CogniLayer: Сервер MCP для постоянной памяти в Claude Code
CogniLayer — это сервер MCP, созданный специально для Claude Code, который обеспечивает постоянную память между сеансами. Инструмент решает проблему, когда Claude Code забывает всё при запуске нового сеанса — включая архитектуру проекта, прошлые решения и отладочные инсайты — вынуждая пользователей снова и снова объяснять контекст.
Техническая реализация
Система использует базу данных SQLite с полнотекстовым поиском FTS5 и векторными эмбеддингами (fastembed + sqlite-vec) для локального хранения знаний. Она реализует гибридный поиск, который сочетает ключевое соответствие с семантическим векторным сходством.
Ключевые особенности
- Хранит 14 типов фактов: решения, паттерны, подводные камни, исправления ошибок, API-контракты и другие
- Обнаружение устаревания: предупреждает, когда запомненные факты ссылаются на изменённые файлы
- Мосты между сеансами: автоматически передаёт контекст между сеансами
- Система теплового затухания: факты стареют со временем (горячие/тёплые/холодные), при этом часто используемая информация остаётся актуальной
- Система удостоверения личности: предотвращает развёртывание на неправильном сервере
- 3 хука: SessionStart, SessionEnd, PostToolUse
- 10 инструментов MCP и 7 слеш-команд
Установка и использование
Чтобы установить и использовать CogniLayer:
git clone https://github.com/LakyFx/CogniLayer.git
python install.pyПосле запуска Claude Code в любом проекте выполните команду /onboard. Инструмент работает полностью локально с SQLite и поддерживает Windows, macOS и Linux.
Проект был создан с использованием сеансов Claude Code, где Claude помогал проектировать схему базы данных, писать сервер MCP, строить систему хуков, реализовывать гибридный ранкер поиска и итеративно улучшать пайплайн эмбеддингов. Инструмент полностью бесплатен, имеет открытый исходный код под лицензией GPL v3, с текстами интерфейса на чешском языке, но функционален с любым языком.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Новый API структурированных данных предлагает подписочные цены для агентов LLM.
Разработчик выпустил структурированный API данных, который нормализует цены на подписки для стриминговых платформ, сервисов совместных поездок, приложений для знакомств и других платформ на основе подписок. API предоставляет единообразные JSON-схемы, цены с учетом региона (где доступно) и MCP-совместимые конечные точки для потребления агентами LLM без скрапинга.
AutoProber: автоматизация летающих зондов на основе искусственного интеллекта для аппаратного взлома
AutoProber — это автоматизированный стек летающих зондов для хакеров аппаратного обеспечения, который позволяет ИИ-агентам обнаруживать цели, сопоставлять изображения с микроскопа, выполнять движения на ЧПУ с контролем безопасности, проверять зонды и проводить контролируемое зондирование контактов. Он включает код управления на Python, веб-панель управления, CAD-файлы и работает с контроллерами ЧПУ GRBL, USB-микроскопами и мониторингом безопасности через осциллограф.
Создание голосовой мультиагентной системы на основе Claude Code
Разработчик создал голосовой интерфейс для Claude Code с активацией по ключевому слову, параллельными под-агентами, автоматическими проверками и отслеживанием процессов. Полный технический разбор с верификацией говорящего и PID-наблюдателем.
Strands Decider 2B: модель принятия решений с 2 млрд параметров для агентных рабочих процессов
Strands Labs выпускает Strands Decider 2B — модель принятия решений на 2 млрд параметров, которая заменяет LM-голову на указательную, чтобы выбирать между вариантами примерно за 115 мс на RTX 3090. Веса и скрипты обучения доступны на GitHub и Hugging Face.