Анамнез: Персональная система памяти для Claude через MCP

Разработчик создал Anamnese (anamneseai.app), чтобы решить проблему разрозненного контекста между разными ИИ-ассистентами. Этот инструмент служит персональной системой памяти, которая хранит контекст пользователя — включая факты о себе, текущие проекты, цели и задачи — и подключается к Claude через Model Context Protocol (MCP).
Как это работает
Claude получает сохранённый контекст в начале каждого разговора. Это позволяет пользователям поддерживать согласованный личный и рабочий контекст между сессиями, вместо того чтобы начинать заново каждый раз при переключении между Claude и ChatGPT или начале новых бесед.
Настройка и возможности
- Бесплатное использование
- Настройка занимает несколько минут через пользовательский MCP-коннектор Claude
- Работает одинаково хорошо как для личного, так и для рабочего контекста
- Создано разработчиком, который активно использует Claude для работы, побочных проектов и принятия решений
Разработчик создал этот инструмент после осознания, что потратил месяцы на формирование контекста в Claude, который нельзя было перенести — у Claude была одна версия его данных, у ChatGPT другая, и переключение между ними или использование обоих означало каждый раз начинать с нуля.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

antirez的DS4:在Mac Metal和DGX上运行具有100万上下文窗口的DeepSeek V4 Flash
Создатель Redis Сальваторе Санфилиппо выпустил DS4 — проект для запуска DeepSeek V4 Flash с контекстным окном в 1M токенов на оборудовании Mac Metal и DGX, с конечными точками OpenAI/Anthropic для инструментов агентного кодирования.

Qwen 3.6 27B с MTP на V100 32GB: 54 т/с через ветку llama.cpp
Ветка MTP от am17an для llama.cc запускает Qwen 3.6 27B со скоростью 54 т/с на V100 32GB через адаптер PCIe, падая до 29-30 т/с без MTP.

Тестирование ИИ-агентов с реальными API с помощью d3 Labs
d3 labs предлагает 10 бесплатных производственных API, чтобы помочь разработчикам тестировать AI-агентов в реальных сценариях, а не полагаться на нереалистичные макеты.

DecisionNode: CLI и MCP-сервер для семантического хранения решений
DecisionNode — это локальный CLI и MCP-сервер, который хранит структурированные решения в формате JSON, преобразует их в векторные представления для семантического поиска и делает доступными для различных AI-инструментов через MCP. Распространяется под лицензией MIT и предназначен для работы с Claude Code, Cursor, Windsurf, Antigravity и другими MCP-клиентами.