在 Agent 中使用

除了自行接入云服务接口，如果你正在使用：

OpenClaw、Hermes 等 Agent 框架
Cursor、VS Code、Claude Desktop 等 AI 客户端
任何可以执行命令行的 Agent 或开发环境

可以通过 MemOS 插件、MCP、CLI 等形式，将 MemOS 接入到你的 AI 工作流中，节省 Token，同时提升长期记忆能力。

前期准备

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快速接入（推荐）

你可以通过与Agent自然对话的方式自动接入 MemOS，接入完成后即可进行对话，无需其他操作。

接入插件

MemOS 目前提供深度适配 OpenClaw 的云服务插件，如果你正在使用 OpenClaw，优先考虑插件接入。将以下提示词复制并粘贴到你的 OpenClaw 聊天中：

展开查看 OpenClaw 插件配置提示词

帮我配置 MemOS OpenClaw 插件，按以下步骤执行：

1. 确认 API Key
   检查第 2 步命令中 MEMOS_API_KEY 的值：
   - 如果已是以 mpg- 开头的真实 API Key，直接进入第 2 步
   - 如果是中文占位符，引导用户打开 https://memos-dashboard.openmem.net/cn/quickstart/
     获取 API Key，并用真实 Key 替换命令中的占位符

2. 配置 API Key 环境变量
   首先检测当前操作系统，然后按对应方式写入：

   macOS / Linux：
     mkdir -p ~/.openclaw
     echo 'MEMOS_API_KEY=用户提供的Key' >> ~/.openclaw/.env

   Windows PowerShell：
     [System.Environment]::SetEnvironmentVariable("MEMOS_API_KEY", "用户提供的Key", "User")

3. 安装并启用插件
   openclaw plugins install @memtensor/memos-cloud-openclaw-plugin@latest
   openclaw gateway restart

4. 验证安装
   读取 ~/.openclaw/openclaw.json（Windows 为 %USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json），
   确认 plugins.entries 下 memos-cloud-openclaw-plugin 的 enabled 为 true

OpenClaw 会安装插件，并提示你获取 API Key，完成所有配置。

接入 MemOS CLI

MemOS CLI 提供更通用的 Agent 交互方式，适合任何可执行命令行的 Agent 框架，将以下提示词复制并发送给你的 Agent：

展开查看 CLI 配置提示词

帮我配置 MemOS CLI 开发环境，按以下步骤执行：
1. 安装 MemOS CLI 到全局
npm i -g @memtensor/memos-cloud-cli
2. 初始化 CLI 配置
memos init --api-key 用户提供的Key --agent <your agent>
执行第 2 步时，根据当前用户使用的 Agent 传入对应的 --agent 参数。
若 --api-key 的值已是以 mpg- 开头的真实 Key，直接执行；若是中文占位符，
先引导用户打开 https://memos-dashboard.openmem.net/cn/ 获取 API Key 并替换。

Agent会自动完成 MemOS CLI 的安装，并配置相应的Skill。（查看支持的Agent）

手动配置

1. 调用前准备

获取 API Key （点击获取）

2. 使用插件

配置 API Key

插件会读取 OpenClaw 相关的环境变量或 .env 文件。最小配置如下：

MEMOS_API_KEY=YOUR_API_KEY

也可以直接写入 OpenClaw 的环境文件：

mkdir -p ~/.openclaw
echo 'MEMOS_API_KEY=YOUR_API_KEY' >> ~/.openclaw/.env

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("MEMOS_API_KEY", "YOUR_API_KEY", "User")

安装并启用插件

openclaw plugins install @memtensor/memos-cloud-openclaw-plugin@latest
openclaw gateway restart

Windows 用户如果遇到 Error: spawn EINVAL，可以查看 OpenClaw 云插件 - 手动安装使用替代安装方式。

确认 ~/.openclaw/openclaw.json 中插件已启用：

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "memos-cloud-openclaw-plugin": { "enabled": true }
    }
  }
}

开始对话

现在，可以与你的 OpenClaw 进行多轮对话：

第一次会话：「我偏好使用 Python 语言」
第二次会话（新启动）：「你还记得我喜欢用什么编程语言吗？」

OpenClaw 插件还有多 Agent 隔离、Config UI、过滤和更细的配置项。完整配置请查看 OpenClaw 云插件。

3. 使用 MCP

支持 MCP 的主流客户端，例如 Cursor、Claude Desktop、Cline、VS Code / Trae 和 Chatbox 等。以 Cursor 为例，配置完成后，Cursor 可以直接调用 MemOS 提供的记忆操作工具，实现跨客户端的记忆。

添加 MCP Server

在 Cursor 中进入：

Cursor Settings → Tools & MCP → Add Custom MCP

然后在 mcp.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "memos-api-mcp": {
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@memtensor/memos-api-mcp@latest"
      ],
      "env": {
        "MEMOS_API_KEY": "YOUR_API_KEY",
        "MEMOS_USER_ID": "your-user-id",
        "MEMOS_CHANNEL": "MODELSCOPE"
      }
    }
  }
}

配置后，确认 Cursor 的 MCP 工具列表中能看到 add_message、search_memory 等工具。

Cursor Rules

为了让 Cursor 更稳定地使用记忆，建议在 User Rules 中加入：

回答用户问题前，先调用 MemOS 的 search_memory 搜索与当前任务相关的长期记忆。
回答完成后，如果本轮对话出现新的用户事实、偏好、项目背景或长期有用的信息，调用 add_message 写入 MemOS。
只使用和当前任务相关的记忆；如果记忆不相关、过期或主体不一致，应忽略。
不要向用户暴露“记忆库”“检索结果”等内部实现细节。

开始对话

现在，可以在聊天框中进行多轮对话：
- 第一次会话：告诉它你是谁、你的爱好、职业，并让它记住
- 第二次会话（新启动）：询问它你是谁

Claude Desktop、Cline、Chatbox 等客户端的配置方式类似，入口位置不同，更多示例请查看 MCP 使用指南。

4. 使用 CLI

如果你的 Agent 框架可以执行 shell 命令（例如 Cursor、Codex、Hermes 等），可以通过 MemOS CLI 一键安装记忆 Skill，让 Agent 根据 Skill 自动检索和写入记忆。

以 OpenClaw 为例，在 LOCOMO 评测中，单独接入 MemOS CLI 后 Token 消耗降低约 65.5%；接入 MemOS Cloud + CLI 后，正确率从 66.60% 提升到 77.27%。

安装 CLI

npm install -g @memtensor/memos-cloud-cli

初始化并安装 Skill

memos init --agent cursor
memos init --api-key YOUR_API_KEY --agent cursor

--agent 会将 MemOS 记忆 Skill 安装到对应 Agent 的 skills 目录。当前 --agent 为必填参数，不传会直接报错，因为 CLI 需要知道 Skill 应该安装到哪个 Agent 目录。支持的目标：

memos init --agent cursor    # ~/.cursor/skills/memos/
memos init --agent codex     # ~/.codex/skills/memos/
memos init --agent claude    # ~/.claude/skills/memos/
memos init --agent openclaw  # ~/.openclaw/skills/memos/
memos init --agent hermes    # ~/.hermes/skills/memos/

开始对话

安装后，Agent 启动时会自动加载该 Skill。在每轮对话中，Agent 会：

回答前自动执行 memos search，检索与当前任务相关的长期记忆
回答后自动执行 memos add，将本轮出现的新事实、偏好等写入 MemOS

你可以用同样的方式验证效果：

第一次会话：「我偏好使用 Python 语言」
第二次会话（新启动）：「你还记得我喜欢用什么编程语言吗？」

CLI 还支持在终端中手动操作记忆（add、search、get、origin、delete 等）。如果只在终端中使用 CLI，不安装 Agent Skill，请通过 memos config set 配置 API Key、默认用户 ID 和默认会话 ID。完整命令参考请查看 MemOS CLI。

选择哪种接入方式？

接入方式	适合谁	优先级
插件	OpenClaw 等 MemOS 已深度适配的 Agent 环境	优先使用，自动化程度最高
CLI + Skill	任何可执行命令行的 Agent 框架	通用性最强，跨框架适用
MCP	Cursor、Claude Desktop、Cline、Chatbox 等 AI 客户端	客户端支持 MCP 协议
API / SDK	自研 Agent、Chatbot 或业务应用	控制力最强，适合生产集成

下一步

OpenClaw 云插件

查看 OpenClaw 插件的完整安装、启用和高级配置

MemOS CLI

查看 CLI 完整命令参考和 Skill 安装说明

MCP 使用指南

查看 Cursor、Claude Desktop、Cline 等客户端如何配置 MCP

API / SDK

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