AgentRecall MCP
Локальная память агента на журнале поправок: сказали Claude Code один раз, и новая сессия читает правило до начала работы
- 373 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Запускает локальный Node.js-процесс, а хуки Claude Code видят каждое сообщение пользователя и команды перед публикацией или удалением
- Хранит поправки и журналы сессий в файлах ~/.agent-recall, куда могут попасть чувствительные данные проекта
- Семантический поиск при включении скачивает пакеты и модель, а облачные эмбеддинги отправляют текст в OpenAI при заданном ключе
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/agentrecallОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Запускает локальный Node.js-процесс, а хуки Claude Code видят каждое сообщение пользователя и команды перед публикацией или удалением
- Хранит поправки и журналы сессий в файлах ~/.agent-recall, куда могут попасть чувствительные данные проекта
- Семантический поиск при включении скачивает пакеты и модель, а облачные эмбеддинги отправляют текст в OpenAI при заданном ключе
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
AgentRecall — MCP-сервер памяти для ИИ-агентов, построенный вокруг журнала поправок. Вы говорите агенту «не повышай версию без вопроса», он сохраняет это как структурированную запись с серьезностью, условиями применения, доказательством и возможностью отзыва. В новой сессии эта запись предъявляется агенту до первого действия, а сервер отдельно считает, учел ли агент правило или нарушил его снова. По умолчанию сервер отдает пять инструментов. session_start загружает поправки и предупреждения watch_for. remember сохраняет факт и сам направляет его в журнал, комнату дворца памяти, поправки или осведомленность. recall ищет по всем хранилищам с объединением ранжирования RRF и учитывает отметки полезности. `check` сверяет план с известными поправками и возвращает вердикт `blocked`, если одна из них его запрещает. session_end пишет журнал сессии и закрепляет выводы. Флаг --full добавляет check_action, а AR_EXTRAS=1 включает управление конвейерами и реестр правил. Данные лежат обычным Markdown на вашем диске в ~/.agent-recall. В Claude Code работу можно автоматизировать хуками: они подтягивают контекст на старте, молча ловят поправки в сообщениях, предупреждают перед npm `publish`, git `push`, rm -rf и DROP TABLE и сохраняют журнал при завершении. Рядом с MCP есть скилл с командами /arstart, /arsave, /arrecall и /arreflect, SDK для JavaScript и CLI. Семантический поиск через локальную модель включается отдельно.
Для кого. Для разработчиков, которые работают с Claude Code, Codex, Cursor или Windsurf и устали повторять одни и те же поправки агенту в каждой новой сессии.
Подходит, если
- Агент повторяет ошибки, которые вы уже исправляли: версия без вопроса, не тот раздел первым, лишние допущения
- Нужно, чтобы перед публикацией, пушем, деплоем или удалением агент сверял план с накопленными поправками командой `check`
- Нужна память в обычных Markdown-файлах на диске без облака и без отправки данных наружу
- Вы ведете много проектов и хотите видеть статус всех проектов по команде /arstart
- Нужно измерять, учитывает ли агент правило: журнал отмечает исходы `heeded` и `recurred`
Не подходит, если
- Вам нужна память с поиском фактов в облачной базе и общим доступом команды: здесь данные хранятся локально в Markdown
- Вы ждете, что агент сам вызовет recall без хуков: разработчик сообщает, что в его замерах такие ручные вызовы почти не происходили
- Нужна гарантия, что сервер уловит все поправки: по замеру автора на реальных данных захвачена примерно треть
- Нужен нулевой расход на загрузку определений инструментов: сервер добавляет пять инструментов, а с флагами больше
Пример запроса к агенту
Запомни как поправку: не повышай версию пакета без моего согласия. И покажи, что сохранилось, командой recallMCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
AGENT_RECALL_EMBEDDINGS- Значение 1 включает семантический поиск через локальную модель
AR_EXTRAS- С флагом --full открывает управление конвейерами и реестр правил
Ограничения
- Нужен Node.js, сервер запускается через npx. Хуки автоматической работы описаны для Claude Code, в других клиентах память подключается только как MCP.
- Разработчик публикует свои замеры. Поиск по фикстуре дает 73,1 процента попаданий в первую пятерку, а с локальными эмбеддингами 80,8. Доля учтенных поправок на реальном потоке сейчас оценена как 0 из 3 событий, это стартовая точка после сброса инструмента.
- Семантический поиск выключен по умолчанию. Его включение скачивает локальную среду около 380 МБ и модель около 145 МБ, после чего поиск идет без сети.
- Ночная консолидация «Dreaming» требует активного входа в Claude Code.
- Облачные эмбеддинги OpenAI выключены по умолчанию и включаются только при совместной установке `AGENT_RECALL_CLOUD_EMBEDDINGS=1` и ключа `OPENAI_API_KEY`.
Как отключить. Уберите сервер из Claude Code командой claude mcp remove agent-recall, а хуки из настроек агента удалите вручную. Накопленная память остается обычными файлами в ~/.agent-recall, их можно оставить или удалить.
Частые вопросы
Как поставить AgentRecall в Claude Code?
Выполните claude mcp add --scope user agent-recall -- npx -y agent-recall-mcp. Для Codex команда codex mcp add agent-recall -- npx -y agent-recall-mcp, для Cursor и Windsurf добавьте блок с командой npx и аргументами -y agent-recall-mcp в mcp.json. Хуки для Claude Code настраиваются отдельно.
Где AgentRecall хранит данные?
На вашем диске в обычных Markdown-файлах в каталоге ~/.agent-recall. Разработчик утверждает, что данные не покидают машину. Зеркало в Supabase необязательное. Экспорт поправок идет в формате corrections-export/v1 с очисткой при выводе.
Чем AgentRecall отличается от Mem0 или Letta?
Обычная память агента хранит факты, а AgentRecall хранит поправки как отдельный журнал с серьезностью, доказательством, отзывом и исходом. Кроме поиска он замеряет, изменилось ли поведение агента в следующей сессии. Хранилище локальное, а формулы и константы ранжирования описаны полностью.
Зачем в AgentRecall только пять инструментов?
По наблюдению разработчика, на 44 проектах инструменты запроса почти не вызывались сами. Лишние определения тратят токены каждую сессию без отдачи, поэтому по умолчанию включены session_start, remember, recall, `check` и session_end, а остальное доступно с флагом --full.
Как включить семантический поиск в AgentRecall?
Выполните ar embeddings setup, затем ar embeddings `rebuild` и задайте переменную AGENT_RECALL_EMBEDDINGS=1. Настройка скачивает локальную среду и многоязычную модель `paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2`, потом поиск работает без сети. Если индекс повреждается, сервер откатывается к поиску по ключевым словам.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыЛокальная память для ИИ-агентов программиста: хуки записывают ход каждой сессии, и Claude Code, Codex или Cursor находят прошлые решения через MCP
Долговременная память для Claude Code, Cursor и Codex: агент сохраняет решения и находит их в следующих сессиях
MCP-сервер хранит решения и знания проекта в Redis или Valkey и достает их в новых сессиях и после сжатия контекста.
MCP-сервер долговременной памяти для ИИ-агентов: факты стареют по кривой забывания, связанные записи сжимаются в сводку
Локальная память для агентов: хранит переписку и файлы проекта дословно и находит нужное семантическим поиском через MCP
ai-memory сохраняет опыт сессий в Markdown-вики, подключает поиск через MCP и передает контекст между агентами и машинами.
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| AgentRecall (эта карточка) | нет | не нужна | 373 | |
| Hindsight | да | API-ключ | 59 167 | долгая память агента: опыт и факты, которые агент извлекает по запросу |
| projectmem | да | не нужна | 875 | локальная MCP-память для кодовых агентов: проблемы, попытки, исправления и решения |
| TrueMemory | нет | не нужна | 384 | локальная память с хуками, которые записывают факты из разговоров |
Коротко о README
README объясняет проблему повторяющихся поправок и показывает на примере двух сессий, как правило доходит до нового агента. Дальше разобраны цикл сессии, инструменты, пять слоев памяти, математика ранжирования и забывания, замеры с неудобными цифрами, сравнение с другой памятью, установка для MCP, скилла, SDK и CLI.