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MiMo Code

小米官方编程智能体——mimocode.jsonc,本地云端都是真实支持。

MiMo Code 是小米自己的官方编程智能体工具(mimo.xiaomi.com)——不是第三方非官方的「MiMo-CLI」社区封装。真实的、有文档依据的 MCP 支持,本地和远程 server 都覆盖,配置在 mimocode.jsonc 里。已在真实 MiMo Code 环境里验证过,本地和云端都跑通了。

本地版(stdio)

在 mimocode.jsonc 的 mcp 下加一段。command 是完整的命令行数组,这里走的是 uvx,不用自己装:

{
  "mcp": {
    "spomory": {
      "type": "local",
      "command": ["uvx", "--from", "spomory[llm,embedding,mcp]", "spomory-mcp"],
      "environment": {
        "LLM_API_KEY": "...",
        "LLM_BASE_URL": "https://api.deepseek.com",
        "LLM_MODEL": "deepseek-v4-flash"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

更想要固定、锁定版本的安装?可以装到 ~/Documents 之外的虚拟环境里(pip install 'spomory[llm,embedding,mcp]'),然后把 command 改成只有一个元素的数组,填那个虚拟环境的 bin/memory-core-mcp。

这几个环境变量该填什么?

LLM_API_KEY 是你用来做抽取的那个 OpenAI 兼容服务商的 key——OpenAI、DeepSeek、通义千问等都可以。LLM_BASE_URL 和 LLM_MODEL 不填就默认走 OpenAI;换成 DeepSeek、通义千问或其他任意 OpenAI 兼容服务商,或者一个完全本地的 server(Ollama、vLLM、llama.cpp、MLX)都行:

export LLM_API_KEY=...
export LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com   # 可选,默认 OpenAI
export LLM_MODEL=deepseek-v4-flash             # 可选,默认 gpt-4o-mini
export EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3             # 可选,默认 bge-m3
完整本地安装指南(含 macOS 的 ~/Documents 那个坑)→

云端版(API Key)

同一个文件,type 换成 "remote" 并加一段 headers:

{
  "mcp": {
    "spomory-cloud": {
      "type": "remote",
      "url": "https://api.yliuai.com/mcp-apikey/",
      "headers": {
        "x-api-key": "<你的key>"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

已在真实 MiMo Code 环境里验证过,落到的是跟这页其他客户端同一个账号/同一份记忆图谱。

<你的key> 从哪来?

用 curl 立即拿一个——自己测试够用:

curl -X POST https://api.yliuai.com/users/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email": "you@example.com"}'
# 响应里的 api_key(mck_ 开头)只在这一次返回,记下来

这种方式拿到的 Key 不需要证明邮箱归属——自己测试没问题,但正式使用建议走邮箱确认表单,那个真的会验证邮箱。

去「云端 / 跨 App」页面走邮箱验证拿 Key →

让它真的被用起来

接上工具不代表客户端会主动去用它们——得告诉它在回答之前先调 search_memory,在你说了件值得记住的事之后调 add_memory。SKILL.md 就是干这个的一份简短指令文件。怎么让客户端读到它,每个客户端都不一样:有些会自动扫描 skills 目录(跟 Claude Code 一个路数),有些只有自定义指令/系统提示词这类字段。这个客户端已验证过:

MiMo Code 会自动扫描 .mimocode/skills/**/SKILL.md(项目级)或 ~/.config/mimocode/skills/**/SKILL.md(全局)——它也会直接读已有的 .claude/skills/ 文件夹,这是特意做的兼容。

GitHub 上的 SKILL.md →