CogniCore MCP
Память для агентов: сессия из Claude Code продолжается в Codex с теми же решениями и открытыми задачами.
- 83 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Хуки читают транскрипты сессий и пишут их краткое содержание на диск; при включенной синхронизации обезличенная сводка уходит на размещенный сервер.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/cognicoreОпределит 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.
- Хуки читают транскрипты сессий и пишут их краткое содержание на диск; при включенной синхронизации обезличенная сводка уходит на размещенный сервер.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
CogniCore сохраняет итог рабочей сессии и подставляет его в следующую. Хуки читают транскрипт агента при завершении, извлекают цель, состояние, открытые задачи и решения с обоснованием, а также точные значения вроде номеров тикетов, версий и путей. При следующем запуске агент получает краткую сводку по проекту примерно на 450 токенов. Память живет локально в SQLite в каталоге `~/.cognicore/mcp`, секреты редактируются до записи. Автор сравнивал расход токенов с claude-mem на реальных сессиях Claude Code и Codex. Для синхронизации с claude.ai, Claude Desktop и мобильным приложением есть необязательный вход `cognicore login` и размещенный MCP-сервер с 31 инструментом. Кроме плагина, в пакете лежит Python-библиотека памяти, рефлексии и проверок безопасности без векторной базы.
Для кого. Тем, кто работает в нескольких агентах и устал заново объяснять контекст проекта в каждой новой сессии.
Подходит, если
- Задачу начали в Claude Code, а продолжить хотят в Codex.
- Новая сессия должна знать, что решили вчера и какой шаг остался открытым.
- Агент в claude.ai читает ту же память после входа в аккаунт.
- Нужна сводка вместо полного журнала разговоров, чтобы сэкономить токены.
Не подходит, если
- Память нельзя хранить даже в обезличенном виде вне машины, а синхронизация включена.
- Задачи короткие и не повторяются, контекст между сессиями не нужен.
- Требуется общая память команды с ролями и правами.
Пример запроса к агенту
Возьми сохраненную сводку проекта и продолжи с открытого шага: какие решения принимали и что осталось сделать.MCP
- Транспорт
- stdio, http
- Авторизация
- OAuth
Ограничения
Установка идет через `pipx install "cognicore-env[mcp]"` и команду `cognicore install`. В Codex нужно один раз открыть `/hooks` и подтвердить три хука CogniCore. Размещенный сервер требует входа через GitHub, каждому аккаунту выдается отдельная база; наружу уходит только обезличенная сводка передачи, не транскрипт. Секреты редактируются автоматически, но закрытые материалы лучше проверить в локальной базе. Сравнение с claude-mem выполнил сам автор, результаты стоит воспроизвести скриптом `scripts/bench_realworld.py`. Для Python-библиотеки нужен Python 3.10 или новее.
Как отключить. Удалите плагин CogniCore через `/plugin` и уберите его хуки из конфигурации Claude Code и Codex, затем сотрите каталог `~/.cognicore`. Размещенный аккаунт закройте отдельно.
Частые вопросы
Как поставить CogniCore для Claude Code и Codex?
Командами `pipx install "cognicore-env[mcp]"` и `cognicore install`. Либо в Claude Code: `/plugin marketplace add cognicore-dev/cognicore-env` и `/plugin install cognicore@cognicore-beta-marketplace`.
Где хранится память?
Локально в SQLite по пути `~/.cognicore/mcp`. Страницу со списком всех сохраненных сессий открывает `python -m cognicore.memory.viewer`, она работает только на чтение.
Какие инструменты MCP-сервера вызывает агент?
Для передачи работы служат `cognicore_save_session` и `cognicore_resume_session`. Всего у размещенного сервера 31 инструмент, список с пометкой, читает ли он данные, лежит в `docs/mcp-tools.md`.
Как подключить размещенный сервер?
Добавьте адрес `https://mcp.cognicoree.tech/mcp/stream` как пользовательский коннектор и войдите через GitHub. Состояние проверяет адрес `/health` на том же домене.
Нужна ли векторная база или ключ API?
Нет. Для памяти, рефлексии и проверок безопасности ключ не требуется, поиск идет по BM25 с многошаговым извлечением внутри процесса.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыCortex хранит решения и контекст проекта между сессиями Claude Code и Codex в локальной базе и показывает, что агент вспомнил
Память для агентов на графе знаний: плагины для Claude Code и Codex, MCP-сервер и Python-библиотека
Команда session-recall читает локальные сессии агента и возвращает прошлые разговоры в сжатом виде, без MCP и хуков.
Общая память для кодовых агентов: сообщения в SQLite, старый контекст сжимается в дерево сводок, а MCP-инструменты ищут по нему.
Память кодинг-агента между сессиями, машинами и коллегами: решения и тупики сами попадают в следующие запросы.
hipocampus дает агенту файловую память: индекс тем на 3000 токенов грузится в каждую сессию и подсказывает, что обсуждалось раньше
Коротко о README
Проект сочетает плагин для передачи сессий между агентами и Python-библиотеку памяти. README показывает установку, устройство хуков, размещенный сервер и результаты сравнения расхода токенов.