2026 年 5 月 · 7 分钟阅读 · Fran Olivares,OlivaresAI 创始人
@olivaresai/alma-mcp 作为 server,将一段 JSON 用你的 Alma API 密钥粘贴到你的 MCP 客户端配置(Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Claude Code 或任何其他兼容客户端),然后重启。该 server 暴露 35 个 AI 可自主调用的记忆工具:保存记忆、搜索记忆、组装上下文、提取事实、配置 Soul 区块。总设置时间约为五分钟,可在免费 Alma 层级使用。Model Context Protocol(MCP)是一种开放标准,让 AI 客户端可以与外部工具和数据源通信。一旦你的客户端讲 MCP,你就可以接入一个记忆 server,AI 立即获得读写持久记忆库的工具——跨越每次对话、每个项目、每一天。本指南讲解 2026 年四个最常见客户端的五分钟设置,并回答之后会出现的问题。
当 Alma MCP server 连接后,你的 AI 客户端获得 35 个无需你输入即可调用的新工具。最重要的几个:alma_remember(保存事实或偏好)、alma_recall(按自然语言查询搜索记忆)、alma_assemble_context(从所有记忆层为当前问题构建结构化上下文)、alma_extract(从一段文本中挖掘事实)、alma_update_block(配置用于 AI 身份的 Soul Engine 区块),以及用于情景、流程、环境、对话、网络搜索、文件生成等的工具。
在实践中,AI 在用户询问与记忆相关的问题时调用这些工具。「记住我偏好 ESM 模块」→ AI 调用 alma_remember。「我们就新服务的技术栈达成了什么共识?」→ AI 调用 alma_recall。工具往返不到一秒;用户看到的只是一个略加深思熟虑的回答。
第 1 步。在 alma.olivares.ai 注册。从 Starter 套餐($14/month)作为入门层开始。
第 2 步。在设置 → API Keys 中,生成一个密钥并复制它。
第 3 步。打开 Claude Desktop 的配置文件。在 macOS 上位于 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json;在 Windows 上位于 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json。
第 4 步。在 mcpServers 对象中添加 Alma server:{ "alma": { "command": "npx", "args": ["-y", "@olivaresai/alma-mcp"], "env": { "ALMA_API_KEY": "your-key" } } }。如果 mcpServers 尚不存在,请在 JSON 顶层创建它。
第 5 步。重启 Claude Desktop。Alma 工具出现在斜杠菜单中,Claude 可自主调用它们。试试:「记住我最喜欢的编辑器是 Helix」。一轮之后:「我最喜欢的编辑器是什么?」——Claude 会回忆起来。
Cursor 的 MCP UI 位于设置 → Features → MCP。添加一个新 server,name 为 alma,command 为 npx,args 为 -y @olivaresai/alma-mcp,并添加环境变量 ALMA_API_KEY 与你的密钥。保存并重启 Cursor。Alma 工具出现在聊天工具使用指示器中;Composer 和内联聊天都可访问。结合 Cursor 的项目上下文,这让 AI 同时拥有你的代码库感知和跨项目持久记忆。
Windsurf 从 ~/.windsurf/mcp_config.json 读取 MCP 配置。结构与 Claude Desktop 相同:一个包含相同 Alma 区块的 mcpServers 对象。编辑后重启 Windsurf。Alma 工具随后出现在 Cascade 中,Windsurf 可在代理式流程中使用它们——对于希望 AI 回忆过往会话中规范的多文件重构尤其有用。
Claude Code(终端原生的 Claude 客户端)在 ~/.config/claude-code/mcp.json 有自己的 MCP 配置。放入相同的 Alma 区块。运行 claude mcp list 以验证 server 已注册。一旦连接,Claude Code 可在编码会话中使用 Alma 工具;与 Alma 环境功能结合时尤其强大,这样每个代码库都有自己的记忆命名空间。请查看 Claude Code 集成文档获取准确的 JSON。
Alma 的 MCP server 通过 stdio 讲标准 MCP,因此任何合规的客户端都可工作。模式始终相同:客户端期望一个 command + args + env 配置块,将 server 作为子进程运行,并通过 MCP 握手发现工具。如果你在一个未列出的客户端上卡住,server 日志(在 env 中设置 ALMA_DEBUG=1)会告诉你握手是否成功。
技术栈捕获。告诉 AI「我在新服务中使用 Bun + Hono + D1」——它调用 alma_remember。两天后在另一个对话中:「为 /users 脚手架一个路由处理器」——AI 回忆起技术栈,产出地道的 Bun + Hono 代码,无需重新解释。
决策记录。「我们决定在 MVP 中跳过 Redis,直接使用 D1。」代理以类别 decision 和高重要性保存该决策。几周后审视架构时,「为什么没有 Redis?」会返回带理由的原始决策。
跨客户端连续性。早上在 Claude Desktop 中保存一条记忆,下午在 Cursor 中引用它,夜晚在终端的 Claude Code 中查询它。同一 Alma 账户,同一记忆库,每个客户端都能看到一切。
是的。Alma 的 MCP server 还暴露资源(客户端可订阅的只读数据):soul、memories、environments、conversations、budget、blocks、episodes、procedures 等。展示 MCP 资源的客户端(尤其是 Claude Desktop)会在侧栏显示它们并可流式更新。你可以在 Claude Desktop 内浏览整个记忆库,无需打开浏览器。
MCP server 只做 AI 让它做的事,且仅使用你的 API 密钥——没有隐式广播。所有记忆写入都隔离到你的 Alma 账户、静态加密、可按需导出。Server 在你的本地机器上运行;它不通过除 Alma API 之外的任何第三方代理。成本方面:server 免费安装;Starter 套餐($14/mo)是 Alma 的入门层,包含运行 MCP server 所需的一切。
一旦 server 运行,最高杠杆的动作是填充 Soul Engine 区块(人格、专长、沟通风格、硬性规则),以便 AI 除事实记忆外还拥有一致的身份。alma.olivares.ai 的 Alma 网页应用暴露了 Soul 编辑器;查看 Soul Engine:粘性的 AI 人格了解完整模式。
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