告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 目标与产物让 Continue 记住你并且用 TaoToken 调用模型如果你正在用 Continue 写代码大概率遇到过这种情况上一轮刚说清楚的项目背景、命名习惯、接口约定下一轮它就像失忆一样重新问一遍。这不是模型不行而是缺少一层可持久化的记忆。MCP Memory 服务就是来解决这个问题的——它把对话中值得保留的信息写进本地记忆文件后续对话再按需读回来。本文要完成的事情很具体在 Continue 里加载官方 MCP Memory 服务同时让 Continue 通过 TaoToken 调用对话模型最后验证「写入的记忆能回到上下文」。TaoToken 在这里扮演的角色是模型供应商出现在 Continue 的模型配置那一步作为默认 API 通道。你不需要改 Continue 的插件源码也不需要自己搭一套转发服务配置集中在两个文件里。开始之前先把官网打开https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。注册后在控制台创建 API Key这个 Key 后面会写进 Continue 的配置。API 地址统一用 https://taotoken.net/api 注意这个地址不带任何查询参数直接填进 Base URL 字段即可。最终你会得到三样东西一条可复制的 Memory 服务启动命令、一组用于验证记忆回流的提问、一份从零到跑通的步骤清单。整个过程控制在十分钟量级前提是你本地已经有 Node.js 环境和 Continue 插件。2. 操作步骤先拿 Key再装 Memory 服务2.1 创建 TaoToken API Key打开控制台页面https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。登录后进入 API Keys 管理页新建一个 Key。建议给这个 Key 起一个能认出用途的名字比如continue-memory-dev方便以后区分。创建完成后立刻复制页面刷新后就看不到完整 Key 了。如果你更习惯命令行方式管理TaoToken 也提供了 CLI 工具。全局安装npm i -g taotoken/taotoken安装完成后可以用它来快速启动 Claude Code 场景命令格式如下taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m MODEL_ID这里的MODEL_ID填你在模型列表里选定的对话模型标识。CLI 适合快速验证通道是否通畅Continue 的配置还是走下面的 settings.json 方式。2.2 安装并启动 MCP Memory 服务MCP Memory 是官方提供的参考实现通过 npm 包分发。你不需要克隆仓库直接用npx拉起即可。启动命令npx -y modelcontextprotocol/server-memory这条命令会启动一个基于 stdio 的 MCP 服务默认在当前工作目录下维护一个记忆存储文件。如果你想指定记忆文件的路径可以通过环境变量控制MEMORY_FILE_PATH./.continue-memory.json npx -y modelcontextprotocol/server-memory建议把记忆文件放在项目根目录下并加入.gitignore避免把个人偏好或临时上下文提交到仓库。服务启动后不会占用终端输出太多内容它等待的是 MCP 客户端也就是 Continue通过标准输入输出与它通信。2.3 在 Continue 中配置模型供应商Continue 的配置文件通常位于用户目录下的.continue文件夹文件名是config.json或settings.json取决于你的 Continue 版本。找到models数组添加一个指向 TaoToken 的条目{ models: [ { title: TaoToken Chat, provider: openai, model: YOUR_MODEL_ID, apiKey: YOUR_TAOTOKEN_API_KEY, apiBase: https://taotoken.net/api } ] }这里provider填openai是因为 TaoToken 的接口兼容 OpenAI 格式Continue 会用对应的 SDK 去请求。apiBase就是前面强调的https://taotoken.net/api不要多加斜杠或路径。model字段填你在 TaoToken 模型列表里看到的模型 ID。如果你用的是 Claude Code 场景配置方式不同需要改settings.json里的ANTHROPIC_*系列环境变量{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_TAOTOKEN_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID } }Codex 用户则改config.toml把供应商指向 TaoToken 的 API 地址。三种客户端的配置入口不同但核心都是两件事Base URL 写https://taotoken.net/apiKey 写你创建的那一串。2.4 把 Memory 服务挂到 Continue 的 MCP 配置里Continue 支持 MCP 服务配置位置在配置文件的mcpServers字段。添加如下内容{ mcpServers: { memory: { command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-memory], env: { MEMORY_FILE_PATH: ./.continue-memory.json } } } }保存后重启 Continue或者执行一次配置重载。此时 Continue 会拉起 Memory 服务进程并在对话时把可用的 MCP 工具暴露给模型。你可以在 Continue 的侧边栏看到 MCP 连接状态确认 memory 服务处于已连接。3. TaoToken 接入与配置要点TaoToken 在 Continue 里的接入点就是模型供应商这一层。它不改变 Continue 的交互方式也不改变 MCP 协议的通信机制只是把原本发往其他后端的请求转到https://taotoken.net/api。所以配置时只需要关注三个字段apiBase、apiKey、model。关于模型选择TaoToken 的模型列表和可用性以官网为准https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。不同模型在上下文长度、工具调用能力、响应速度上有差异。Memory 场景对工具调用能力有要求因为模型需要主动决定何时写入记忆、何时读取记忆。建议选一个支持 function calling 的对话模型。如果你在配置过程中遇到 401先检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格。遇到 404检查apiBase是否误写成了带路径的地址。Continue 的日志面板会输出实际请求的 URL对照一下就能定位。对于需要长期在 Continue 里做开发的用户可以考虑 Coding Plan 方案入口在https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。它适合高频调用、多项目并行的场景比按量计费更容易控制预算。4. 可验证结果与失败分支4.1 验证记忆写入配置完成后在 Continue 里发起一段对话明确告诉它一个需要记住的事实。比如请记住这个项目的 API 响应统一使用{ code, data, message }结构code 为 0 表示成功。如果模型正确调用了 Memory 的写入工具你会在项目根目录下看到.continue-memory.json文件内容发生变化里面出现了一条实体或关系记录。这是第一个可验证信号。4.2 验证记忆回流新开一个对话线程或者清空当前上下文后提问这个项目的 API 响应结构是什么如果 Memory 服务正常工作模型会先调用读取工具然后基于读回的内容回答{ code, data, message }。注意观察 Continue 的工具调用记录应该能看到一次 memory 读取操作。这就是「记忆写入后能回到上下文」的完整闭环。4.3 失败分支排查如果模型没有写入记忆先确认 MCP 服务是否真的连上了。在 Continue 的 MCP 面板里看 memory 的状态如果是红色或未连接检查npx是否在 PATH 里、Node 版本是否满足要求。如果写入成功但读不回来检查两次对话是否使用了同一个记忆文件路径。MEMORY_FILE_PATH如果是相对路径它的基准目录取决于 Continue 启动 MCP 进程时的工作目录不同项目可能指向不同位置。建议用绝对路径或者确认每次都在同一个项目根目录下启动。如果模型完全不调用 MCP 工具说明当前选的模型不支持工具调用或者 Continue 没有把 MCP 工具注入到请求里。换一个支持 function calling 的模型 ID 再试。5. 限制、成本与模型选择MCP Memory 服务本身是本地进程不产生额外网络费用它的存储就是一个 JSON 文件规模大了之后检索效率会下降。它适合记住项目约定、命名偏好、常用命令这类小体量、高价值的信息不适合当数据库用。TaoToken 侧的成本取决于你选的模型和调用量。对话模型按 token 计费Memory 的读写操作也会消耗 token因为工具调用本身要占用上下文。具体价格以官网标价为准不同模型差异较大。本文不含任何排行分数也没有本地复现的评测数据模型选择请直接参考官网的模型列表和定价页。如果你只是偶尔用 Continue 写点脚本按量付费的 API Key 就够了。如果你每天大量使用、多个项目切换Coding Plan 的固定额度模式更省心。接入文档和排障指南在https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 遇到配置问题可以先翻文档里的常见问题部分。最后提醒一点Memory 文件里可能积累项目相关的敏感信息记得把它加入版本控制忽略列表也不要随意分享这个文件。整个方案的价值在于让 Continue 从「每次重新解释」变成「越用越懂你」而 TaoToken 在这条链路里承担的是稳定、可配置的模型通道角色。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度
10 分钟用 TaoToken 跑通 Continue + MCP Memory
告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 目标与产物让 Continue 记住你并且用 TaoToken 调用模型如果你正在用 Continue 写代码大概率遇到过这种情况上一轮刚说清楚的项目背景、命名习惯、接口约定下一轮它就像失忆一样重新问一遍。这不是模型不行而是缺少一层可持久化的记忆。MCP Memory 服务就是来解决这个问题的——它把对话中值得保留的信息写进本地记忆文件后续对话再按需读回来。本文要完成的事情很具体在 Continue 里加载官方 MCP Memory 服务同时让 Continue 通过 TaoToken 调用对话模型最后验证「写入的记忆能回到上下文」。TaoToken 在这里扮演的角色是模型供应商出现在 Continue 的模型配置那一步作为默认 API 通道。你不需要改 Continue 的插件源码也不需要自己搭一套转发服务配置集中在两个文件里。开始之前先把官网打开https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。注册后在控制台创建 API Key这个 Key 后面会写进 Continue 的配置。API 地址统一用 https://taotoken.net/api 注意这个地址不带任何查询参数直接填进 Base URL 字段即可。最终你会得到三样东西一条可复制的 Memory 服务启动命令、一组用于验证记忆回流的提问、一份从零到跑通的步骤清单。整个过程控制在十分钟量级前提是你本地已经有 Node.js 环境和 Continue 插件。2. 操作步骤先拿 Key再装 Memory 服务2.1 创建 TaoToken API Key打开控制台页面https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。登录后进入 API Keys 管理页新建一个 Key。建议给这个 Key 起一个能认出用途的名字比如continue-memory-dev方便以后区分。创建完成后立刻复制页面刷新后就看不到完整 Key 了。如果你更习惯命令行方式管理TaoToken 也提供了 CLI 工具。全局安装npm i -g taotoken/taotoken安装完成后可以用它来快速启动 Claude Code 场景命令格式如下taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m MODEL_ID这里的MODEL_ID填你在模型列表里选定的对话模型标识。CLI 适合快速验证通道是否通畅Continue 的配置还是走下面的 settings.json 方式。2.2 安装并启动 MCP Memory 服务MCP Memory 是官方提供的参考实现通过 npm 包分发。你不需要克隆仓库直接用npx拉起即可。启动命令npx -y modelcontextprotocol/server-memory这条命令会启动一个基于 stdio 的 MCP 服务默认在当前工作目录下维护一个记忆存储文件。如果你想指定记忆文件的路径可以通过环境变量控制MEMORY_FILE_PATH./.continue-memory.json npx -y modelcontextprotocol/server-memory建议把记忆文件放在项目根目录下并加入.gitignore避免把个人偏好或临时上下文提交到仓库。服务启动后不会占用终端输出太多内容它等待的是 MCP 客户端也就是 Continue通过标准输入输出与它通信。2.3 在 Continue 中配置模型供应商Continue 的配置文件通常位于用户目录下的.continue文件夹文件名是config.json或settings.json取决于你的 Continue 版本。找到models数组添加一个指向 TaoToken 的条目{ models: [ { title: TaoToken Chat, provider: openai, model: YOUR_MODEL_ID, apiKey: YOUR_TAOTOKEN_API_KEY, apiBase: https://taotoken.net/api } ] }这里provider填openai是因为 TaoToken 的接口兼容 OpenAI 格式Continue 会用对应的 SDK 去请求。apiBase就是前面强调的https://taotoken.net/api不要多加斜杠或路径。model字段填你在 TaoToken 模型列表里看到的模型 ID。如果你用的是 Claude Code 场景配置方式不同需要改settings.json里的ANTHROPIC_*系列环境变量{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_TAOTOKEN_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID } }Codex 用户则改config.toml把供应商指向 TaoToken 的 API 地址。三种客户端的配置入口不同但核心都是两件事Base URL 写https://taotoken.net/apiKey 写你创建的那一串。2.4 把 Memory 服务挂到 Continue 的 MCP 配置里Continue 支持 MCP 服务配置位置在配置文件的mcpServers字段。添加如下内容{ mcpServers: { memory: { command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-memory], env: { MEMORY_FILE_PATH: ./.continue-memory.json } } } }保存后重启 Continue或者执行一次配置重载。此时 Continue 会拉起 Memory 服务进程并在对话时把可用的 MCP 工具暴露给模型。你可以在 Continue 的侧边栏看到 MCP 连接状态确认 memory 服务处于已连接。3. TaoToken 接入与配置要点TaoToken 在 Continue 里的接入点就是模型供应商这一层。它不改变 Continue 的交互方式也不改变 MCP 协议的通信机制只是把原本发往其他后端的请求转到https://taotoken.net/api。所以配置时只需要关注三个字段apiBase、apiKey、model。关于模型选择TaoToken 的模型列表和可用性以官网为准https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。不同模型在上下文长度、工具调用能力、响应速度上有差异。Memory 场景对工具调用能力有要求因为模型需要主动决定何时写入记忆、何时读取记忆。建议选一个支持 function calling 的对话模型。如果你在配置过程中遇到 401先检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格。遇到 404检查apiBase是否误写成了带路径的地址。Continue 的日志面板会输出实际请求的 URL对照一下就能定位。对于需要长期在 Continue 里做开发的用户可以考虑 Coding Plan 方案入口在https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。它适合高频调用、多项目并行的场景比按量计费更容易控制预算。4. 可验证结果与失败分支4.1 验证记忆写入配置完成后在 Continue 里发起一段对话明确告诉它一个需要记住的事实。比如请记住这个项目的 API 响应统一使用{ code, data, message }结构code 为 0 表示成功。如果模型正确调用了 Memory 的写入工具你会在项目根目录下看到.continue-memory.json文件内容发生变化里面出现了一条实体或关系记录。这是第一个可验证信号。4.2 验证记忆回流新开一个对话线程或者清空当前上下文后提问这个项目的 API 响应结构是什么如果 Memory 服务正常工作模型会先调用读取工具然后基于读回的内容回答{ code, data, message }。注意观察 Continue 的工具调用记录应该能看到一次 memory 读取操作。这就是「记忆写入后能回到上下文」的完整闭环。4.3 失败分支排查如果模型没有写入记忆先确认 MCP 服务是否真的连上了。在 Continue 的 MCP 面板里看 memory 的状态如果是红色或未连接检查npx是否在 PATH 里、Node 版本是否满足要求。如果写入成功但读不回来检查两次对话是否使用了同一个记忆文件路径。MEMORY_FILE_PATH如果是相对路径它的基准目录取决于 Continue 启动 MCP 进程时的工作目录不同项目可能指向不同位置。建议用绝对路径或者确认每次都在同一个项目根目录下启动。如果模型完全不调用 MCP 工具说明当前选的模型不支持工具调用或者 Continue 没有把 MCP 工具注入到请求里。换一个支持 function calling 的模型 ID 再试。5. 限制、成本与模型选择MCP Memory 服务本身是本地进程不产生额外网络费用它的存储就是一个 JSON 文件规模大了之后检索效率会下降。它适合记住项目约定、命名偏好、常用命令这类小体量、高价值的信息不适合当数据库用。TaoToken 侧的成本取决于你选的模型和调用量。对话模型按 token 计费Memory 的读写操作也会消耗 token因为工具调用本身要占用上下文。具体价格以官网标价为准不同模型差异较大。本文不含任何排行分数也没有本地复现的评测数据模型选择请直接参考官网的模型列表和定价页。如果你只是偶尔用 Continue 写点脚本按量付费的 API Key 就够了。如果你每天大量使用、多个项目切换Coding Plan 的固定额度模式更省心。接入文档和排障指南在https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 遇到配置问题可以先翻文档里的常见问题部分。最后提醒一点Memory 文件里可能积累项目相关的敏感信息记得把它加入版本控制忽略列表也不要随意分享这个文件。整个方案的价值在于让 Continue 从「每次重新解释」变成「越用越懂你」而 TaoToken 在这条链路里承担的是稳定、可配置的模型通道角色。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度
