agentmemory
Локальная память для ИИ-агентов программиста: хуки записывают ход каждой сессии, и Claude Code, Codex или Cursor находят прошлые решения через MCP
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что он делает.
Почему такой уровень
- Хуки сохраняют в локальную базу ваши запросы, вызовы инструментов и их вывод, фильтр вырезает только ключи, секреты и теги <private>
- REST API на порту 3111 слушает localhost и без AGENTMEMORY_SECRET отвечает без пароля
- Если включить сжатие моделью, наблюдения уходят во внешний API выбранного провайдера
Установка
Ручная установка
npx -y @agentmemory/agentmemory@latestЗапускает сервер памяти и мастер настройки: выбор агентов, провайдера или режима без ключей. Держите его в отдельном терминале. Подключить еще одного агента: npx -y @agentmemory/agentmemory@latest connect <агент>.
Проверка безопасности
Как мы проверяемСредний рискСредний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что он делает.
- Хуки сохраняют в локальную базу ваши запросы, вызовы инструментов и их вывод, фильтр вырезает только ключи, секреты и теги <private>
- REST API на порту 3111 слушает localhost и без AGENTMEMORY_SECRET отвечает без пароля
- Если включить сжатие моделью, наблюдения уходят во внешний API выбранного провайдера
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
agentmemory запускает на вашем компьютере сервер памяти и подключает к нему агента через MCP-сервер, хуки и навыки. Хуки сохраняют запросы, вызовы инструментов, ошибки и итоги сессий. Перед записью в базу фильтр вырезает ключи API, секреты и текст в тегах <private>. Агент получает 54 инструмента: сохранить решение, найти его гибридным поиском по BM25, векторам и графу знаний, посмотреть историю файла или прошлые сессии, передать контекст другому агенту. Без ключей поиск идет по BM25, локальные эмбеддинги all-MiniLM-L6-v2 включаются строкой EMBEDDING_PROVIDER=local в ~/.agentmemory/.env, а накопленную память показывает веб-интерфейс на порту 3113.
Для кого. Для разработчиков, которые ведут проект в Claude Code, Codex, Cursor или нескольких агентах сразу и каждый раз заново объясняют им архитектуру и договоренности.
Подходит, если
- Агент в каждой новой сессии заново изучает проект и переспрашивает о принятых решениях
- В одном проекте работают несколько агентов, например Claude Code и Codex, и им нужна общая память
- Нужно найти, когда и почему правили конкретный файл или чинили похожую ошибку
- CLAUDE.md разросся, и агент тратит на него контекст в каждой сессии
Не подходит, если
- Короткие разовые задачи, где история прошлых сессий не пригодится
- Политика компании запрещает хранить промпты и вывод инструментов на диске, даже локально
- На машине нельзя держать фоновый сервер и занимать порты 3111–3113 и 49134
Пример запроса к агенту
Найди в памяти, как мы настраивали авторизацию на прошлой неделе и почему выбрали jose, и добавь ограничение частоты запросов в том же стилеMCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
AGENTMEMORY_URL- Адрес запущенного сервера agentmemory, по умолчанию http://localhost:3111
AGENTMEMORY_SECRETсекрет- Токен Bearer, если на сервере включена защита REST API
EMBEDDING_PROVIDER- Значение local включает локальные эмбеддинги для смыслового поиска, задается в ~/.agentmemory/.env
AGENTMEMORY_INJECT_CONTEXT- Значение true подставляет найденную память в контекст в начале сессии, тратит токены
Ограничения
Нужен Node.js 20 или новее, на macOS и Linux еще curl, sh и tar: установщик сам скачивает движок iii-engine v0.22.1. В Windows движок ставится вручную или через WSL2 и Docker Desktop, команда connect там подключает автоматически только GitHub Copilot CLI. Сервер должен работать отдельно, без него пакет @agentmemory/mcp отдает 7 инструментов из 54. Векторный поиск по умолчанию выключен, локальная модель скачивается при первом запросе. Сжатие наблюдений моделью и подстановка памяти в контекст выключены, потому что тратят токены; для сжатия нужен ключ Anthropic, OpenAI, Gemini, OpenRouter или локальная модель через Ollama. Сам сервер работает в России без VPN, API Anthropic и OpenAI без него недоступны.
Как отключить. Команда agentmemory stop останавливает сервер, agentmemory remove удаляет все, что создал установщик; при запуске в Docker используйте agentmemory remove --keep-data. В Claude Code удалите плагин командой /plugin uninstall agentmemory@agentmemory, в других агентах уберите блок agentmemory из конфигурации MCP.
Частые вопросы
Нужен ли ключ API?
Нет. Без ключей agentmemory ищет по BM25, а эмбеддинги можно считать локально, если добавить EMBEDDING_PROVIDER=local. Ключ провайдера понадобится только для сжатия наблюдений моделью.
Чем это отличается от CLAUDE.md?
CLAUDE.md целиком загружается в контекст каждой сессии. agentmemory хранит наблюдения в базе и отдает агенту только фрагменты, найденные по запросу, и умеет синхронизироваться с MEMORY.md в Claude Code.
Почему агент видит только 7 инструментов?
Пакет @agentmemory/mcp не достучался до сервера. Запустите npx -y @agentmemory/agentmemory@latest, проверьте, что AGENTMEMORY_URL указывает на http://localhost:3111, и перезагрузите MCP в агенте.
Похожие
MCP-серверыОткрытый личный AI-ассистент на своем компьютере: отвечает в Telegram, Slack, Discord и WhatsApp, расширяется скиллами и плагинами
Самообучающийся агент от Nous Research: терминал, мессенджеры, cron-задачи и скиллы, которые он пишет сам
Открытый агент для программирования в терминале и на десктопе с режимами разработки и планирования
Открытая библиотека промптов с плагином Claude Code, MCP-сервером и CLI: поиск, получение и улучшение промптов и скиллов из агента
Коротко о README
README начинается с установки одной командой npx и интерактивной настройки, где вы выбираете агентов и провайдера модели или остаетесь без ключей. Дальше идут замеры автора на LongMemEval-S и собственном наборе сессий, сравнение с mem0, Letta и встроенной памятью агентов, схема конвейера с четырьмя уровнями памяти. Отдельные разделы описывают 20 адаптеров команды connect, плагины для Claude Code, Codex и Copilot CLI, все 54 инструмента MCP, REST API, переменные окружения и запуск в Windows. README переведен на русский, а для агентов есть отдельная инструкция INSTALL_FOR_AGENTS.md.
Бейдж для README
Вы автор проекта? Покажите в README, что он проверен в каталоге SkillFoxx. Уровень на бейдже обновляется сам.
[](https://skillfoxx.ru/mcp/agentmemory?utm_source=github&utm_medium=badge&utm_campaign=readme)