Cursor 0.51 全网首个新功能深度体验：Generate Memories 让 AI 编程助手拥有"记忆"

🎯 写在前面

首先，cursor 0.51对UI设计界面做了重大更新：各个配置条目更为合理，看上去不再是草台班子的感觉。官方0.51changelog暂未发布，先体验一下BETA的Memories能力。

你是否遇到过这样的困扰：每次开启新的 Cursor 对话，都要重新向 AI 解释项目背景、技术栈、架构设计？或者当对话内容过多时，AI 就"忘记"了之前讨论的重要信息？

如果你有过这样的经历，那么 Cursor 0.51 版本新推出的 Generate Memories 功能绝对是你的救星！这个功能就像给 AI 装上了"大脑"，让它能够记住项目的关键信息，真正成为你的得力编程伙伴。

今天我就来和大家分享一下这个令人兴奋的新功能的实际使用体验。虽然官方的changelog还没有详细介绍，但通过实际测试，我发现这个功能的潜力远超想象！

⚠️ 使用前必读

在开始体验之前，有个重要提醒：目前 Generate Memories 功能还处于 BETA 测试阶段，只有在关闭隐私模式（privacy mode）的情况下才能使用。

这意味着你的一些项目信息会被分享给 Cursor 服务器。如果你正在处理敏感项目或公司代码，建议先评估一下风险再决定是否启用。对于个人学习项目或开源项目来说，这个功能绝对值得一试！

cursor的隐私模式，要求所有文件内容共享给cursor。

💡 什么是 Memories？让 AI 拥有"记忆"的神奇功能

想象一下，如果你的编程助手能够记住你们之前所有的对话内容，记住项目的技术栈、架构设计、编码规范，甚至是你的个人偏好，那该多好？Memories 功能就是为了解决这个痛点而生的。

简单来说，Memories 就是一个智能的知识库，它会自动将对话中的重要信息提取出来，形成结构化的文档保存起来。这样，无论你什么时候开始新的对话，AI 都能立即"回忆起"这些关键信息，就像一个真正了解你项目的资深开发者一样。

这个概念其实并不新鲜。之前 Cline 就在其中详细介绍过 Memory Bank 的实现方法。Cursor 社区的开发者们也一直在滚放社区中热烈讨论这个功能的必要性。现在，Cursor 官方终于将这个呼声很高的功能内置到了编辑器中，这对所有用户来说都是一个巨大的福音。

🔧 轻松上手：Generate Memories 的设置

设置 Generate Memories 功能简单得让人意外！你只需要打开 Cursor Settings，然后找到 Rules 选项，就能看到这个新功能的开关。

记住前面提到的注意事项，确保隐私模式已经关闭，然后一键启用就完成了！是不是比想象中简单多了？

🚀 实战体验：用 Go 语言创建 MCP Server

为了真正测试 Generate Memories 的威力，我决定做一个实际的项目。我选择用 Go 语言创建一个时间服务器，这个项目既有一定的技术含量，又不会太复杂，正好适合测试 AI 的记忆能力。

实验环境准备

在开始之前，让我先介绍一下我的测试环境：

我使用的是 Cursor 0.51.1 版本，选择了 claude-4-sonnet 模型，这是目前性能最强的模型之一。为了确保测试的纯净性，我没有设置任何用户规则或项目规则，就是一个最基础的 Git 仓库。聊天模式选择了 Agent 模式，这样 AI 可以更主动地进行操作。

我的目标很明确：创建一个能够获取当前时间，并且可以根据传入参数计算未来或过去时间的 MCP Server。

与 AI 的精彩对话

接下来就是见证奇迹的时刻了！我向 Cursor 提出了我的需求：

我说："使用 golang 创建一个可以获取当前时间或传入参数指定分钟数后时间的 MCP server"

Cursor 的回应让我眼前一亮：

它首先分析了项目的当前状态，发现这是一个全新的项目，然后开始规划整个实现方案。最有趣的是，它发现 Go 语言还没有现成的 MCP SDK，于是决定基于 JSON-RPC 协议从零开始实现。

经过一番"思考"和编码，Cursor 成功创建了一个功能完整的 MCP 时间服务器。让我来给大家介绍一下这个项目的亮点：

核心功能方面：

第一个功能是获取当前时间，支持多种时间格式，默认使用 RFC3339 标准格式，这是一个很专业的选择。第二个功能更有趣，可以在当前时间基础上加减指定的分钟数，这意味着你既可以查看未来的时间，也可以回溯到过去的某个时刻。

项目结构方面：

整个项目的组织非常清晰，主要的服务器逻辑都在 main.go 文件中，go.mod 文件定义了模块信息，还贴心地生成了详细的 README 文档和测试客户端代码。

技术特色方面：

最让我印象深刻的是，整个实现完全基于 Go 的标准库，没有引入任何外部依赖，这大大降低了部署的复杂度。同时支持 20 多种时间格式，包括 RFC3339、Kitchen、JST 等，完全符合 MCP 协议规范，使用标准的 JSON-RPC 2.0 协议，错误处理也很完善。

使用起来也很简单：

# 构建项目

go build -o time-mcp main.go

# 启动服务器

./time-mcp

# 运行测试

cd test && go run client.go

测试结果显示一切都运行得很完美，时间获取和计算功能都按预期工作，完全符合 MCP 协议标准。

关键时刻：触发记忆生成

项目完成后，我故意问了一个关键问题：

我问："到目前为止的实现中，有需要保存到内存的内容吗？"

Cursor 的回答很有意思：

它立即意识到这个项目中确实有很多值得记住的技术要点，特别是 MCP 协议的实现模式和技术决策，这些对未来的项目开发很有参考价值。

🧠 AI 的"记忆"诞生了！看看它都记住了什么

在我明确询问是否需要保存记忆后，Generate Memories 功能开始发挥作用。让我们来看看 AI 都从这次对话中提取了哪些关键信息：

技术实现的核心要点

AI 首先总结了用 Go 语言实现 MCP 服务器的关键模式。它记住了仅使用标准库就能实现完整功能的方法，这对于追求简洁和可维护性的开发者来说是个宝贵的经验。同时，它还记录了必需的 MCP 方法，包括初始化、工具列表和工具调用这三个核心接口。

最佳实践的沉淀

除了技术实现，AI 还提取了一些最佳实践，比如如何使用 JSON Schema 来定义输入参数，如何实现多语言支持，以及如何设计灵活的参数系统。这些都是在实际开发中非常实用的经验。

自动生成的记忆内容

最让人惊喜的是，Generate Memories 功能自动生成了一段结构化的记忆内容：

Golang 实现 MCP（Model Context Protocol）服务器的重要模式：

1. **仅使用标准库的实现**：无外部依赖，可实现基于 JSON-RPC 2.0 的 MCP 服务器。通过 bufio.Scanner + os.Stdin/Stdout 实现标准输入输出通信。

2. **必需的 MCP 方法**：initialize（协议版本 2024-11-05、capabilities、serverInfo）、tools/list（可用工具列表）、tools/call（工具执行）这 3 个是基本方法。

3. **响应结构**：MCPResponse 必须包含 jsonrpc:"2.0"、id、result/error 字段。工具执行结果在 content 数组内以 type:"text" 和 text 字段返回。

4. **错误处理**：使用 JSON-RPC 标准错误代码（-32601: Method not found, -32602: Invalid params）。

5. **时间格式支持**：活用 Go 的 time 常量（time.RFC3339、time.Kitchen 等），也可添加自定义格式（JST 等）。

这段记忆内容非常精炼，涵盖了从基础架构到具体实现细节的各个方面，真正做到了"一次学习，终身受用"。

🤔 使用体验的深度思考

通过这次实际测试，我发现了一些有趣的现象，也有一些需要改进的地方。

需要主动触发的记忆机制

有一个细节值得注意：当 AI 完成 MCP Server 的实现后，并没有自动生成记忆。只有当我明确询问"有需要保存到内存的内容吗？"时，它才开始创建记忆。这和 Cline 的 Memory Bank 有所不同，后者会根据预设规则自动判断并保存重要信息。

这种设计有利有弊。好处是避免了信息过载，用户可以主动控制哪些内容需要记住。但缺点是可能会遗漏一些重要信息，特别是对于新手来说，他们可能不知道什么时候应该触发记忆生成。

记忆存储的技术细节

还有一个技术细节需要了解：Generate Memories 功能实际上是将记忆内容保存为 User Rules。这意味着如果你之前有自己的项目级别规则设置，想要分享这些自动生成的记忆时，需要手动从设置中的 User Rules 部分复制内容到项目文件中。

这个设计让记忆管理变得更加灵活，你可以选择将某些记忆设为全局生效，或者只在特定项目中使用。

🎉 总结：AI 编程的新纪元

经过这次深度体验，我对 Generate Memories 功能充满了期待！虽然它还处于 BETA 阶段，但已经展现出了巨大的潜力。

这个功能的价值在哪里？

想象一下，当你在开发一个复杂项目时，AI 能够记住你的编码风格、项目架构、技术选型的原因，甚至是你遇到过的坑和解决方案。这样的编程助手不再是一个"健忘"的工具，而是一个真正了解你和你项目的伙伴。

对开发效率的提升

以前我们每次开始新对话都要重新解释项目背景，现在这些信息都被智能地保存起来了。这不仅节省了时间，更重要的是让 AI 能够提供更加精准和个性化的建议。

未来的发展方向

虽然目前还需要手动触发记忆生成，但我相信随着功能的完善，AI 会变得更加智能，能够自动识别和保存重要信息。同时，记忆的管理和分享机制也会更加完善。

给初学者的建议

如果你是编程新手，我强烈建议你尝试这个功能。每当完成一个小项目或学会一个新技术时，记得问问 AI："这次的学习有什么需要记住的吗？"让 AI 帮你总结和沉淀知识，这样你的编程之路会走得更加顺畅。

Generate Memories 功能的推出，标志着 AI 编程助手正在从"工具"向"伙伴"转变。虽然还有改进的空间，但这个方向绝对是正确的。让我们一起期待 Cursor 在这个领域带来更多惊喜吧！

文章来自于“小橘子AIGC”，作者“小橘子AIGC”。