agent-recall: Локальный SQLite MCP для постоянной памяти кода Claude

Решение проблемы памяти сессий Claude Code
Claude Code забывает всё между сессиями, что вынуждает пользователей заново объяснять детали команды, принятые решения и возникшие проблемы. Хотя CLAUDE.md работает для отдельных проектов, он становится беспорядочным при работе с несколькими проектами, где контекст может конфликтовать.
agent-recall решает эту проблему с помощью локального слоя памяти на основе SQLite, который сохраняется между сессиями без зависимости от облачных сервисов.
Как это работает
- Один файл SQLite в режиме WAL — никакого облака, векторных баз данных, данные не покидают ваше устройство
- 9 инструментов MCP, которые позволяют Claude сохранять сущности, связи и наблюдения в процессе работы
- В начале сессии ИИ генерирует структурированную сводку, охватывающую ключевых людей, недавние решения и активные проблемы, вместо выгрузки сырых данных
- Версионная история слотов — старые значения архивируются, а не перезаписываются
Ключевые особенности
По сравнению с claude-memory-mcp (который отлично подходит для свободных записей), agent-recall предлагает:
- Модель «сущность-связь» для структурированных данных
- Ограниченную видимость для контроля того, какой проект видит какой контекст
- Сводки, сгенерированные ИИ, вместо загрузки сырых фактов в контекст
Установка
Установка проста:
pip install 'agent-recall[mcp]'Затем добавьте сервер в файл конфигурации .mcp.json. Инструмент распространяется под лицензией MIT, имеет 321 тест и был разработан на основе ежедневной работы примерно 30 агентов.
Автор задаёт интересный вопрос о подходах к реализации: действительно ли сводки, сгенерированные ИИ, лучше, чем загрузка сырых фактов в контекст? Это отражает текущие эксперименты в экосистеме MCP по поиску оптимальных стратегий управления памятью.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Библиотека ведения журналов с открытым исходным кодом для соответствия Статье 12 Закона ЕС об искусственном интеллекте
Бесплатная библиотека с открытым исходным кодом на TypeScript для приложений Node.js, использующих Vercel AI SDK, которая реализует требования к ведению журналов по Статье 12 с помощью журналов только для добавления в формате JSONL, цепочки хешей SHA-256 для обнаружения несанкционированных изменений и принудительного хранения в течение 180 дней.

Биовдохновленная система памяти для локальных LLM: реализация LTP и избирательного забывания
Разработчик создал локальный MCP-сервер, реализующий био-вдохновленные механизмы памяти, включая подкрепление по типу долговременной потенциации, селективное затухание забывания и еженедельные циклы консолидации. Система использует гибридный поиск с sqlite-vec и текстовыми запасными вариантами, неблокирующую архитектуру с исполнителями asyncio и сохраняет состояние через постоянный файл 'Soul'.

skillcheck: линтер для файлов SKILL.md, который выявляет проблемы совместимости между агентами
skillcheck — это инструмент на Python, который проверяет файлы SKILL.md на соответствие спецификации agentskills.io. Он обладает уникальными функциями, включая оценку качества описания, предупреждения о полях, работающих только в Claude, и проверку ссылок на файлы, которые отсутствуют в существующих валидаторах.

Google Surf MCP: бесплатный MCP-сервис для поиска Google с поддержкой PDF и многоуровневым извлечением
Google Surf MCP — это бесплатный MCP-сервер для поиска в Google и извлечения URL-адресов, который работает с PDF и предлагает многоуровневый режим извлечения (аннотация/полный текст) для экономии токенов.