repo-mem: Сервер MCP с открытым исходным кодом добавляет постоянную коллективную память в Claude Code

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 15 марта 2026 г.🔗 Source
repo-mem: Сервер MCP с открытым исходным кодом добавляет постоянную коллективную память в Claude Code
Ad

Что делает repo-mem

repo-mem — это сервер MCP, который добавляет постоянную, общую память в сессии Claude Code. Он решает проблему изоляции сессий в командной среде, когда отладочные инсайты одного разработчика исчезают после окончания его сессии, оставляя других членов команды без информации при работе с связанным кодом.

Техническая реализация

Решение хранит наблюдения в базах данных SQLite для каждого пользователя внутри самого Git-репозитория. Оно использует FTS5 для полнотекстового поиска по базам данных всех членов команды. Хуки Claude Code автоматически фиксируют коммиты, деплои и запуски тестов. Хук начала сессии внедряет недавнюю активность команды (примерно 200 токенов).

Детали архитектуры

  • Сервер MCP с 8 инструментами (поиск, сохранение, получение, временная шкала и т.д.)
  • 3 хука Claude Code (PostToolUse, Stop, SessionStart)
  • SQLite + FTS5 для поиска (без векторной базы данных, без внешних сервисов)
  • Файлы баз данных для каждого пользователя фиксируются в Git (обычно < 1 МБ каждый)
  • Эффективный по токенам дизайн: индекс возвращает ~50 токенов на результат, с полными деталями, загружаемыми по требованию
Ad

Настройка и масштабирование

Настройка выполняется с помощью npx repo-mem init. Создатели сообщают о работе с 4000+ наблюдениями в монорепозитории. Сервер MCP составляет примерно 900 строк JavaScript, а хуки — около 170 строк каждый. Хуки не содержат вызовов ИИ — они используют чистое правило-ориентированное извлечение.

Проект лицензирован под MIT и доступен на GitHub по адресу https://github.com/timosieber/repo-mem. Обсуждение на Reddit исследует, как этот подход сравнивается с векторными системами памяти.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

АгентЛенс: Инструмент наблюдаемости для многозадачных AI-процессов
Инструменты

АгентЛенс: Инструмент наблюдаемости для многозадачных AI-процессов

AgentLens обеспечивает унифицированное отслеживание для Ollama, vLLM, Anthropic и OpenAI с учётом затрат, сервер MCP для запроса статистики из Claude Code и CLI для быстрых проверок. Это самодостаточное решение, работающее локально через Docker.

OpenClawRadar
Тестирование 88 малых моделей GGUF на Mac Mini M4 с 16 ГБ памяти.
Инструменты

Тестирование 88 малых моделей GGUF на Mac Mini M4 с 16 ГБ памяти.

Автоматизированный конвейер протестировал 88 моделей GGUF на Mac Mini M4 с 16 ГБ оперативной памяти, определив 9 непригодных к использованию и 4 модели LFM2-8B-A1B MoE на границе Парето по скорости и качеству.

OpenClawRadar
Плагин AxonFlow для OpenClaw: Предварительное утверждение инструментов и удаление личных данных
Инструменты

Плагин AxonFlow для OpenClaw: Предварительное утверждение инструментов и удаление личных данных

Самостоятельно размещаемый плагин OpenClaw, который проверяет аргументы инструментов до выполнения, приостанавливает рискованные вызовы для одобрения человеком и удаляет PII из исходящих сообщений. Использует перехватчики жизненного цикла OpenClaw — без изменения кода агента.

OpenClawRadar
Claude-First Analytics MCP Server: предоставление AI-агентам прямого доступа к контексту веб-аналитики
Инструменты

Claude-First Analytics MCP Server: предоставление AI-агентам прямого доступа к контексту веб-аналитики

Разработчик перестроил свой инструмент веб-аналитики в виде MCP-сервера, предоставив простую веб-аналитику, отслеживаемые ссылки и инструменты аналитики продукта напрямую Claude, что позволяет AI-агентам использовать данные сайта вместе с кодом и контекстом базы данных.

OpenClawRadar