當你同時使用 GitHub Copilot CLI、OpenAI Codex CLI 和 Google Gemini CLI 開發時，每個工具的「記憶」是各自獨立的——換一個工具，之前建立的上下文就消失了。本篇教學說明如何透過 MCP（Model Context Protocol）共享記憶，讓三個 AI CLI 工具存取同一份知識庫。
什麼是 MCP 共享記憶？
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的開放協定，讓 AI 工具可以透過標準介面存取外部工具和資料。
@modelcontextprotocol/server-memory 是官方提供的記憶 MCP Server，採用知識圖譜（Knowledge Graph）架構，可以儲存實體（人、專案、技術）及其之間的關係。設定完成後，架構如下：
你的專案
│
├── Copilot CLI ──┐
├── Codex CLI ───┼──→ MCP Memory Server ──→ 共用知識圖譜
└── Gemini CLI ───┘三個 CLI 都能讀寫同一份記憶，跨工具切換時知識不會中斷。
前置需求
- 已安裝 Node.js 18+（建議 v24 LTS）
- 已安裝以下任一或全部 CLI 工具：
- OpenAI Codex CLI
- Google Gemini CLI
- GitHub Copilot CLI
確認 npx 路徑
設定前先確認你的 npx 完整路徑（後面設定檔會用到）：
source ~/.nvm/nvm.sh && nvm use --lts --silent
which npx記下輸出的路徑，例如 /Users/yourname/.nvm/versions/node/v24.14.1/bin/npx，後續設定中請替換成你實際的路徑。
設定各 CLI 的 MCP Memory Server
1. Codex CLI
編輯 ~/.codex/config.toml，在檔案末尾加入：
[mcp_servers.memory]
command = "/Users/yourname/.nvm/versions/node/v24.14.1/bin/npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]2. Copilot CLI
建立 ~/.copilot/mcp-config.json（若已存在則加入 memory 區塊）：
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "/Users/yourname/.nvm/versions/node/v24.14.1/bin/npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
}
}
}3. Gemini CLI
編輯 ~/.gemini/settings.json，加入 mcpServers 欄位：
{
"security": {
"auth": {
"selectedType": "oauth-personal"
}
},
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "/Users/yourname/.nvm/versions/node/v24.14.1/bin/npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
}
}
}驗證設定是否生效
重新啟動各 CLI 後，輸入以下指令確認 MCP Memory Server 已連線：
# Gemini CLI
/mcp
# Codex CLI
/mcp
# Copilot CLI
/mcp看到 memory 出現在 MCP 工具列表中，即代表設定成功。
如何使用共享記憶
設定完成後，你可以直接用自然語言告訴 AI 要記住什麼，也可以主動查詢記憶：
儲存記憶
# 在任何一個 CLI 中輸入：
請記住這個專案使用 WordPress + PHP，部署在 iambigd.tw，資料庫是 MySQL。
請記住我偏好用繁體中文，程式碼使用 snake_case 命名。查詢記憶
# 搜尋相關記憶
你還記得這個專案的技術棧嗎？
# 列出所有記憶
請顯示你目前記得的所有內容MCP Memory 工具一覽
| 工具名稱 | 功能說明 |
|---|---|
create_entities | 建立新實體（專案、技術、人名等） |
add_observations | 補充現有實體的觀察記錄 |
create_relations | 建立兩個實體之間的關係 |
search_nodes | 依關鍵字搜尋知識圖譜 |
read_graph | 讀取完整知識圖譜 |
delete_entities | 刪除指定實體 |
delete_observations | 刪除指定觀察記錄 |
delete_relations | 刪除指定關係 |
open_nodes | 取得指定實體的詳細資訊 |
記憶持久化設定（選用）
預設情況下，記憶存放在記憶體中，重啟 MCP Server 後會消失。要讓記憶持久化，可以透過環境變數指定儲存路徑：
# Codex CLI config.toml
[mcp_servers.memory]
command = "/Users/yourname/.nvm/versions/node/v24.14.1/bin/npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
[mcp_servers.memory.env]
MEMORY_FILE_PATH = "/Users/yourname/.ai-memory/memory.json"# Copilot CLI / Gemini CLI（JSON 格式）
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "/Users/yourname/.nvm/versions/node/v24.14.1/bin/npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
"env": {
"MEMORY_FILE_PATH": "/Users/yourname/.ai-memory/memory.json"
}
}
}
}三個 CLI 都指向同一個 memory.json 路徑，就能真正做到跨工具、跨 session 的持久共享記憶。
其他 MCP 共享記憶方案
| 方案 | 特色 | 適合對象 |
|---|---|---|
| @modelcontextprotocol/server-memory（本篇） | 官方、知識圖譜、設定簡單 | 一般開發者 |
| mixgram | Markdown 格式、SQLite 全文搜尋 | 喜歡 Markdown 的開發者 |
| @danielmarbach/mnemonic-mcp | Git 同步、跨機器共享 | 多台電腦工作 |
小結
透過 MCP Memory Server，三個 AI CLI 工具可以共享同一份知識庫。你只需要維護一份記憶，無論用哪個工具，AI 都能記得你的偏好、專案技術棧和工作規範，大幅減少每次切換工具時重複說明背景的時間。
搭配使用建議：
- 使用 Copilot CLI 處理 GitHub 相關操作（PR、Issues）
- 使用 Codex CLI 進行深度程式碼重構與除錯
- 使用 Gemini CLI 快速問答與免費日常使用
- 三者共享同一份 MCP 記憶，無縫切換
延伸閱讀
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