DecisionNode: CLI и MCP-сервер для семантического хранения решений

Что делает DecisionNode
DecisionNode обеспечивает постоянное хранение решений для AI-инструментов через CLI и MCP-сервер. Вы записываете структурированные решения в формате JSON, они преобразуются в векторные представления, и ваш ИИ может искать и получать их через MCP. Все решения по проекту (или глобальные решения) доступны из каждого AI-инструмента, который вы используете.
Ключевые возможности
- Структурированный формат решений: Каждое решение представляет собой JSON с областью применения, решением, обоснованием и ограничениями
- Интеграция с MCP: AI-инструменты могут получать доступ к решениям через Model Context Protocol
- Семантический поиск: Решения преобразуются в векторные представления для семантического поиска
- Совместимость между инструментами: Работает с Claude Code, Cursor, Windsurf, Antigravity или любым MCP-клиентом
- Только локально: Все данные хранятся на вашем компьютере
- Бесплатно и с открытым исходным кодом: Лицензия MIT
Пример структуры решения
{
"id": "ui-001",
"scope": "UI",
"decision": "Use Tailwind CSS for all styling",
"status": "active",
"rationale": "Consistent design tokens, easy for AI to generate correct classes.",
"constraints": [
"No arbitrary values (e.g. w-[37px]) unless absolutely necessary"
]
}Как это работает
ИИ вызывает search_decisions через MCP, когда ему нужен контекст, вместо запуска RAG и добавления результатов в контекстное окно. Это обеспечивает более структурированную альтернативу файлам memory.md/claude.md, причём разработчик считает DecisionNode полезным дополнением к существующим системам памяти.
Дополнительные возможности
Инструмент включает настройку поведения/поиска агентов, отслеживание истории решений, обнаружение конфликтов и другие инструменты, доступные через MCP. Разработчик создал его в основном с помощью Claude Code после начала работы с Antigravity, обнаружив его особенно полезным при переключении между различными AI-инструментами при сохранении согласованных решений по проекту.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Расширение RelayCode для VS Code направляет код Claude через суверенные RDU.
OpenGPU выпустила RelayCode — расширение для VS Code, которое работает как локальный прокси для маршрутизации запросов от Claude Code или Copilot через их децентрализованную сеть к открытым моделям, таким как DeepSeek-R1 и MiniMax M2.5, работающим на суверенных реконфигурируемых блоках потоковой обработки данных.

Движок вывода Atlas стал открытым: чистый Rust + CUDA, более 100 токенов/с на DGX Spark
Atlas теперь с открытым исходным кодом — Rust + CUDA inference engine, достигающий пиковой производительности 130 ток/с на Qwen3.5-35B (NVFP4) на одном DGX Spark, без Python runtime и с холодным стартом менее 2 минут.

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.

Claude Code v2.1.139 добавляет команду /goal для асинхронных длительных задач
Claude Code v2.1.139 представляет команду /goal, позволяющую запускать сеансы по принципу «забыл и забыл», которые выполняются до достижения условия завершения, а также новый просмотр агентов для отслеживания активных сеансов.