Hemory
Hemory 能够在移动设备上捕获现实生活中的口语对话，并通过模型上下文协议（Model Context Protocol）将可搜索的记忆记录直接提供给各类 AI 编程与助手工具使用。
会议助理通过计划或手动音频会话记录线下实体对话。将口头交互整理为带有上下文标签、支持检索的按时间顺序排列的时间线。通过模型上下文协议将对话记忆连接至外部 AI 智能体。使外部智能体能够查询过去的口语陈述，并基于捕获的讨论内容生成相关文档。
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Hemory 是什么？产品概览
产品用途与官方定位
Hemory 是一款环境语音记忆应用程序，旨在录制现实世界中的人际对话，并使这些口语交互内容能够被外部人工智能体无缝访问与利用。
该软件通过本地或流式方式处理音频，将捕获的上下文整理为结构化且可检索的时间线，并可通过模型上下文协议（MCP）集成进行查询调用。
Hemory 可以用来做什么？
有官方来源支持的使用场景
会议与承诺事项核查
AI 智能体可以查询过去的会议记录，以核对商定的交付截止日期、分配的任务细节以及各项具体承诺事项。
工作报告与产品文档编写
已连接的智能体能够综合近期对话与访谈内容，自动起草项目状态报告、演示文稿纲要或产品需求文档（PRD）。
自动化每日日志生成
AI 个人助手可从白天记录的口头交流中提取核心要点，在每晚自动生成连贯的个人日常工作与生活回顾摘要。
如何使用 Hemory
官网提供的使用流程
- 1
启动音频捕获
在需要时手动触发录音，或配置定时计划，以便在预设的周期性工作时间段内自动开启监听捕获。
- 2
通过 MCP 连接智能体
将 Hemory MCP 服务器添加到受支持的客户端中，向已连接的 AI 助手公开记忆检索（search_memory）工具。
模型上下文协议与记忆架构
Hemory 扮演着环境记忆层的角色，将物理世界的口语对话与外部 AI 编程助手和自主智能体连接起来。该平台并未将转录文本局限在孤立的独立界面内，而是向外部 MCP 客户端开放了名为 search_memory 的模型上下文协议工具。这使得各类集成开发环境与对话式助手能够直接从现实会议和口头交流中检索基础上下文信息。
在数据隐私与音频流管理方面，系统架构围绕本地化音频保留进行设计。发送至云端处理的流式音频会在转录完成之后立即销毁，而原始音频文件则严格隔离在捕获硬件本地。这种架构旨在避免多设备之间的云端原始文件同步，同时仍允许用户通过已连接的智能体查询记忆记录并生成衍生内容。
- 连接至兼容 MCP 的客户端，包括 Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、VS Code、OpenClaw 和 Hermes。
- 直接向外部 AI 工作流开放口语记忆搜索能力。
- 利用语音活动检测技术将实际口语对话与背景杂音及停顿有效分离。
- 将原始录音文件严格保存在初始录制设备本地。
选择 Hemory 前需要测试什么
用自己的素材和工作流完成验证
- 确认您的 AI 助手或代码开发环境是否原生支持模型上下文协议（MCP）。
- 验证您的主要录音设备是否运行支持的移动操作系统，例如 iOS 或 Android。
- 确认仅在本地存储原始音频的机制是否符合您的数据访问策略和多设备使用需求。
- 仔细检查计划监听的时间段设置，确保录制窗口能够精准覆盖相关的关键会议。
Hemory 来源与核对时间
核对了哪些信息以及核对时间
- 最后核对
- 分类
- 会议助理
Hemory 常见问题
基于已核对产品资料的回答
目前有哪些平台支持 Hemory？
Hemory 目前支持 iOS、Apple Watch 和 Android 平台。面向 macOS、Windows、Linux、Web 端以及自托管环境的版本已被列入未来的推出计划中。
哪些 AI 智能体可以连接至 Hemory？
Hemory 可以与标准的模型上下文协议（MCP）客户端无缝协作，支持包括 Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、VS Code、OpenClaw 和 Hermes 在内的多种工具。
Hemory 如何处理音频隐私与云端存储？
原始录音文件仅存储在录制设备本地，绝不会在多设备之间同步。在云端处理的音频仅作为临时数据流运作，在转录处理完成之后会被立即销毁，确保数据隐私安全。
应用程序中提供哪些监听模式？
用户可以开启手动模式仅在需要时按需录音，也可以启用计划模式，在预先设定的特定时间范围（例如常规工作时段）内自动执行环境声音监听与记录。
Hemory 如何处理录音过程中的静音片段？
Hemory 采用先进的语音活动检测（VAD）技术来识别有效人声交流，从而自动过滤环境背景噪音、对话间歇和长时间静音，仅保留具有实际意义的对话内容。
