AI 時代的資訊碎片化：讓 ChatGPT、Claude 和 OpenClaw 共用同一份記憶

AI 用得越多，我發現自己的資訊反而越零散。

我現在有付費 Claude、ChatGPT 跟 Gemini（不過 Gemini 實在太爛，我基本上不用），另外自己在遠端 VM 上裝了 OpenClaw，上面跑了 7 個獨立的 agents。

遇到自己有興趣的主題，像是個人財務規劃、退休計畫這類問題，我會拿去問這些不同的 agents。

結果常常是：前天問 ChatGPT，昨天問 Claude，今天又問自己的 OpenClaw。但它們彼此不知道對方的 context，所以每換一個，我就要重新交代一次我的狀況跟想法。

另一個問題是，同一個問題它們各自都會有一些不錯的洞見。我想把這些想法整合起來，就需要一個地方讓它們都讀得到、也都寫得進去。

第一版：iCloud 上的共享文件

一開始我的做法很土炮：在 iCloud 上放一個共享文件，問 ChatGPT 跟 Claude 之前，先叫它們讀這個檔案。如果聊出新的想法，或發現裡面有過時、錯誤的資訊，就讓它們直接改那個檔。

我原本以為這份文件是寫給我自己看的，後來發現我根本不看（太懶，而且太長）。要查什麼資訊，我還是會打開聊天介面問 agent，讓它讀完再告訴我。

所以這份文件真正的讀者其實不是我，是 AI。

但這個做法有個問題：OpenClaw 跑在遠端 VM 上，讀不到我電腦本機的 iCloud 文件。iCloud Drive 好像也沒有官方 API 可以讓遠端 VM 存取檔案。卡在這裡，我就去問 Claude 該怎麼辦。

第二版：把共享記憶搬到自己的 VM

Claude 建議我把這些 agents 的共享記憶直接放在遠端 VM 上，當作記憶資料庫，再讓 Claude 跟 ChatGPT 來存取。這樣還有一個好處：我的私人資訊是放在我自己的 VM 裡，而不是散落在各家 AI 公司的 memory 裡。

做法是在 VM 上架一個 MCP server（當然也是 Claude Code 寫的），然後在 Claude 跟 ChatGPT 的設定裡各自新增這個 MCP，給它讀寫權限。

稍微補充一下 MCP（Model Context Protocol）。它是 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的開放標準，讓 AI 可以用統一的方式接外部的工具和資料。OpenAI 在 2025 年 3 月宣布支援，後來 ChatGPT 也在 Developer mode 開放了完整的 MCP，不只能讀，也能寫。所以同一個 MCP server，Claude 跟 ChatGPT 都接得上，不用各寫一套。

結果

現在這三個系統只要問到相關的問題，都能讀到同一份共用記憶，也能寫進同一份檔案。

我不用再對不同的 AI 重複講一樣的話，它們也可以針對同一份文件持續更新、迭代。等於這份記憶變成它們一起在維護，我只要負責問問題就好。