Team Memory MCP: Open-Source Shared Memory für Claude Code mit Bayesian Confidence Scoring

Team Memory MCP ist eine Open-Source-Lösung (MIT-lizenziert) für geteilten Speicher in Claude Code, die das Problem löst, dass KI-Agenten teamspezifische Muster zwischen Sitzungen vergessen. Das Tool verfolgt das kollektive Vertrauen in Muster, anstatt nur Informationen zu speichern.

Hauptmerkmale

• Bayesian-Konfidenzbewertung: Verwendet ein Beta-Bernoulli-Modell, um Muster basierend auf realen Beweisen zu bewerten. Bestätigungen von Entwicklern erhöhen das Vertrauen; Korrekturen verringern es.
• Zeitlicher Verfall: Wissen, das nicht erneut validiert wird, verblasst allmählich mit einer 90-tägigen Halbwertszeit, wodurch der Speicher relevant bleibt.
• Transparente Bewertung: Die Bewertung wird aus realen Beweisen mit reiner Mathematik berechnet, nicht mit teuren LLM-API-Aufrufen.
• Null-Konfiguration-Einrichtung: Kann in Sekunden mit einem einzigen Befehl zu Claude Code hinzugefügt werden.

Einrichtung

Fügen Sie Team Memory MCP mit diesem Befehl zu Claude Code hinzu:

claude mcp add team-memory -- npx team-memory-mcp

Ressourcen

Der Entwickler hat einen ausführlichen Artikel veröffentlicht, der die technische Umsetzung, die Bayesian-Mathematik hinter dem Bewertungssystem und eine vollständige Einrichtungsanleitung auf LinkedIn abdeckt. Das Projekt ist auf GitHub unter github.com/gustavolira/team-memory-mcp verfügbar.

Dieses Tool ist für Entwicklungsteams konzipiert, die Claude Code verwenden und konsistente projektspezifische Standards und Muster über KI-Codierungssitzungen hinweg aufrechterhalten müssen.