LoreConvo: Сервер MCP добавляет постоянную память сессий в код Claude
Что делает LoreConvo
LoreConvo — это локально-ориентированный MCP-сервер, который предоставляет Claude постоянную память сессий, решая проблему потери контекста между сессиями. Разработчик создал его во время работы над сложным проектом по автоматизации финансов с 19-узловым конвейером LangGraph и несколькими MCP-серверами.
Ключевые особенности
- Автоматически сохраняет сессии через хуки Claude Code (хук после сессии запускает сохранение)
- Автоматически загружает соответствующий контекст при начале сессии (хук перед сессией вызывает get_recent_sessions)
- Сквозная сохраняемость — контекст переносится между Claude Code, Cowork и Chat
- Полнотекстовый поиск по всем прошлым сессиям
- 12 MCP-инструментов для доступа в AI-ориентированном стиле
- Локально-ориентированная архитектура с использованием SQLite
Практический эффект
Сессии, которые раньше начинались с 5 минут повторного контекстуализирования, теперь начинаются с того, что Claude уже знает состояние проекта, недавние решения и открытые вопросы. Это экономит примерно 3 000–8 000 токенов за сессию на накладных расходах по повторному контекстуализированию.
Сопутствующий инструмент
Разработчик также создал LoreDocs для управления знаниями проекта, включающий 34 MCP-инструмента, многовалютную архитектуру, версионирование документов и инъекцию контекста.
Доступность
Оба инструмента бесплатны для личного использования по лицензии BSL 1.1 (преобразуется в Apache 2.0 в 2030 году). Код доступен на GitHub: LoreConvo по адресу https://github.com/labyrinth-analytics/loreconvo и LoreDocs по адресу https://github.com/labyrinth-analytics/loredocs.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Открытое хранилище в формате markdown обеспечивает Клоду постоянную память между сеансами.
Мой Портативный Мозг — это структура хранилища в формате markdown с уровнем выполнения агента, который предоставляет Claude постоянный контекст о личности, проектах, целях, CRM и еженедельных планах. Он работает нативно с Claude Code и Claude Cowork, использует простые файлы markdown и запускает фоновые скрипты каждую ночь для поддержания актуальности контекста.
Метод эволюции кода утраивает производительность LLM на тесте ARC-AGI-2
Исследователи достигли улучшения в 2,8 раза на бенчмарке ARC-AGI-2, используя эволюцию кода с открытыми весами моделей, достигнув точности 34% при стоимости $2,67 за задачу. Тот же метод позволил повысить точность Gemini 3.1 Pro до 95% при стоимости $8,71 за задачу.
Пиксельные Агенты: 24 Специализированных Агента Claude для Проверки Кода, Сайтов и Резюме
Pixel Agents — это коллекция из 24 специализированных ИИ-агентов, созданных на основе API Claude Sonnet 4.6, каждый из которых обладает настроенной личностью и структурированным выводом в формате JSON. Система включает агентов для ревью кода, анализа сайтов, критики резюме и оценки стартапов, предоставляющих прямую обратную связь.
Многоагентная система хайку соответствует Claude Opus в решении сложной задачи по теории чисел при 15-кратном снижении затрат.
Эксперимент на Reddit показывает, что система из двух агентов Haiku (генератор + аудитор) достигает идентичных оценок 4/4, как и Claude Opus 4.5, на сложном доказательстве малой теоремы Ферма, при этом стоимость составляет примерно $0.004 за запрос против $0.06 для Opus.