你的 AI 工具，終於共用同一份專案記憶。
Claude Code、Cursor 等支援 MCP（Model Context Protocol）的 AI 工具接上 MeMesh 後，讀寫的是同一份專案記憶：每個 project workspace 的知識彼此隔離，換工具、開新對話都不會失憶，也不會把不相關專案的內容混在一起。
MeMesh 目前已進入 Alpha release
目前以 Alpha 版試用與回饋收集為主，暫不公開開放使用。如果你想試用，請先提交申請。
為什麼這樣比較好用
記憶跟著專案走，不跟著單次對話走
每個專案都有自己的 workspace
短篇故事人設、發文排程、網站筆記、來源文件、agent 與隊友，都留在它們所屬的專案裡。
roadmap 與 agent 進度都看得到
agent 正在做什麼、哪裡卡住、哪個結果待審、專案發生什麼變化，都能直接看到。
知識可以來自你原本使用的工具
MeMesh 會透過 read-only connector path，把授權的 Google Drive、Obsidian、local MeMesh 來源帶進指定 project workspace 的知識圖譜；尚未支援雙向編輯或來源刪除 propagation。
三步就能開始用
你不需要先搞懂一堆技術概念。先準備一個 project workspace、跑一個真實任務，就能知道這個流程對你有沒有幫助。
建立你的帳號
先用自己的帳號建立一個 project workspace，安全試用，再決定何時邀請別人加入。
接上你原本就在用的 AI 工具
用 MCP 設定把 Claude Code、Cursor 等工具接上，或接入你的 provider，讓每個工具都讀寫同一份專案記憶。
開始工作並確認結果
把任務交給 AI，隨時查看進度，遇到重要結果時先確認再往下走。
為什麼比較好上手
不只是聊天，而是把 AI 工作整理清楚
MeMesh 把每個 project workspace 的進度、memory、角色與人工確認放在同一處，讓你更容易看懂整件事。
每個人用自己的帳號，團隊協作更清楚
不用共用登入，也不會搞不清楚是誰做了什麼。大家加入同一個 project workspace 後，再一起處理同一個專案。
每個專案都有自己的邊界
短篇故事人設、發文排程、網站筆記、來源文件與記憶，都留在正確專案裡。
團隊工作集中在 project workspace
大家看到的是同一份 roadmap、任務、審核、assigned agents 與下一步，不容易各做各的。
每次處理都有記錄可回頭看
結果和決策都跟著工作走，之後要追蹤、重看或交接都比較容易。
為什麼團隊用起來會比較安心
重要結果先確認再採用
遇到敏感或高風險的內容，可以先由人確認，再決定下一步。
隨時知道每個任務做到哪裡
你看得到哪些正在跑、哪些在等待、哪些需要你介入。
每次決策都有記錄
之後要回頭看為什麼採用這個結果，會容易很多。
大任務也能拆成可追蹤的小步驟
事情一旦拆開來，就比較知道是卡在哪一步。
邀請隊友一起用，也能保有適當權限
不用共用同一組登入，也不用讓每個人都拿到同樣的操作權限。
接上你原本就在用的 AI 工具
把你已經信任的 provider、agent 或 runtime 帶進來，不需要整套重來。