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-mcpRessourcen
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.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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