Постоянная память ИИ через Obsidian MCP: 16 инструментов для Claude Cowork
Разработчик создал систему постоянной памяти для Claude Cowork (Claude Opus 4.6), подключив её к хранилищу Obsidian через пользовательский сервер Model Context Protocol (MCP). Система решает проблему потери памяти между сессиями без раздувания контекстного окна.
Ключевые детали
- Основная архитектура: Хранилище Obsidian служит запрашиваемым хранилищем знаний вне контекстного окна. ИИ загружает только манифест контекста в начале сессии, а затем запрашивает конкретные знания по мере необходимости.
- Пользовательский MCP-сервер: Легковесный скрипт на Python, предоставляющий 16 инструментов, которые сопоставляются с локальными конечными точками REST API Obsidian, с явно заданными заголовками. Сервер работает локально, позволяя Claude читать, записывать и искать в хранилище.
- Структурированное хранилище: Использует метаданные frontmatter и запросы Dataview для структурированного поиска.
- Бюджет контекста: В начале сессии разрешено 5 вызовов MCP, чтобы держать контекст под контролем.
- Сравнение с CLAUDE.md: Автор отмечает, что файлы
CLAUDE.mdрешают проблему состояния проекта (текущее состояние, следующие шаги), но не могут масштабироваться для хранения исследований, ретроспектив, устранения неполадок или истории сессий без перегрузки контекста.
Для кого это
Разработчики, использующие Claude Cowork, которым нужна постоянная память между сессиями для проектов с обширной историей, исследованиями или журналами устранения неполадок.
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Как использовать Claude AI в качестве партнера для размышлений, а не поисковой системы
Пользователь Reddit объясняет, что использование Claude как Google ограничивает его потенциал. Вместо этого пользователям следует вести диалог, предоставлять контекст о целях и попытках, а также использовать Claude для проверки собственных мыслей.
Практические примеры использования OpenClaw от сообщества
Разработчики и команды используют OpenClaw для холодных рассылок, автоматизации SEO-контента, управления социальными сетями, запросов данных клиентов, тестирования веб-сайтов, мониторинга серверов, обработки чеков, переговоров о покупке автомобилей, создания глав подкастов и ежедневного планирования целей.
Основатель стартапа использует ИИ-агентов для поддержки клиентов и исследования конкурентов.
Основатель стартапа автоматизировал поддержку клиентов, подключив ИИ-агента к документации, сократив ежедневное время с 2 часов до 20 минут, и настроил еженедельные сводки по исследованию конкурентов, отправляемые в Slack.
Запуск OpenClaw для нескольких пользователей требует изоляции и уровней безопасности.
Разработчик создал тонкий инфраструктурный слой вокруг OpenClaw для безопасной работы с несколькими пользователями, решая вопросы изоляции, управления секретами и сохранения состояния. Решение включает воркеры для каждого пользователя, виртуальные файловые системы и шлюз для платформ обмена сообщениями.