repo-mem: Open-Source MCP-Server fügt Claude Code persistente Team-Erinnerungen hinzu

Was repo-mem leistet
repo-mem ist ein MCP-Server, der Claude-Code-Sitzungen mit persistenter, gemeinsamer Speicherung erweitert. Er löst das Problem der Sitzungsisolation in Teamumgebungen, bei denen die Debugging-Erkenntnisse eines Entwicklers nach Ende seiner Sitzung verloren gehen, sodass andere Teammitglieder bei der Arbeit an verwandtem Code blind starten müssen.
Technische Umsetzung
Die Lösung speichert Beobachtungen in benutzerspezifischen SQLite-Datenbanken innerhalb des Git-Repositorys selbst. Sie nutzt FTS5 für die Volltextsuche über alle Datenbanken der Teammitglieder. Claude-Code-Hooks erfassen automatisch Commits, Deployments und Testläufe. Ein Session-Start-Hook injiziert aktuelle Teamaktivitäten (etwa 200 Tokens).
Architekturdetails
- MCP-Server mit 8 Tools (Suche, Speichern, Abrufen, Timeline usw.)
- 3 Claude-Code-Hooks (PostToolUse, Stop, SessionStart)
- SQLite + FTS5 für die Suche (keine Vektordatenbank, keine externen Dienste)
- Benutzerspezifische Datenbankdateien, die in Git eingecheckt werden (typischerweise < 1 MB pro Datei)
- Token-effizientes Design: Der Index liefert ~50 Tokens pro Ergebnis, mit vollständigen Details bei Bedarf
Einrichtung und Skalierung
Die Einrichtung erfolgt mit npx repo-mem init. Die Entwickler berichten vom Betrieb mit über 4.000 Beobachtungen in einem Monorepo. Der MCP-Server umfasst etwa 900 Zeilen JavaScript, und die Hooks sind jeweils etwa 170 Zeilen lang. Die Hooks enthalten keine KI-Aufrufe – sie nutzen rein regelbasierte Extraktion.
Das Projekt ist unter der MIT-Lizenz verfügbar und auf GitHub unter https://github.com/timosieber/repo-mem zu finden. Die Reddit-Diskussion untersucht, wie sich dieser Ansatz mit vektorbasierten Speichersystemen vergleicht.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch

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Nyx ist ein Blackbox-Test-Framework, das KI-Agenten auf Fehlermodi wie Logikfehler, Denkfehler und Sicherheitslücken durch mehrstufige adaptive Gespräche prüft. Es deckt in unter 10 Minuten auf, wofür manuelle Audits Stunden benötigen.

Memex: Open-Source Memory-Plugin für Claude Cowork
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MemAware-Benchmark testet KI-Gedächtnis über die Stichwortsuche hinaus
MemAware ist ein Benchmark mit 900 Fragen über 3 Schwierigkeitsgrade, der testet, ob KI-Assistenten mit Gedächtnis relevante Kontexte abrufen können, wenn Anfragen keine Hinweise darauf geben. Ergebnisse zeigen: BM25-Suche erzielte 2,8 % gegenüber 0,8 % ohne Gedächtnis, während Vektorsuche bei domänenübergreifenden Verbindungen auf 0,7 % sinkt.

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