causal-memory MCP
causal-memory хранит у агента связи «решение, итог» вне контекста, поэтому причины прошлых выборов не теряются при сжатии диалога.
- 107 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Память хранит записи решений и итогов на диске в открытом виде.
- В HTTP-режиме служебные адреса раскрывают содержимое памяти, если не задан токен.
Установка
- Работает в
Ручная установка
git clone https://github.com/JingxuanC/causal-memory.git
cd causal-memory
cargo build --releaseПервый вариант Quick start из README — сборка из исходников. Без Rust подойдет `pip install causal-memory`; готовые установщики лежат в `integrations/claude-code/` и `integrations/codex/`.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Память хранит записи решений и итогов на диске в открытом виде.
- В HTTP-режиме служебные адреса раскрывают содержимое памяти, если не задан токен.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
causal-memory, MCP-сервер памяти для агента, хранит в одной базе SQLite факты, состояние во времени и причинные связи «решение, итог». Поиск идет по графу с возбуждающими и тормозящими связями: агент вспоминает, что произошло, когда это было верно и почему сработало. Среди инструментов `record_decision` для записи, `search_causal` для поиска опыта, `counterfactual_query` для сравнения вариантов и `intervention_query`, который предупреждает об опасном шаге по ранее записанному уроку. Сервер работает по stdio или как MCP по HTTP, рядом лежит навык, который учит агента вызывать память без напоминаний.
Для кого. Тем, кто ведет долгие сессии с кодовыми агентами и устал, что после сжатия контекста те повторяют старые ошибки.
Подходит, если
- Агент в третий раз чинит один и тот же баг тем же неудачным способом.
- Команда хочет, чтобы перед опасной командой агент вспомнил прошлый сбой.
- Несколько агентов должны делить общую память решений через HTTP.
- Нужно сравнить два варианта по записанным итогам прошлых попыток.
Не подходит, если
- Нужна память фактов о пользователе: автор сам признает, что здесь mem0 сильнее.
- Нельзя хранить журнал решений на диске в открытом виде.
- Достаточно файла заметок в `CLAUDE.md`.
Пример запроса к агенту
Перед пушем с флагом `--no-verify` проверь через intervention_query, не записывали ли мы урок про такой шаг, и покажи цепочку.MCP
- Транспорт
- stdio, http
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
CAUSAL_MEMORY_DB- Путь к файлу базы SQLite с памятью
CAUSAL_MEMORY_HTTP_AUTH_TOKENсекрет- Токен для служебных адресов в HTTP-режиме
Ограничения
Статус v0.10.0, альфа. На тестах пересказа фактов проект уступает mem0 (по таблице автора 79,1% против 91,6% на LoCoMo). Агенты не вызывают память сами, пока не установлен навык или не добавлена инструкция. Эндпоинты `/metrics` и `/debug/*` раскрывают содержимое памяти, поэтому для них задают токен через `CAUSAL_MEMORY_HTTP_AUTH_TOKEN`. Цифры качества получены самим автором. Последний коммит: ноябрь 2026.
Как отключить. Удалите запись `causal-memory` из MCP-конфигурации клиента и навык из каталога навыков (`./install.sh --uninstall` делает это сам). Файл базы по пути из `CAUSAL_MEMORY_DB` удалите отдельно, если память больше не нужна.
Частые вопросы
Чем это отличается от обычной памяти фактов?
Кроме фактов сервер хранит связи «решение, итог» и тормозящие связи, поэтому умеет предупреждать об опасном шаге и сравнивать варианты.
Нужен ли Rust?
Нет. Сборка через `cargo build --release` описана, но команда `pip install causal-memory` ставит тот же исполняемый файл.
Как включить общую память для нескольких агентов?
Запустите HTTP-режим: `causal-memory http --port 9938`. Служебные адреса защищают токеном `CAUSAL_MEMORY_HTTP_AUTH_TOKEN`.
Зачем нужен навык?
Без него агент не вызывает инструменты памяти сам. Навык в `skills/causal-memory/SKILL.md` объясняет, когда их использовать.
Где хранятся данные?
В одном файле SQLite по пути из `CAUSAL_MEMORY_DB`. Он лежит на вашей машине, облако не нужно.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер с памятью самого агента: он решает, что запомнить, и просыпается с этим в каждой сессии, данные в одном файле SQLite
Система долговременной памяти для AI-агентов: агент сохраняет опыт и факты, а затем находит их через встроенный MCP-сервер
Слой долговременной памяти для ИИ-агентов: решения и факты пишутся в JSON рядом с кодом и находятся в новой сессии.
MCP-сервер долгой памяти для агентов: сжимает диалоги в атомарные факты, разрешает местоимения и привязывает время к абсолютным датам
ContextKeep дает агентам постоянную память на SQLite с полнотекстовым поиском, категориями и веб-интерфейсом.
MCP-сервер долговременной памяти для ИИ-агентов: факты стареют по кривой забывания, связанные записи сжимаются в сводку
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| causal-memory (эта карточка) | нет | не нужна | 107 | |
| ai-memory | нет | API-ключ | 15 717 | хранит заметки и факты; causal-memory записывает связи «решение, итог» и предупреждает об опасном шаге |
| SuperLocalMemory | нет | не нужна | 275 | локальная память для поиска по прошлому; causal-memory сравнивает варианты по итогам прошлых попыток |
Коротко о README
README открывается проблемой потери причин при сжатии контекста, затем идут демо, бенчмарк CausalEval с честной таблицей, где проект уступает mem0 на фактах, и инструкции установки.