MCP-бэкенд Sandra: постоянная графовая память для Claude

Клод забывает всё между сессиями. Память проекта и CLAUDE.md помогают, но не масштабируются для структурированных знаний. Sandra решает это: бэкенд графовой + векторной памяти с нативным MCP-сервером с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Всё началось 15 лет назад как внутренний слой памяти EverdreamSoft (до сих пор работает в Spells of Genesis в продакшене).

Ключевые возможности

Постоянная память между сессиями в виде графа (субъект, глагол, объект)
Клод читает и пишет через MCP-инструменты, без ручных обновлений
Точный, нечеткий и семантический поиск через MCP-инструменты
Хранение длинных текстов на сущность (заметки, полные документы) поверх структурированных ссылок

Конкретный пример

Скажите Клоду в одной сессии: "мы делаем Phoenix с Мари и Томом, он работает на Postgres". Неделю спустя в новом чате: "кто работает над Phoenix?" → Мари и Том. Том открывает свою сессию Клода, подключенную к тому же экземпляру Sandra: "какую БД использует проект Мари?" → Клод проходит Мари → работает_над → Phoenix → использует → Postgres. Тот же граф, любой коллега, без ручной передачи.

Векторная память обычно возвращает исходное предложение как фрагмент и теряет связь при запросе через другой путь, к тому же большинство решений работают только для одного пользователя.

Настройка (2 минуты)

git clone https://github.com/everdreamsoft/sandra && cd sandra
docker compose up -d
claude mcp add sandra --transport http --url http://127.0.0.1:8090/mcp

Затем попросите Клода запомнить что-то, запросить это или построить граф по мере общения.

Бенчмарки

Sandra набирает 0.89 в Structured Recall Bench (130 детерминированных вопросов, без LLM-судьи). Векторные хранилища показывают от 0.25 до 0.48 на том же тесте. Методология и сырой JSON: детали бенчмарка.

Для кого это?

Для разработчиков, использующих ИИ-кодинговых агентов Claude AI, которым нужна постоянная, структурированная многопользовательская память между сессиями.

📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI