Memento v1.0: Постоянный сервер памяти MCP для Claude Code с 17 инструментами
Memento v1.0 — это сервер MCP с постоянной памятью для Claude Code, который предоставляет AI-агентам для программирования долговременную память между сессиями. Инструмент работает полностью локально без облачных зависимостей, API-ключей или телеметрии.
Основные возможности
Сервер поставляется с 17 инструментами MCP: сохранение, извлечение, поиск, забывание, список, экспорт, импорт, загрузка, индексация, миграция, сжатие, статистика, профиль, связанное, начало сессии, сводка сессии и проверка состояния.
Возможности поиска
- Векторный поиск: Использует косинусное сходство с индексом HNSW для поиска воспоминаний по смыслу
- Поиск по ключевым словам: Полная реализация BM25 (тот же алгоритм, что и в Elasticsearch) для точного соответствия терминов
- Гибридный поиск: Объединяет 70% векторной оценки + 30% оценки BM25, что создатель использует ежедневно
Интеллектуальное управление памятью
- Обнаружение противоречий: Автоматически создаёт отношения замещения при изменении решений (например, "мы используем PostgreSQL" → "перешли с PostgreSQL на CockroachDB") и понижает приоритет старой информации
- Оценка важности: Явные сохранения > автоматические захваты, решения > разговор, с экспоненциальным затуханием за 347 дней, чтобы в первую очередь появлялся недавний контекст
- Граф знаний: Извлекает пути к файлам, функции, классы, пакеты, URL-адреса и переменные среды из каждого воспоминания
Визуализация и API
memento serve запускает локальный сервер на localhost:7007, который предоставляет:
- Визуализацию в виде силового графа на D3.js с узлами, окрашенными по тегам, и рёбрами, показывающими отношения
- REST API, отражающий все 17 инструментов
Производственные возможности
- Автоматический выключатель для отказоустойчивости
- Журнал упреждающей записи для восстановления после сбоев
- LRU-кэш для эмбеддингов
Интеграция с IDE и браузерами
- Поддержка нескольких IDE: Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode с общим хранилищем памяти для всех четырёх
- Расширение для Chrome: Щёлкните правой кнопкой мыши на любой странице или выделении, чтобы сохранить его прямо в память
Данные об использовании
Во время разработки v1.0 Memento захватил 2191 воспоминание за 27 сессий: 1905 из автоматических захватов, 206 из сводок сессий и 79 явных сохранений. Это создало 53 МБ доступного для поиска инженерного контекста.
Настройка и ресурсы
Команда настройки: npx memento-memory setup
- GitHub: https://github.com/sanathshetty444/memento
- Документация: https://sanathshetty444.github.io/memento/
- Полная статья: https://medium.com/@sanathshetty444/it-remembered-9e7d10f444ff
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Создание агентного RAG для Obsidian с помощью Claude и оценочного инструмента для выявления галлюцинаций
Разработчик создал агентную RAG-систему поверх хранилища Obsidian, чтобы позволить Claude отвечать на вопросы из инженерных книг, а затем создал eval-обвязку с использованием Claude Sonnet в качестве судьи для обнаружения случаев, когда агент уверенно ошибался. Итерации рубрики повысили согласие судьи с человеком с 39% до 94%.
Будь моим дворецким: Многокомпонентный конвейер для проверки кода с помощью ИИ
Be My Butler — это открытый многокомпонентный конвейер, в котором различные модели ИИ проверяют код друг друга с помощью слепой верификации. Система решает проблему, когда ИИ-агенты ошибочно сообщают о работоспособности собственного кода.
Merlin: Локальное первое дедупликация контекста LLM – измерение до 71% перекрытия чанков, бесплатно и с открытым ядром
Merlin — это локальный инструмент дедупликации контекста, который показал 22–71 % дублирования чанков на 22 миллионах пассажей из реальных сессий агентов/RAG. Работает как HTTP-прокси (Ollama/vLLM/SGLang/llama.cpp), MCP-сервер (Claude/Cursor/OpenClaw) или автономный CLI. Открытое ядро (MIT) с ежедневным лимитом использования.
Microsoft BitNet: 1-битная инфраструктура вывода LLM для CPU и GPU
Microsoft выпустила BitNet — фреймворк для вывода 1-битных больших языковых моделей, который обеспечивает ускорение от 1,37x до 6,17x на CPU и снижает энергопотребление на 55,4% до 82,2%. Он может запускать модель с 100 миллиардами параметров на одном CPU со скоростью 5-7 токенов в секунду.