Claude Code 和 Cursor 总是记不住项目上下文？用 OpenKnowledge 给 AI Agent 建一个「持久知识库」

用 AI Agent 写代码时，你大概率遇到过这个问题：Claude Code 或 Cursor 刚理解完项目结构，切个会话就忘了；上次写过的架构决策，这次又得从头解释。这不是 AI 的能力问题，而是 Agent 没有「长期记忆」——每个新会话都是一张白纸。

市面上已有的方案要么太重（Notion、Obsidian 上的插件），要么需要自建服务。OpenKnowledge 走了一条不同的路：一个原生 AI Agent 的 Markdown 知识库编辑器，让 Claude Code、Cursor、Codex 通过 19 个 MCP 工具直接读写你的知识库，而底层只有纯 Markdown 文件和 git。

三个层面：编辑器 + MCP 引擎 + 纯 Markdown

OpenKnowledge 的核心架构分三层：

• Layer 1 — 编辑器：WYSIWYG 的 Markdown 编辑器，支持 Callout、手风琴、标签页、Mermaid 图表、图片/视频嵌入，体验类似 Notion
• Layer 2 — MCP 知识引擎：暴露 19 个工具给 AI Agent，让 Agent 能搜索、读写、组织知识库
• Layer 3 — 纯 Markdown 文件：你的内容就是磁盘上的 .md 文件，git 版本控制，没有任何专有数据库或锁

这意味着你随时可以用 vim 或任何编辑器修改文件，Agent 也能操作，两者不会冲突。没有 lock-in，你的知识就是可移植的 Markdown。

5 分钟上手

macOS 用户：直接下载桌面 App，打开后点击「Create New Project」即可。

Linux/Windows/Intel Mac 用户：全局安装 CLI：

npm install -g @inkeep/open-knowledge
cd my-project
ok init
ok start --open

ok init 会自动配置 Claude Code、Cursor、Codex 和 OpenCode 的 MCP 集成，还会为项目创建一个知识库骨架。ok start --open 在浏览器中启动编辑器。

如果你只想打开一个单文件，不需要完整项目：

ok notes.md

这会在临时会话中打开一个独立 Markdown 文件，用完即弃。

AI Agent 的 19 个知识工具

OpenKnowledge 的 MCP 服务器是核心亮点。它向 AI Agent 暴露了 19 个工具，分为读写两大类：

读取工具

• exec — 读类 shell 操作（cat、ls、grep、find、head、tail），直接对磁盘操作，无需编辑器在线
• search — 全工作区排名搜索（标题加分 + BM25 全文 + 时效性），可选开启语义搜索
• links — Wiki 链接图：反向链接、正向链接、孤立页面、枢纽页、建议链接
• history — 文档版本时间线，每个版本包含 commit SHA，可用来恢复
• skills — 查找和读取 AI 技能（tasks）
• config — 读取合并后的配置（Project + User + Local 三级级联）
• palette — Markdown 原生创作模板和主题 token
• preview_url — 获取编辑器可访问的完整预览 URL

写入工具

• write — 创建或覆盖文档、文件夹、模板或资源。可指定 replace（全量重写）、append（追加）或 prepend（前置）。从模板实例化：write({ document: { path, template } })
• edit — 文档的 find/replace 编辑，或 frontmatter 的 JSON Merge Patch
• delete — 删除文档、文件夹、模板或资源（支持批量）
• move — 移动或重命名文档/文件夹/资源，自动重写所有受影响的内链
• install — 将创作的 Skill（Draft）安装到编辑器（Draft → Installed 流程）
• checkpoint — 创建项目级别的版本快照
• restore_version — 恢复文档到某个历史版本
• conflicts / resolve_conflict — 检测和解决 GitHub 同步的合并冲突
• workflow — 流程指南：ingest（捕获来源）、research（调研并撰写初步结果）、consolidate（将调研成果提升为正式文档）、discover（引入现有仓库）

输出保持对称

OpenKnowledge 的写入工具返回值结构与输入保持对称：write({ folder }) 返回 { folder: { ok, path } }，edit({ document }) 返回 { document: { … } }。所有工具还在顶层统一返回 previewUrl，Agent 可直接打开预览。

冲突感知写入

每个修改工具（write、edit、delete、move、restore_version）都会拒绝修改处于 GitHub 冲突状态的文档。Agent 需要先通过 conflicts 检测冲突文件，再用 resolve_conflict 选择 mine、theirs、content 或 delete 来解决。

实际使用场景

场景一：团队 LLM Wiki

创建一个 LLM 主题的知识库，Agent 自动扩展和更新内容：

→ 在编辑器中输入 "Create a knowledge base about Large Language Models"
→ Agent 调用 OpenKnowledge 的 write 工具，创建 overview 页面和多个概念页面
→ 团队成员通过 GitHub 同步协作
→ 新成员入职时，Agent 通过 search 工具直接检索已有知识，无需重复解释

场景二：架构决策文档（ADR）

每次 Agent 做一个重要架构决策，自动记录到知识库：

→ Agent 修改代码后，调用 write({ document: { path: "decisions/api-strategy.md", content } })
→ 编辑器右下角出现 Agent 的活动图标，点击可查看每次修改的 diff
→ 团队成员打开编辑器就能看到历史的决策演变

场景三：项目运行手册自动化

将项目的配置、部署流程、排错指南组织成结构化知识库，Agent 在后续开发中自动调用 search 来参考已有规范，不会因为换会话就忘记之前的约定。

Git 同步与团队协作

OpenKnowledge 的团队同步直接基于 git/GitHub——无需额外的数据库或同步服务。编辑器内置了「一键同步」功能，背后就是 git push。GitHub 上的冲突也可以通过 conflicts 和 resolve_conflict 工具在 Agent 工作流中处理。

开源与授权

OpenKnowledge 采用 GPL-3.0-or-later 许可证，GitHub 上已有 1659 颗星（截至 2026 年 7 月）。项目活跃维护，社区有 Discord 和 𝕏 账号。你可以放心将其用于个人知识管理和团队协作。

总结

OpenKnowledge 解决的问题很具体：AI Agent 需要长期记忆，而很多人用 Notion/Obsidian 搭建知识库时发现 Agent 难以直接集成。它通过 MCP 协议的 19 个工具让 Agent 能像人类一样读写知识库，同时保证底层的 Markdown 文件始终可访问、可移植。

如果你正在用 Claude Code、Cursor 或 Codex，并且厌倦了每个新会话都要重复解释项目背景，不妨试试 OpenKnowledge——一小时内就能搭好你的 AI 知识库。

相关链接

• OpenKnowledge GitHub
• OpenKnowledge 官网
• OpenKnowledge 文档
• OpenKnowledge HN 讨论