5 分钟试用 Dense-Mem 托管演示

快速上手

想先试试 Dense-Mem 好不好用，再决定要不要自己搭服务器？直接用托管演示就行：

https://demo-dense-mem.markhuang.ai

最快的玩法：

• 打开 https://demo-dense-mem.markhuang.ai。
• 复制页面给你生成的临时 API key。
• 把一个 MCP client 连到 https://demo-dense-mem.markhuang.ai/mcp。
• 用同一把 key 再连第二个 AI client。
• 让第一个 client 记一条随便玩玩的测试信息。
• 让第二个 client 把它 recall 出来。

这就是 Dense-Mem 想解决的事：不同的 AI 会话可以共享同一层记忆。AI 照样负责对话和推理，但 Dense-Mem 给它一个持久化的上下文，让它不用每次都从零开始。

这篇教程适合谁

演示到底在演示什么

托管演示会帮你起一个临时隔离的 team。生成的 key 有效期 24 小时，指向一个私有的演示记忆空间。

两个会话用同一把 key，就能读写同一份临时记忆。你重新生成一把 key，就会创建一个全新的隔离 team，记忆互不干扰。

这样你就能验证 Dense-Mem 最核心的能力：多个 AI 实例共用一个 memory service，每个接入的会话都能拿到更丰富的上下文。

说清楚一点：Dense-Mem 不是来替代 Claude、Codex 或者其他助手的。它是它们背后那层记忆。它存 evidence、生成带类型的 claim、把可靠的提升为 fact、支持后续的 recall，遇到记忆冲突还会返回澄清任务，而不是悄悄帮你改事实。

开始之前要知道的坑

托管演示只适合丢着玩的测试数据，别认真。

千万别往里塞 secrets、密码、凭证、个人数据、生产数据或者任何重要的东西。过期的演示 team 和 graph 数据会被直接清掉。

Step 1：生成一把演示 key

打开托管演示页面：

https://demo-dense-mem.markhuang.ai

页面会自动给当前浏览器 tab 生成一把临时 key。你也可以点 Generate New Key 重新来一把。

把 key 复制下来，存到 shell 的环境变量里：

export DENSE_MEM_API_KEY="dm_..."

测试期间，所有想连进来的 AI client 都用这同一把 key。

Step 2：验一下 MCP endpoint

先用 curl 直接查一下 MCP 工具列表：

curl -s "https://demo-dense-mem.markhuang.ai/mcp" \
  -H "Authorization: Bearer $DENSE_MEM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}'

返回里应该能看到这些工具：

remember
recall_memory
reflect_memories
confirm_memory
save_memory
list_recent_memories
list_facts

如果挂了，先查 key。最常见的翻车就是复制了一把过期的 key，或者在另一个 tab 又生成了新 key，两把混着用。

Step 3：把 Claude Code 接进来

在跑 Claude Code 的终端里设好 key：

export DENSE_MEM_API_KEY="dm_..."

添加托管演示的 MCP server：

claude mcp add --transport http dense-mem-demo \
  https://demo-dense-mem.markhuang.ai/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DENSE_MEM_API_KEY"

然后跟 Claude Code 说：

用 Dense-Mem 记一下：这个演示项目的代号是 river-lamp，我喜欢简洁的回答和具体的命令。

注意用这种无害的假数据就好。演示是公开基础设施，存储也是临时的。

Step 4：把 Codex 也接到同一份记忆

环境变量继续用同一个：

export DENSE_MEM_API_KEY="dm_..."

在 ~/.codex/config.toml 里加上这段：

[mcp_servers.dense_mem_demo]
url = "https://demo-dense-mem.markhuang.ai/mcp"
bearer_token_env_var = "DENSE_MEM_API_KEY"
tool_timeout_sec = 60
enabled = true

改完配置记得重启 Codex。

现在问 Codex：

回答之前，先用 Dense-Mem recall 一下你知道的演示项目代号和我的回答风格偏好。

预期效果：Codex 应该会调 Dense-Mem，然后找到 Claude Code 刚才存的那条记忆——因为两个 client 用的是同一把演示 key。

Step 5：开个新会话试试

用同一把 key 起一个全新的 AI 会话。

问它：

关于这个演示，你从 Dense-Mem 里能 recall 出什么？

这个助手不应该靠旧的聊天记录回答，它应该去 Dense-Mem 服务器上 recall。

这就是 Dense-Mem 要解决的核心工作流：一个会话把有用的事实交给记忆层，另一个会话稍后启动时，因为上下文已经在了，可以更聪明地干活。

Step 6：测一下冲突处理

让你的 client 记住这个：

记住，在这个演示里我更喜欢长篇大论的解释风格。

如果你的 client 走的是高级记忆工作流，Dense-Mem 会返回一个澄清问题，而不是默默把之前"偏好简洁回答"那条覆盖掉。助手应该主动问你要保留哪一条。

这个行为很关键。好用的 AI 记忆不只是 recall，还得在旧事实、新事实和修正之间设好护栏。

Step 7：打开 User UI 看看

回到演示页面点 Open UI，或者直接访问：

https://demo-dense-mem.markhuang.ai/ui

演示页面会把生成的 key 存在当前浏览器 tab 里，所以生成 key 之后 UI 就能直接用。这个 user UI 是用来检查你的临时会话和 key 操作的，不是生产环境的管理后台。

你应该能观察到的东西

Dense-Mem 通过这几个实际能力让 AI 实例变得更好用：

这就是 Dense-Mem 帮 AI 更聪明工作的方式。它不会让模型 magically 变对，但它给模型更好的上下文、共享的连续性，以及更安全的记忆工作流。

什么时候该脱离演示

托管演示用来验证概念。等你要存真正重要的记忆时，就该自己跑服务器了。

接下来可以看：

• Dense-Mem 快速开始：让 Claude Code 和 Codex 共享同一份记忆，本地 Docker 搭建指南。
• 用 Traefik 在 Vultr 上安全部署 Dense-Mem，部署到你自己控制的公网 HTTPS 服务器。
• Dense-Mem 手册，完整参考文档。