Uteke CLI
Локальная память для агентов в одном бинарнике на Rust: запоминает, ищет по смыслу и по слову, работает без сети и ключей
- 277 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Хранит на диске все, что агент запомнил, а среди записей могут оказаться секреты
- Режим сервера слушает порт 8767, а запуск с адресом 0.0.0.0 открывает его в сеть
- Первая загрузка скачивает модель с внешнего адреса и запускает ее локально
Установка
- Работает в
Ручная установка
curl -sSL codecora.dev/uteke/install | shРаботает на macOS, Linux и Windows. Альтернативы: `brew install codecoradev/tap/uteke`, `cargo install uteke-cli`, образ Docker `ghcr.io/codecoradev/uteke:latest` и релизы на GitHub.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Хранит на диске все, что агент запомнил, а среди записей могут оказаться секреты
- Режим сервера слушает порт 8767, а запуск с адресом 0.0.0.0 открывает его в сеть
- Первая загрузка скачивает модель с внешнего адреса и запускает ее локально
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Uteke — консольная программа на Rust, которая хранит память ИИ-агента на вашем компьютере. Команда `uteke remember` сохраняет запись, `uteke recall` находит ее по смыслу и по точным словам. Поиск объединяет векторный индекс HNSW и полнотекстовый FTS5 в SQLite, а векторы считает локальная модель ONNX, поэтому ключи и сеть после первой загрузки модели не нужны. Для Claude Code и Cursor есть MCP-сервер `uteke-mcp`. Комнаты общие для нескольких агентов: записи группируются по теме, у каждой есть автор, а `uteke recall --room` ищет по общей истории. Запись можно искать в том виде, какой она была на дату (`--at`), связывать с другими ссылками, склеивать дубли и задавать им важность и срок угасания. Режим сервера держит модель в памяти, чтобы вызовы не тратили время на запуск; есть образ Docker и токены только для чтения. Поиск работает без вызовов нейросети, а результаты на тесте LongMemEval-S и скрипты проверки автор выложил в репозиторий.
Для кого. Для разработчиков и команд, у которых агент забывает договоренности между сессиями и которым нужна память на своей машине без облака.
Подходит, если
- Агент забывает решения между сессиями, а память должна оставаться на вашей машине
- Несколько агентов ведут общий проект, и им нужна комната с авторством записей
- Нужно узнать, что агент знал на определенную дату, и вернуться к прежним записям
- Папку заметок надо загрузить как базу знаний пакетным импортом
- Данные нельзя отправлять в облако: медицина, финансы, юриспруденция
Не подходит, если
- Места под модель нет: первая загрузка эмбеддингов занимает около 200 МБ
- Нужна готовая облачная память с общим доступом через браузер: Uteke работает локально или на вашем собственном сервере
- Агенту нужна только небольшая заметка проекта: хватит обычного файла с правилами
- Фоновый сервер на машине запрещен: режим сервера работает как постоянный процесс
Пример запроса к агенту
Запомни в Uteke, что релиз 2.1 уходит на staging в 15:00, а завтра найди эту запись по вопросу «когда выкатываем»Ограничения
Первый запуск скачивает модель эмбеддингов, около 200 МБ, потом работа идет без сети. Данные лежат в `~/.codecora/uteke/`. Показатели LongMemEval-S автор измерял сам и выложил скрипты для повторной проверки, самостоятельный прогон обойдется примерно в 10 долларов. Строгий показатель recall_all@5 равен 88,0%: порядок выдачи страдает, когда вопросу нужны сразу несколько сессий. Установка через Homebrew доступна на macOS с чипом Apple и на Linux. Для остальных систем есть `cargo`, Docker и готовые бинарники.
Как отключить. Уберите запись `uteke` из `.mcp.json`, остановите сервер, если он запущен, и удалите бинарник. Чтобы стереть память полностью, удалите папку `~/.codecora/uteke/`.
Частые вопросы
Как подключить Uteke к Claude Code?
Добавьте в `.mcp.json` блок `{ "mcpServers": { "uteke": { "command": "uteke-mcp" } } }` или запустите `uteke onboard`: мастер определит агента и настроит все сам.
Нужны ли Uteke API-ключи?
Нет. Векторы считает локальная модель ONNX размерностью 768, поиск идет в SQLite. Ключи не нужны, телеметрии и облака в работе нет.
Что такое комнаты в Uteke?
Комната группирует записи по контексту: встречи, проекты, клиенты. Несколько агентов читают и пишут в нее, у каждой записи указан автор. Команда `uteke room create "engineering"` создает комнату.
Как найти запись на определенную дату?
Добавьте флаг `--at`: `uteke recall "deploy" --at 2025-01-15` вернет то, что хранилось на эту дату.
Как проверить заявленную точность поиска?
Весь набор лежит в репозитории: публичные данные, сохраненные ответы трех релизов и скрипты оценки в `benchmarks/longmemeval/`. Инструкция называется REPRODUCING.md. Для оценки своих объемов есть `uteke bench`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыMCP-сервер долговременной памяти для агентов: один бинарник на Rust, который работает офлайн и не вызывает языковую модель
Долговременная память для агентов: собирает знания из истории сессий и возвращает их в новых задачах, единый стор между Claude Code, Codex, Cursor и другими
Общая локальная память для ИИ-агентов: Claude Code, Codex, Cursor и другие находят в ней договоренности прошлых сессий и записывают новые
Локальная память для ИИ-агентов программиста: хуки записывают ход каждой сессии, и Claude Code, Codex или Cursor находят прошлые решения через MCP
Самостоятельно размещаемая долговременная память для агентов: семантический поиск, граф знаний и автоконсолидация через MCP и REST API
MCP-сервер долговременной памяти для ИИ-агентов: факты стареют по кривой забывания, связанные записи сжимаются в сводку
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Uteke (эта запись) | нет | 277 | ||
| agentmemory | да | не нужна | 29 985 | локальная память с хуками, которые записывают ход каждой сессии |
| memsearch | нет | 2 804 | общая семантическая память, разговоры хранятся в markdown |
Коротко о README
README начинается с установки и примера из двух команд, затем показывает результаты LongMemEval-S с таблицами по версиям и категориям вопросов. Дальше идут сравнение с безымянными альтернативами, перечень возможностей поиска, комнат, связей и импорта, схема гибридного поиска и режимы развертывания через Docker.