Team Memory MCP: Memória Compartilhada de Código Aberto para Claude Code com Pontuação de Confiança Bayesiana
Team Memory MCP é uma solução de memória compartilhada de código aberto (licenciada MIT) para o Claude Code que aborda o problema de agentes de IA esquecerem padrões específicos da equipe entre sessões. A ferramenta rastreia a confiança coletiva em padrões, em vez de apenas armazenar informações.
Principais Recursos
- Pontuação de Confiança Bayesiana: Usa um modelo Beta-Bernoulli para classificar padrões com base em evidências do mundo real. Confirmações de engenheiros aumentam a confiança; correções a diminuem.
- Decaimento Temporal: Conhecimento que não é revalidado gradualmente desaparece com uma meia-vida de 90 dias, mantendo a memória relevante.
- Pontuação Transparente: A pontuação é calculada a partir de evidências do mundo real usando matemática pura, não chamadas caras de API de LLM.
- Configuração Zero: Pode ser adicionado ao Claude Code em segundos com um único comando.
Configuração
Adicione o Team Memory MCP ao Claude Code com este comando:
claude mcp add team-memory -- npx team-memory-mcpRecursos
O desenvolvedor publicou um artigo detalhado cobrindo a implementação técnica, a matemática bayesiana por trás do sistema de pontuação e um guia completo de configuração no LinkedIn. O projeto está disponível no GitHub em github.com/gustavolira/team-memory-mcp.
Esta ferramenta é projetada para equipes de desenvolvimento que usam o Claude Code e precisam manter padrões e padrões específicos do projeto consistentes entre sessões de codificação de IA.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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