.3 启动

四、安装连接插件（OpenCode 到 OpenMemory）

4.1 为什么要装这个插件？

4.2 安装插件

4.3 手动确认配置

4.4 配置记忆体参数

4.5 重启 OpenCode

五、验证：确认它能用了

六、日常怎么用

记项目信息

记代码规范

记 Bug 修复方案

一键导入项目知识库

七、日常启动顺序

八、常见问题排查

总结

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