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.py
После 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

Обзор AutoClaw Local Runner: Простая настройка, стоимость кредитов и проблемы с удалением
Пользователь протестировал AutoClaw, локальный раннер для OpenClaw/AutoGLM от Zai_org, обнаружив, что установка прошла гладко, но столкнулся с высоким потреблением кредитов, сбоями задач и тревожной устойчивостью после удаления, включая записи в реестре и открытые текстовые учетные данные.

Qwen 3.5 35B, работающий на 8 ГБ видеопамяти с конфигурацией llama.cpp
Разработчик делится своей конфигурацией llama.cpp для запуска Qwen 3.5 35B (Q4_K_M GGUF) на RTX 4060m с 8 ГБ видеопамяти, достигая 700 токенов/с при обработке промптов и 42 токена/с при генерации, а также обсуждает использование Cline в VSCode с режимами kat-coder-pro и qwen3.5.

Разработчик создает нативную версию tmux для Windows с помощью кода Claude, не зная языка C
Разработчик создал tmux-win — нативный мультиплексор для Windows, используя Claude Code для работы с Win32 API и реализацией conpty, несмотря на незнание языка C. Инструмент поддерживает вертикальное/горизонтальное разделение окон, отсоединяемые сессии и обеспечивает нативную производительность без накладных расходов виртуальной машины.

Инструмент Nia-docs создает локальную файловую систему из URL-адресов документации для Claude AI.
Инструмент nia-docs позволяет запустить npx nia-docs с URL документации, чтобы создать локальную файловую систему документации, к которой ИИ Claude сможет обращаться напрямую без дополнительной настройки.