Caura MCP

Установка

Работает в

• Claude Code
• Claude Desktop
• Cursor
• Windsurf
• SourceCraft
• Koda
• Coddy

Ручная установка

claude mcp add --transport http -s user caura http://localhost:8000/mcp --header "X-API-Key: standalone"

Что делает

Caura (раньше проект назывался MemClaw) хранит общую память для нескольких агентов и тенантов (отдельных клиентов платформы). Агенты записывают в нее обычный текст, а сервер превращает записи в память, по которой можно искать. Он определяет тип, заголовок и краткое содержание, оценивает важность, помечает персональные данные и выделяет сущности. Один агент записал урок, другой нашел его и применил, и ответ показывает, кто автор записи. У каждой записи есть область видимости: приватная для агента, общая для команды или общая для организации. Чтение между командами разрешают уровни доверия агентов, а изменения и удаления попадают в журнал аудита. Поиск гибридный: векторное сходство в pgvector, полнотекстовое совпадение и обход графа знаний на два шага. Сервер находит противоречия между записями и заменяет устаревшие. Агенты сообщают об исходе действий. Система усиливает то, что сработало, и сама пишет предупреждающие правила после неудач. Обязательные правила для области хранятся как keystone-политики, и клиент читает их в начале сессии. Подключение идет через MCP по адресу /mcp, транспорт Streamable HTTP. Сервер отдает 12 инструментов, в том числе `caura_write`, `caura_recall`, `caura_manage` и `caura_doc`. Кроме MCP есть REST API, клиенты на Python и TypeScript, плагин для OpenClaw и библиотека Rail, которая подтягивает правила и факты перед каждым ходом агента.

Для кого. Для команд, которые запускают несколько агентов и хотят общую память с разграничением доступа и журналом, а также для тех, кто держит память на своем сервере.

Пример запроса к агенту

Запиши в общую память группы агентов команду отката auth-service и посмотри, нет ли в ней уже противоречащих записей других агентов

MCP

Транспорт

http

Авторизация

API-ключ

Ограничения

Самостоятельное развертывание поднимает целый стек: Postgres с pgvector, Redis, хранилище, API и планировщик. Без ключа провайдера включается режим без эмбеддингов: записи ищутся по ключевым словам, а тип и заголовок определяются эвристикой. Для семантического поиска нужен ключ провайдера (OpenAI, Gemini, Anthropic или OpenRouter) или локальный эмбеддер, который описан в документации. API OpenAI и Anthropic из России недоступны, поэтому для поиска по смыслу здесь подойдет локальная модель.

В режиме `IS_STANDALONE=true` проверка ключей отключена, и использовать его стоит только на своем компьютере. Для командной работы каждому агенту нужен свой ключ с областью видимости. Записи агентов стоит считать непроверенными: ошибочная запись попадет к другим агентам. Облачная платформа находится на caura.ai и требует регистрации.

Как отключить. Уберите сервер из конфигурации клиента командой `claude mcp remove caura`. Локальный стек останавливает `docker compose down` в каталоге репозитория. Данные хранятся в томах Docker, и чтобы удалить их, добавьте флаг `-v`. Ключи облачной платформы отзывают в панели на caura.ai.

Коротко о README

Документация предлагает четыре пути входа: облачная платформа, Docker на своем сервере, плагин для OpenClaw и SDK Rail для собственных агентов. Отдельные разделы описывают функции управления, конвейер записи, самообучение памяти и сравнение с другими решениями. В репозитории лежат руководства по самостоятельному развертыванию, интеграции без плагина и обновлению плагина.