CogniLayer : Un serveur MCP pour la mémoire persistante dans Claude Code

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: March 1, 2026🔗 Source
CogniLayer : Un serveur MCP pour la mémoire persistante dans Claude Code
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CogniLayer est un serveur MCP conçu spécifiquement pour Claude Code qui fournit une mémoire persistante entre les sessions. L'outil résout le problème où Claude Code oublie tout au démarrage d'une nouvelle session—y compris l'architecture du projet, les décisions passées et les insights de débogage—forçant les utilisateurs à réexpliquer le contexte à plusieurs reprises.

Implémentation technique

Le système utilise une base de données SQLite avec recherche en texte intégral FTS5 et des embeddings vectoriels (fastembed + sqlite-vec) pour stocker les connaissances localement. Il implémente une recherche hybride qui combine la correspondance par mots-clés avec la similarité sémantique vectorielle.

Fonctionnalités principales

  • Stocke 14 types de faits : décisions, modèles, pièges, corrections d'erreurs, contrats API, et plus
  • Détection d'obsolescence : avertit lorsque les faits mémorisés font référence à des fichiers modifiés
  • Ponts de session : transmet automatiquement le contexte entre les sessions
  • Système de refroidissement progressif : les faits vieillissent avec le temps (chaud/tiède/froid) avec les informations fréquemment consultées restant pertinentes
  • Système de carte d'identité : empêche le déploiement sur le mauvais serveur
  • 3 hooks : SessionStart, SessionEnd, PostToolUse
  • 10 outils MCP et 7 commandes slash
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Installation et utilisation

Pour installer et utiliser CogniLayer :

git clone https://github.com/LakyFx/CogniLayer.git
python install.py

Après avoir démarré Claude Code dans n'importe quel projet, exécutez la commande /onboard. L'outil fonctionne entièrement localement avec SQLite et est compatible avec Windows, macOS et Linux.

Le projet a été construit en utilisant des sessions Claude Code, avec Claude aidant à concevoir le schéma de base de données, écrire le serveur MCP, construire le système de hooks, implémenter le classificateur de recherche hybride et itérer sur le pipeline d'embedding. L'outil est 100% gratuit, open source sous licence GPL v3, avec les chaînes d'interface actuellement en tchèque mais fonctionnel avec n'importe quelle langue.

📖 Lire la source complète : r/ClaudeAI

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