YantrikDB CLI
Память агентов на Rust: забывает неважное, объединяет похожее, ловит противоречия, работает локально, по HTTP и через MCP.
- 179 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Сервер хранит воспоминания агента, включая решения и сведения о проектах, в локальном файле или кластере.
- При работе по сети токен базы и адрес сервера передаются в конфигурации клиента.
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install yantrikdb-mcpMCP-сервер из соседнего репозитория; затем блок `yantrikdb` с командой `yantrikdb-mcp` в конфигурации клиента.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Сервер хранит воспоминания агента, включая решения и сведения о проектах, в локальном файле или кластере.
- При работе по сети токен базы и адрес сервера передаются в конфигурации клиента.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
YantrikDB — база памяти для агентов, которая управляет сохраненным, а не только хранит. После десятков тысяч воспоминаний качество поиска падает: записи копятся без объединения, забывания и разрешения конфликтов. YantrikDB добавляет все три механизма. У каждого воспоминания есть важность и период полураспада, поэтому через неделю неважная запись перестает всплывать. Похожие записи объединяются, противоречия помечаются. Движок встраивается в Python, запускается сервером в Docker (`docker run -p 7438:7438 ghcr.io/yantrikos/yantrikdb:latest`) или подключается через MCP. Самый короткий путь для Claude Code, Cursor и Windsurf: `pip install yantrikdb-mcp` из соседнего репозитория и один блок конфигурации. Тогда агент получает 15 инструментов памяти, среди них `remember`, `recall`, `forget`, `correct` и `think`, и локальный файл SQLite `~/.yantrikdb/memory.db`. Для общей памяти нескольких машин MCP можно направить на кластер YantrikDB.
Для кого. Разработчикам агентов и пользователям Claude Code, у которых файловая память вроде CLAUDE.md разрослась и уже не помещается в контекст.
Подходит, если
- Файл с заметками агента вырос до тысяч строк, и точность ответов падает.
- Нужно, чтобы агент забывал срочные дела через сутки, а решения помнил месяцами.
- Две заметки о том же проекте противоречат друг другу, и агенту нужно об этом знать.
- Команда хочет общую память агентов на кластере, а не локальные файлы.
Не подходит, если
- Достаточно короткого `CLAUDE.md`, и память не разрастается.
- Нужна обычная векторная база для поиска по документам.
- Требуется стабильный продукт: часть материалов проекта в развитии.
Пример запроса к агенту
Запомни, что в проекте используется PostgreSQL 16, а при следующем вопросе о базе вспомни это и сообщи, если ранее записано другое.Ограничения
MCP-сервер `yantrikdb-mcp` лежит в отдельном репозитории и ставится через `pip`, а этот репозиторий содержит сам сервер на Rust. Авторы опубликовали заметку об исправлении: расчеты фазы 3 использовали Python-симулятор вместо движка, перезапуск с настоящим движком идет в `docs/phase3e/`. Цифры экономии токенов из README надо проверять на своих данных. Для кластера нужны адрес `YANTRIKDB_SERVER_URL` и токен базы `YANTRIKDB_TOKEN`. Проект часть более широкого замысла YantrikOS, так что интерфейсы могут меняться.
Как отключить. Удалите запись `yantrikdb` из конфигурации MCP и пакет командой `pip uninstall yantrikdb-mcp`. Файл `~/.yantrikdb/memory.db` с памятью удалите вручную, если он не нужен.
Частые вопросы
Как быстрее всего попробовать?
Командой `pip install yantrikdb-mcp` и одним блоком конфигурации MCP. Переменные окружения не нужны, память хранится в локальном SQLite.
Как запустить сервер?
Командой `docker run -p 7438:7438 ghcr.io/yantrikos/yantrikdb:latest`. Клиент на Python ставится командой `pip install yantrikdb`.
Как работает забывание?
Для записи задаются `importance` и `half_life`. Релевантность затухает, и через несколько периодов запись не появляется в выдаче, пока ее не запросят прямо.
Какие инструменты получает агент?
Пятнадцать, в том числе `remember`, `recall`, `forget`, `correct` и `think`, который объединяет записи и ищет конфликты.
Можно ли подключить по HTTP или SSE?
Да. Запустите `yantrikdb-mcp --transport sse --port 8420` и укажите в клиенте URL `/sse` с заголовком `Authorization`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыMenteDB хранит память агента в собственной базе на Rust: MCP-сервер для Claude Code и Cursor с облачным и локальным запуском.
MCP-сервер долговременной памяти для агентов: один бинарник на Rust, который работает офлайн и не вызывает языковую модель
AgentDB хранит память агента в файле .rvf и через 41 инструмент MCP ищет прошлые решения, учась на обратной связи
Локальная память для агентов в одном бинарнике на Rust: запоминает, ищет по смыслу и по слову, работает без сети и ключей
Локальная память для агентов с очередью проверки: SQLite, журнал аудита, учет токенов, общая для Claude Code, Codex, Cursor
Память для агентов по MCP: пять инструментов, локальный файл SQLite и слои, как в человеческой памяти, без аккаунта
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| YantrikDB (эта карточка) | нет | 179 | ||
| Agent Memory Engine | нет | не нужна | 127 | тоже память для агентов; здесь забывание по периоду полураспада, объединение записей и поиск противоречий |
| Basic Memory | нет | не нужна | 4 557 | хранит память заметками в Markdown; здесь база с оценкой важности, затуханием и кластером |
Коротко о README
Проект описывает когнитивный движок памяти: забывание, консолидацию и обнаружение противоречий. Даны быстрый старт для Claude Code, Cursor и Windsurf, список инструментов MCP и примеры на Python. Таблица сравнивает экономию токенов, а уведомление об исправлении объясняет, какие замеры надо перезапускать.