Protocole de Mémoire Ouverte : un espace de mémoire unique pour Claude, ChatGPT, Cursor

Open Memory Protocol (OMP) est une spécification neutre et un serveur de référence qui résout le problème des silos de mémoire IA : chaque outil (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot) vous oublie lorsque vous changez d'application. OMP fournit une API unifiée de stockage et de récupération pour la mémoire utilisateur à travers les outils.
Démarrage rapide
Option A — Serveur hébergé (aucune configuration) : Pointez les outils vers https://omp-server-production.up.railway.app. Vérifiez l'état avec :
curl https://omp-server-production.up.railway.app/v1/health
# {"status":"ok","version":"0.1","compliance":"OMP-Core","memories_count":0}Option B — Auto-hébergement : Nécessite Node.js 22+. Exécutez :
npx omp-server
Ou avec Docker :
docker run -p 3456:3456 -v omp-data:/data ghcr.io/smjai/omp-server
Testez localement :
curl http://localhost:3456/v1/health
# {"status":"ok","version":"0.1","compliance":"OMP-Core","memories_count":0}Connecter Claude via MCP
Ajoutez à votre fichier de configuration Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json sur macOS) :
{
"mcpServers": {
"omp": {
"command": "npx",
"args": ["omp-mcp"],
"env": {
"OMP_SERVER": "http://localhost:3456",
"OMP_API_KEY": "your-omp-key"
}
}
}
}Pour activer l'extraction/compression de mémoire par IA, définissez les variables d'environnement du serveur : OMP_AI_PROVIDER=anthropic (ou openai) et OMP_AI_API_KEY.
Ajoutez une instruction système au projet Claude pour utiliser automatiquement la mémoire : "Au début de chaque conversation, utilise omp_recall pour rechercher des souvenirs pertinents. Chaque fois que l'utilisateur partage quelque chose de mémorable, utilise omp_remember pour le sauvegarder silencieusement."
Adaptateurs pour ChatGPT et Cursor
L'extension navigateur OMP Bridge sauvegarde silencieusement les conversations ChatGPT sur votre serveur OMP toutes les 2 minutes. Lorsque vous ouvrez Claude, une notification toast apparaît : "C…" (indique un rappel de mémoire inter-applications).
La spécification inclut des SDK pour TypeScript et Python, ainsi qu'une PWA mobile hébergée publiquement à https://omp-server-production.up.railway.app/app.
À qui cela s'adresse
Les développeurs qui jonglent entre plusieurs outils IA (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot) et souhaitent une mémoire persistante entre les sessions sans transfert manuel de contexte.
📖 Lire la source complète : HN AI Agents
👀 See Also

Chapper : Client iOS natif pour LM Studio, Ollama et les modèles locaux compatibles OpenAI
Chapper est une application iOS native SwiftUI qui se connecte à LM Studio, Ollama et aux modèles locaux compatibles OpenAI sans services cloud ni comptes. Il offre un streaming de tokens en temps réel, des contrôles d'échantillonnage complets, la prise en charge des modèles de raisonnement avec des balises <think>, et l'exportation dans 7 formats.

Développeur solo crée un agent IA de bureau multiplateforme avec contrôle à distance mobile en 3 semaines, expédié dans plus de 40 pays
Un développeur solo a créé Skales, un agent IA natif pour ordinateur avec plus de 139 outils et une application mobile compagnon pour le contrôle à distance — le tout en 3 semaines en utilisant Claude. L'application fonctionne sur macOS, Windows et Linux, est locale et gratuite, et compte déjà des utilisateurs actifs dans plus de 40 pays.

Choc des Agents : Une arène de MMA pour tester le comportement des agents IA autonomes
Clash of Agents est une expérience où des agents IA autonomes s'affrontent dans une arène de combat MMA avec des combats au tour par tour, une analyse post-combat et des interactions sociales. Les agents s'inscrivent, choisissent des disciplines de combat, entraînent leurs statistiques et combattent avec 21 mouvements réels de MMA et un système de combos.

Serveur MCP memv : Mémoire structurée persistante pour agents IA
memv, une couche mémoire open-source en Python pour agents, est désormais livrée avec un serveur MCP. Elle propose cinq outils pour une mémoire persistante et structurée avec isolation par utilisateur et extraction optionnelle sans LLM.