Memento Vault: Lokales Tool für dauerhaften Kontext in Claude-Code-Sitzungen

Memento Vault löst das Problem, dass Claude Code Kontexte zwischen Sitzungen vergisst, indem es automatisch relevante Informationen erfasst und abruft – ohne manuelle Wartung.

Funktionsweise

Das Tool nutzt Hooks, die in den Lebenszyklus von Claude Code eingreifen:

• Bei Sitzungsende: Ein Hook liest das Protokoll, bewertet es und entscheidet, was behalten wird. Bedeutende Sitzungen führen zu atomaren Notizen in einem lokalen Git-Repo. Jede Notiz enthält eine Idee mit Frontmatter (inklusive Zuverlässigkeitsbewertungen und Tags) sowie Wikilinks zu verwandten Notizen. Unbedeutende Sitzungen erhalten einen Einzeiler in einem Tageslog.
• Bei Sitzungsbeginn: Es injiziert eine Einführung, die Ihre letzten Projektsitzungen und die relevantesten Vault-Notizen für Ihre anstehende Arbeit anzeigt.
• Bei jeder Eingabe: Es durchsucht Ihren Vault und zeigt passende Notizen an, bevor Claude Ihre Eingabe verarbeitet.
• Bei jedem Dateizugriff: Es fügt Kontext zu Codebereichen hinzu, die Sie zuvor bearbeitet haben.

Technische Details

Alle Abfragen nutzen lokale BM25 + Vektorsuche ohne LLM-Aufrufe. Das System hat eine durchschnittliche Latenz von 472 ms pro Eingabe und verursacht keine Betriebskosten. Der Kontext-Overhead beträgt etwa 149 Eingabeeinheiten pro Sitzung. Die Abfragequalität erreicht NDCG@10 = 0.892 auf LongMemEval (500 Fragen).

Eine Hintergrund-Konsolidierungsschicht namens Inception clustert Notizen nach Ähnlichkeit der Embeddings und erstellt nach Sitzungen Muster-Notizen, die wiederkehrende Probleme über Projekte hinweg identifizieren.

Das gesamte System verwendet Markdown-Dateien in einem Git-Repo, die in Obsidian durchsuchbar, mit grep durchsuchbar und mit git log vergleichbar sind. Es gibt keine Datenbank-, Docker- oder Cloud-Abhängigkeiten.

Installation

git clone https://github.com/sandsower/memento-vault.git
cd memento-vault
./install.sh --experimental

Voraussetzungen: Python 3 und Claude Code. QMD fügt semantische Suche hinzu (optional). Läuft unter Linux und macOS.

Das Projekt umfasst 271 Tests und ist unter MIT-Lizenz veröffentlicht.