Claude Code protokolliert jede Sitzung auf der Festplatte – so indexieren und rufen Sie sie ab

Claude Code schreibt seit dem ersten Tag ein append-only JSONL-Log jeder Sitzung in ~/.claude/projects/. Jede Zeile ist ein strukturiertes JSON-Objekt – Rolle, Zeitstempel, Inhalt, Tool-Aufrufe – und bildet einen vollständigen episodischen Verlauf von der ersten Sitzung an. Ein Benutzer fand 1.026 Sitzungen mit insgesamt 57MB und 76.000 Turns, die alle auf der Festplatte liegen, ohne integrierte Abfragemöglichkeit.

Eine Recall-Schicht aufbauen

Die Lösung ist ein Open-Source-Indexierer (continuity-v2, MIT), der diese Logs mit zeitlichen Kanten zwischen Turns in SQLite+FTS5 importiert, plus einen MCP-Server. Von innerhalb einer beliebigen Claude-Code-Sitzung können Sie jetzt ausführen:

search_sessions("erinnere dich an den Auth-Bug letzten Monat")
recall_session("a8f2c441")
thread_recall(root_id, depth=8)

Die Funktion thread_recall führt eine BFS-Traversierung durch den zeitlichen Kantengraphen durch, um einen Thread über Sitzungsgrenzen hinweg zu rekonstruieren. Der Indexierer unterstützt auch den Import von conversations.json aus dem claude.ai-Datenexport, sodass Web-Chat-Verlauf im selben Index wie CLI-Sitzungen liegt.

Den harten Reset der Kompaktierung beheben

Die Kompaktierung wird ausgelöst, wenn der Kontext voll ist, aber der transcript_path im PreCompact-Payload wird beim Auslösen des Hooks nicht immer befüllt. Der Fix: Schreiben Sie bei jedem einzelnen Turn einen Checkpoint (nicht nur am Sitzungsende), sodass PreCompact immer auf frische Daten zurückgreifen kann. Dann liest SessionStart das Feld source – "compact" bedeutet Kompaktierung ausgelöst, "resume" bedeutet App-Neustart, "startup" ist eine neue Sitzung, "clear" ist beabsichtigt. Jedes erhält unterschiedliches Verhalten. Nettoergebnis: Die Kompaktierung wird zu einem Cache-Fehler, nicht zu einem harten Reset.

Upstream-Diskussion & ähnliche Projekte

Verfolgen Sie die laufende Diskussion unter anthropics/claude-code#47023. Sieben unabhängige Memory-Projekte (Bella, NEXO Brain, Cozempic, world-model-mcp, usw.) sind alle unabhängig auf dieselben Anforderungen gestoßen. Dort wird an einer formalen Hook-Spezifikation gearbeitet.

Die Hooks sind in etwa fünf Minuten eingerichtet; der MCP-Server ist eine einzelne Python-Datei. Das Repo ist MIT-lizenziert.