agent-recall: Lokales SQLite MCP für persistente Claude-Code-Erinnerung
Lösung für Claude Codes Sitzungsspeicher-Problem
Claude Code vergisst alles zwischen den Sitzungen, sodass Benutzer Teambesonderheiten, Entscheidungen und Hindernisse stets neu erklären müssen. Während CLAUDE.md für einzelne Projekte funktioniert, wird es bei mehreren Projekten mit widersprüchlichem Kontext unübersichtlich.
agent-recall löst dies mit einer lokalen SQLite-basierten Speicherschicht, die über Sitzungen hinweg bestehen bleibt, ohne Cloud-Abhängigkeiten.
So funktioniert es
- Einzelne SQLite-Datei im WAL-Modus – keine Cloud, keine Vektordatenbank, nichts verlässt Ihren Rechner
- 9 MCP-Tools, mit denen Claude Entitäten, Beziehungen und Beobachtungen während der Arbeit speichern kann
- Zu Sitzungsbeginn erstellt ein LLM ein strukturiertes Briefing zu Schlüsselpersonen, aktuellen Entscheidungen und aktiven Hindernissen anstelle eines Rohdatendumps
- Versionierte Slot-Historie – alte Werte werden archiviert, nicht überschrieben
Hauptmerkmale
Im Vergleich zu claude-memory-mcp (das für freiformartige Erinnerungen großartig ist) bietet agent-recall:
- Entitäten-Beziehungs-Modell für strukturierte Daten
- Abgegrenzte Sichtbarkeit zur Kontrolle, welches Projekt welchen Kontext sieht
- LLM-zusammengefasste Briefings statt dem Laden roher Fakten in den Kontext
Einrichtung
Die Installation ist unkompliziert:
pip install 'agent-recall[mcp]'Fügen Sie dann den Server zu Ihrer .mcp.json-Konfigurationsdatei hinzu. Das Tool ist MIT-lizenziert mit 321 Tests und wurde aus dem Betrieb von etwa 30 täglichen Agenten für die Arbeit entwickelt.
Der Autor stellt eine interessante Frage zu Implementierungsansätzen: Sind LLM-zusammengefasste Briefings tatsächlich besser als das Laden roher Fakten in den Kontext? Dies spiegelt laufende Experimente im MCP-Ökosystem über optimale Speicherverwaltungsstrategien wider.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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