跨 Claude/Cursor/Copilot 等 MCP 客户端的共享记忆层应提取结构化 decision/fact/action，而非 dump 原文 transcript，并用 authority/recency/relevance/salience 四轴评分 + token 预算装配，才能在多工具间真正「不从零开始」。

Claim

跨 Claude/Cursor/Copilot 等 MCP 客户端的共享记忆层应提取结构化 decision/fact/action，而非 dump 原文 transcript，并用 authority/recency/relevance/salience 四轴评分 + token 预算装配，才能在多工具间真正「不从零开始」。

Why it matters

Agent 编排与工程化的核心痛点是 session 失忆与工具孤岛；MCP 统一 memory 可降低重复解释成本，但也引入 prompt injection、矛盾决策与隐私边界问题，必须产品化处理。

Summary

SubVault 是托管 MCP server：vault 抽取决策/事实/人/待办，remember 按查询分类返回 token-budgeted 上下文。 对比 raw chat log：去重、矛盾检测、注入清洗。安装约 30s（setup.sh 或手动 mcp.json）。Early access 免费。 对自建 vault：优先「结构化 + 跨 MCP 客户端」而非单工具 history。

Actions

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Evidence

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Caveats

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Research queries

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Body

正文

背景

条目为 Show HN：跨 MCP 兼容工具的一站式 memory。与 VAULT_GOAL（Agent 编排、MCP、工程化）直接相关。

机制

• vault：会话 → 自包含 fact/decision/people/action
• remember：查询分类 + 四轴评分 + 固定 token 预算装配
• 防护：hash 去重、矛盾标记、注入清洗

取舍

托管便利 vs 数据出域；结构化记忆 vs 可检索全文日志。多 harness 团队优先跨客户端一致性。

动作

1. 多客户端接同一 MCP memory 做 round-trip 验证
2. 设计 decision-first schema，拒绝 transcript dump
3. 门禁：dedup / contradiction / injection / budget