今天这篇文章，就是 PowerMem 的操作手册，不讲原理只讲步骤。从服务端部署到客户端接入，一条链路从头串到尾，每一步都有明确的命令和截图。

这个手册的目标是：你按照顺序做完（或者让你的通用 Agent 根据文章内容做完），就能拥有一套部署好的 PowerMem 服务端，以及一个已经接好记忆层的 Claude Code 或 OpenClaw 客户端。

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一、Linux 服务端：安装、配置、启动

1.1 环境要求

Python >= 3.11
pip 或 uv（推荐 uv，更快）

1.2 安装

# 从 PyPI 安装（生产环境推荐）
uv pip install "powermem[cli,server,mcp,seekdb]"
# 或从源码安装（开发环境）
git clone https://github.com/oceanbase/powermem.git
cd powermem
uv pip install -e ".[cli,server,mcp,seekdb]"

各 extras 说明：

extras	作用
cli	pmem 命令行工具
server	powermem-server HTTP API 服务器
mcp	MCP 协议支持
seekdb	内嵌向量数据库（零配置，无需单独部署数据库）

1.3 初始化配置

# 交互式生成 .env 配置文件
pmem config init

也可手动创建 
.env 文件。以下是我的配置：

# DATABASE_PROVIDER=oceanbase
DATABASE_PROVIDER=sqlite
SQLITE_PATH=/root/data/package/powermem/powermem.db
# LLM_PROVIDER=anthropic
LLM_PROVIDER=openai
# ANTHROPIC_LLM_BASE_URL=https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic
# LLM_API_KEY=tp-xxx
# LLM_MODEL=mimo-v2.5-pro
LLM_API_KEY=xxx
LLM_MODEL=step-3.7-flash
OPENAI_LLM_BASE_URL=https://api.stepfun.com/step_plan/v1
EMBEDDING_PROVIDER=siliconflow
EMBEDDING_API_KEY=sk-xx
EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3
# OCEANBASE_EMBEDDING_MODEL_DIMS=1024
# EMBEDDING_DIMS=1024

注意事项：

SQLITE_PATH 必须是完整的数据库文件路径（如 /root/data/powermem/powermem.db），不能只是文件夹路径
使用 seekdb 时， EMBEDDING_DIMS 或 OCEANBASE_EMBEDDING_MODEL_DIMS 是必填项，维度要和嵌入模型匹配
硅基流动的嵌入模型如果不走 seekdb，可以不配 EMBEDDING_DIMS

1.4 启动服务器

powermem-server --host 0.0.0.0 --port 8848

参数说明：

参数	默认值	说明
--host	0.0.0.0	监听地址
--port	8848	监听端口
--workers	4	工作进程数（内嵌存储自动降为 1）
--reload	关闭	开发模式，代码变更自动重载
--log-level	INFO	日志级别

启动会比较慢（60-120 秒），因为需要初始化 seekdb 和下载嵌入模型。

验证启动成功：

curl http://localhost:8848/api/v1/system/health
# 返回 {"status":"ok"} 即成功

二、Dashboard 使用

2.1 访问 Dashboard

服务器启动后，浏览器打开：

http://<服务器IP>:8848/dashboard/

2.2 Dashboard 功能

页面	路径	功能
总览	/dashboard/	记忆总量、增长趋势、质量指标、系统健康
记忆管理	/dashboard/memories	浏览、搜索、查看、删除记忆
用户画像	/dashboard/user-profile	查看用户级别的聚合画像
设置	/dashboard/settings	配置 API Key（仅在服务端开启认证时需要）

2.3 开启认证（可选）

在 
.env 中添加：

POWERMEM_SERVER_AUTH_ENABLED=true
POWERMEM_SERVER_API_KEYS=your-secret-key

重启服务器后，所有 API 请求需携带 
X-API-Key 头。Dashboard 的 Settings 页面可配置 Key。

2.4 API 文档

服务器自带 Swagger 文档：

http://<服务器IP>:8848/docs

三、本地 Claude Code 连接 PowerMem 服务器

以下步骤在本地 Windows/Mac 操作，服务器在远程 Linux。

3.1 在 Dashboard 获取 API Key

如果服务端开启了认证，先在 Dashboard Settings 页面拿到 API Key。

3.2 通过 Marketplace 安装插件

在 Claude Code 中依次执行：

/plugin marketplace add oceanbase/powermem
/plugin install memory-powermem@powermem
/reload-plugins

如果网络不通，也可以从源码安装： claude --plugin-dir /path/to/powermem/apps/claude-code-plugin

3.3 初始化插件

/memory-powermem:init

这会自动创建插件本地虚拟环境、安装 powermem 后端、启动管理服务器。

3.4 Windows 用户：修复 hooks 命令

init 生成的 hooks.json 默认使用 
sh
，Windows 需要改为 PowerShell。

hooks 文件位置：

C:\Users\<你的用户名>\.claude\plugins\cache\powermem\memory-powermem\0.1.0\hooks\hooks.json

将所有 
sh "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/run-hook.sh" 替换为：

"command": "powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File \"${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/run-hook.ps1\""

完整示例：

{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File \"${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/run-hook.ps1\"",
            "timeout": 120
          }
        ]
      }
    ],
    "SessionEnd": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File \"${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/run-hook.ps1\""
          }
        ]
      }
    ],
    "PostCompact": [
      {
        "matcher": "auto|manual",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File \"${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/run-hook.ps1\""
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

3.5 配置连接远程服务器

如果 powermem-server 不在本机（比如在远程 Linux），需要配置环境变量。

方式一：在 Claude Code 的 
settings.json 中配置（推荐）：

编辑 
~/.claude/settings.json，添加：

{
  "env": {
    "POWERMEM_BASE_URL": "http://<服务器IP>:8848",
    "POWERMEM_API_KEY": "your-secret-key"
  }
}

方式二：在启动 Claude Code 前设置环境变量：

export POWERMEM_BASE_URL=http://<服务器IP>:8848
export POWERMEM_API_KEY=your-secret-key

3.6 重启 Claude Code

重新启动 Claude Code 即可生效。

3.7 验证

记忆落库时机：

用户发送消息时：自动检索相关记忆，注入到上下文中（默认开启）
执行 /compact 时：将压缩摘要保存为记忆
退出会话时：将完整会话记录保存为记忆

验证方法：结束一个会话后，在 Dashboard 的 Memories 页面查看是否有新记忆写入。

四、OpenClaw 安装 PowerMem 并连接落库

4.1 安装插件

直接跟 OpenClaw 说：

通过 memory-powermem 帮我安装一下 powermem 记忆引擎插件

或手动执行：

openclaw plugins install memory-powermem

4.2 配置嵌入模型

阿里云百炼的 coding plan 没有嵌入模型，需要手动编辑 powermem 环境文件：

找到插件数据目录下的 
powermem.env（通常在 
~/.openclaw/ 下），添加/修改嵌入模型相关配置：

EMBEDDING_PROVIDER=siliconflow
EMBEDDING_API_KEY=sk-xxx
EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3
EMBEDDING_DIMS=1024

根据实际使用的嵌入服务调整 provider、model 和维度。

4.3 连接远程服务器（可选）

默认 CLI 模式使用本地 
pmem 存储，无需额外服务器。

如果需要共享团队的 PowerMem 后端，在 OpenClaw 中配置 
requestConfig.memory_db 指向服务器地址：

http://<服务器IP>:8848

4.4 验证

让 OpenClaw 记住一句话：帮我记住测试探针：dragonfruit-zx9
新开对话，让 OpenClaw 回忆： dragonfruit-zx9 是什么
能正确召回即表示工作正常

PowerMem 记忆如何"自进化"？

PowerMem 不止是一个存储桶——它是一个
持续进化的记忆层。每条记忆从捕获到落库再到被检索，经历一个完整的生命周期：

捕获（Capture）：用户每次发消息，PowerMem 自动检索相关记忆注入上下文；执行 /compact 时，压缩摘要自动落为记忆；会话结束时，完整会话记录被保存
存储（Store）：文本经过 Embedding 向量化，与元数据一同落入 SQLite / OceanBase 数据库，被持久化保存
检索（Retrieve）：用户提问时，语义向量检索找到最相关的 Top-K 条记忆，注入到上下文中增强 Agent 回答质量
进化（Evolve）：重复记忆被去重合并，用户画像持续更新，过期记忆淘汰、新记忆增强

这个四步循环让 Agent 越用越聪明，越用越懂你。

常用命令速查

操作	命令
安装	uv pip install "powermem[cli,server,mcp,seekdb]"
初始化配置	pmem config init
启动服务器	powermem-server --host 0.0.0.0 --port 8848
健康检查	curl http://localhost:8848/api/v1/system/health
Dashboard	http://localhost:8848/dashboard/
API 文档	http://localhost:8848/docs

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基于OceanBase的PowerMem自进化记忆层部署指南

一、Linux 服务端：安装、配置、启动

1.1 环境要求

1.2 安装

1.3 初始化配置

1.4 启动服务器

二、Dashboard 使用

2.1 访问 Dashboard

2.2 Dashboard 功能

2.3 开启认证（可选）

2.4 API 文档

三、本地 Claude Code 连接 PowerMem 服务器

3.1 在 Dashboard 获取 API Key

3.2 通过 Marketplace 安装插件

3.3 初始化插件

3.4 Windows 用户：修复 hooks 命令

3.5 配置连接远程服务器

3.6 重启 Claude Code

3.7 验证

四、OpenClaw 安装 PowerMem 并连接落库

4.1 安装插件

4.2 配置嵌入模型

4.3 连接远程服务器（可选）

4.4 验证

PowerMem 记忆如何"自进化"？

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