Neutrally

Product Hunt 的朋友们好，我是阿里。

我开发了 Neutrally，因为上下文信息从来都不能真正随我迁移。我一直保存着 claude-md 文件，每次换工具都要重新粘贴相同的背景信息，但信息总是不完整。总会有重要内容被遗漏，哪怕一直在 Claude 里使用，不同会话之间也会丢失细节，我不得不重新梳理已经解释过的内容。在 ChatGPT 做规划，转到 Claude 开发，一半的对话内容都没法带过去。如果你是开发者或者在团队中工作，你一定懂这种额外负担：手动处理虽然能用，但永远没法把所有重要信息都迁移过去。

所以我做了这个我自己一直想要的工具：一个架设在大模型之上的记忆层，不绑定在任何单个模型里面。你只需要连接一次，不管你是用手机上的 Claude、笔记本上的 ChatGPT，还是终端里的 Cursor，都能访问同一份记忆。

坦诚说明几点：

它支持所有兼容 MCP 连接器的客户端。我已经测试了 Claude、ChatGPT、Cursor 和 Grok，而且因为它基于开放 MCP 标准构建，任何合规客户端都能正常使用。只要你的客户端支持 MCP，就能用。

保存和调用都用自然语言即可。说一句“把这个保存到 Neutrally”就能留存内容，需要找回的时候用同样的方式问就行。

如果你像我一样经常使用 Claude Code，它有插件可以在每次会话开始时自动加载你的记忆，并自动捕获每一轮对话。不需要输入命令，直接运行就行。

它在 LongMemEval-S 基准测试中得分 89.4%，这是公认的长记忆测试中相当不错的结果。如果有人关心细节，我很乐意聊聊测试方法。

隐私是核心设计点。你的记忆仅限定在你的账户范围内，永远不会被用于模型训练，你随时可以导出或删除它。对于需要完全自建部署的团队，提供本地部署选项。

我是 Claude 合作伙伴网络成员，MCP 一键就能完成设置。

可以从免费版开始使用。专业版年费 99 英镑。

我今天全天都会在这里回答所有问题。如果你试用后觉得有问题，请告诉我。这正是我今天来这里想要得到的反馈。

有两个问题想听听大家的看法：可迁移记忆能帮你最多节省时间的场景是什么，以及是什么能让你信任第三方记忆层来保存你的上下文信息？

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8 小时前