aimemo 是一个面向 AI 智能体的零依赖 MCP 记忆服务器，目标是提供持久、可搜索、本地优先的记忆能力，并以单个 Go 二进制文件的形式分发。它不需要 Docker、Node.js 运行时、云账户或 API 密钥，安装方式为 brew，官方称约 30 秒即可完成。
用途方面，aimemo 让智能体在会话之间保留上下文：Claude 每次会话启动时会自动调用 memory_context，从而看到此前在做什么、遇到什么阻塞、做过哪些决策，减少重复说明。
主要能力包括：记忆随项目存放，数据保存在代码旁的 .aimemo/ 目录中，可提交到 git 或加入 .gitignore，切换分支时记忆跟随目录；全文搜索采用 FTS5 与 BM25 评分，并按新近度和访问频率加权，使相关记忆优先浮现；并发会话通过 SQLite WAL 模式支持多个 Claude 窗口同时写入而不互相锁定；用户可在终端对相同数据进行检查、编辑、撤回和导出，记忆以可读的 Markdown 或 JSON 保存，不锁定在专有格式中。
使用方式上，采用 stdio MCP 服务器模式运行，命令为 aimemo serve，由 Claude Code 管理进程生命周期，无需自行保持进程存活。Claude 启动会话时调用 memory_context 加载相关先前上下文，工作中调用 memory_store 和 memory_link 记录决策和关系。用户可随时在终端调用 aimemo search、aimemo list 或 aimemo get 读取或编辑同一数据。所有数据位于 .aimemo/ 内的 SQLite 数据库，通过从当前目录向上查找来发现，类似 Git 查找 .git/。
官方说明所有工具 schema 总量低于 2,000 tokens；每次调用有硬性 5 秒超时，服务器不会阻塞会话；空状态查询在 5 毫秒内返回。CLI 命令均支持 --context <name> 以指向命名上下文（.aimemo/ 中的独立 .db 文件）。全局配置位于 ~/.aimemo/config.toml，所有项均可选；项目级覆盖位于项目根目录的 .aimemo/config.toml，相同键以项目值优先。
客户端支持方面，aimemo 可与任何兼容 MCP 的 AI 编程客户端配合，服务器命令始终为 aimemo serve。官方给出了 Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenAI Codex CLI、Cline（VS Code）、Continue（VS Code / JetBrains）、Zed 等客户端的配置位置说明。对于 macOS/Homebrew，GUI 应用可能不继承 shell PATH，若客户端找不到 aimemo，可使用绝对路径 /opt/homebrew/bin/aimemo，或将 .mcp.json 提交到项目根目录。
OpenClaw 集成方面，aimemo 通过 per-skill 记忆隔离和零基础设施来解决 OpenClaw 原生 Markdown 记忆随使用变差、技能共享记忆导致交叉污染、上下文压缩丢失重要上下文的问题。每个技能可通过 context 参数获得独立隔离的记忆，例如在 SKILL.md 中调用 memory_context({context: "my-skill"}) 和 memory_store({ context: "my-skill", entities: [{ name: "preferences", entityType: "config", observations: ["User prefers snake_case"] }] })。官方还提供 examples/openclaw-github-pr-reviewer/ 完整示例技能，包括审查 GitHub PR、学习代码风格偏好、跨会话记住模式、存储反馈以供改进。
限制与说明：以上信息来自官方资料，未提供的收费、价格、平台、效果或具体使用步骤等事实暂未提供。问题反馈与功能请求可通过 GitHub Issues 提交，非平凡改动建议先开 issue 对齐方向。
