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
Практические улучшения поддержки ИИ на основе анализа утечки кода Claude
Разработчик проанализировал утечку исходного кода Claude Code и внедрил шесть конкретных изменений в свою настройку Chatbase: переработал текстовые фрагменты, добавил аналитику настроений, создал структурированные пары вопросов и ответов, разработал агентов для тестирования на устойчивость, подключил действия к инструментам и добавил перекрестные ссылки на темы.
Модифицированный vLLM 0.17.0 работает на Tesla P40 для транскрипции в реальном времени с использованием Qwen3 ASR 1.7B.
Разработчик модифицировал vLLM 0.17.0 для работы на графических процессорах Tesla P40 с архитектурой Pascal, достигнув почти полного аппаратного ускорения для транскрипции лекций в реальном времени с использованием модели Qwen3 ASR 1.7B. Форк доступен на GitHub.
Бенчмарк против продакшена: когда тесты ИИ-агентов проходят, а реальные рабочие процессы дают сбой
Разработчик переключил производственные ИИ-агенты с Claude Sonnet на более дешёвые модели Grok и MiniMax после того, как они прошли бенчмарк-тесты, но обе модели провалились в продакшене из-за проблем с операционной надёжностью, которые не были охвачены бенчмарками.
Полицейский создал утилиту для определения местоположения на iOS LOC8 с помощью кода Claude.
Полицейский разработал LOC8 — приложение для iOS, которое мгновенно отображает адрес улицы, ближайший перекресток, GPS-координаты, высоту и точность с помощью Claude Code. Приложение создавалось постепенно с акцентом на сценарии пеших преследований для правоохранительных органов, но затем было расширено для общего пользования.