Pieces：给 AI 装上长期工作记忆

把你在各个软件里的操作串成可检索的时间线，再喂给任意 AI 工具。

换一个 AI 客户端，之前聊过的上下文就没了——这是现在用 AI 干活最烦的一件事。Pieces 想解决的正是这个：它在后台持续捕获你在浏览器、编辑器、聊天软件里的片段，形成一条按时间排列的个人工作流记忆，再通过 MCP 把这段记忆带进 Claude、Cursor、Codex 等任何支持 MCP 的客户端。它不是又一个聊天窗口，而是给所有 AI 工具共用的"记忆层"。

核心能力

1. 跨应用的后台捕获

装好之后它会常驻后台，把你复制过的代码、看过的文档、写过的笔记、开过的会议按时间顺序记下来，形成一条可视化时间线。场景很具体：周三下午你在某个网页上看到一段配置写法，周五想复用时早忘了在哪——直接在 Pieces 里问"上周那个 nginx 配置片段"，它能按时间和来源把当时的页面翻出来。捕获范围可以在设置里按应用粒度控制。

2. 记忆保存在本机

官方在 Pro 方案的说明里写得很明确：Long-Term Memory, saved on-device。对开发者来说这条比功能数量更重要——你的代码、聊天记录、客户信息不会被上传去做训练。需要合规审查的团队，这一点通常决定能不能用。

3. 一键生成工作总结

它内置了几类固定产出：站会更新、晨间简报、会议准备、当天回顾。逻辑是从你真实的工作痕迹里总结，而不是让你回忆着写。例如每天下班前点一下"日回顾"，它会把今天碰过的文件、查过的问题、写过的结论整理成几段，直接粘进日报或周报。

4. 用 MCP 把记忆接进任何 AI 工具

这是 Pieces 现在最核心的定位。它提供 MCP Server，把你的完整历史带进 Claude、Cursor、Codex、Antigravity 以及其他支持 MCP 的助手。实战场景：在 Cursor 里让它改一个模块，它在动手前能读到你这周为解决同类问题查过的资料，不用你重新解释一遍背景。方案说明里写的是 Unlimited MCP，即不限制调用次数。

5. 一个订阅，切换多个模型

它可以按问题切换 Claude、Gemini、ChatGPT，也能接本地模型，都算在同一个 Pro 订阅里。适合手上有多家 API、但又不想每月开四五个会员的人。

使用上手

1. 打开 https://pieces.app/ 下载桌面客户端并安装，首次启动会让你选方案。
2. 注意：Pieces 没有免费档，任何方案都是 7 天试用，且试用需要绑卡。不想付费记得在试用结束前取消，官方另给 14 天退款窗口。
3. 进入设置里的捕获选项，先只勾选两三个高频应用（例如浏览器、VS Code），观察一周再扩大范围，否则时间线会被噪音淹没。
4. 在客户端里搜一次你三天前的操作，确认检索质量符合预期——这是判断它对你是否好用的最快方式。
5. 想接进别的 AI 工具，去 https://pieces.app/mcp 按指引配置 MCP Server，然后在 Claude 或 Cursor 里发一句"我昨天在做什么"验证能否读到记忆。

优点与不足

优点

• 记忆落在本机，隐私边界清楚。
• 一条时间线覆盖多个应用，跨工具复用上下文这件事真的省时间。
• MCP 接入面广，Claude、Cursor、Codex 都能用。
• 总结类产出（站会、日报、会议准备）开箱即用。

不足

• 无免费档，试用要绑卡，试错成本比同类工具高。
• Pro 每月 $18.99 起，个人用户会觉得偏贵。
• 后台常驻捕获对系统资源有占用，老机器上能感觉到。
• 捕获范围太宽时噪音大，需要花时间调教。

适合谁

• 每天在多个 AI 客户端之间来回切、反复重述背景的开发者。
• 需要"上周做过什么"这类可追溯记录的自由职业者与顾问。
• 团队有数据合规要求、不能把工作痕迹上传云端的人。
• 已经在用 MCP、想让助手带上个人历史的人。

下载与访问

• 官网：https://pieces.app/
• 定价页：https://pieces.app/pricing
• MCP 接入说明：https://pieces.app/mcp

价格与授权

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