三個 AI CLI 共享記憶教學｜MCP Memory Server 設定完整指南

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：

 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

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  command = "/Users/yourname/.nvm/versions/node/v24.14.1/bin/npx" args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]   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

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

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