Hindsight MCP
Система долговременной памяти для AI-агентов: агент сохраняет опыт и факты, а затем находит их через встроенный MCP-сервер
- 60 672 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Требует ключей провайдеров LLM и работает с секретами
- Отправляет содержимое памяти внешнему провайдеру LLM на обработку
- Поднимает постоянный сервер и базу данных, установщик для CLI-агентов читает историю git и прошлые сессии
Установка
- Работает в
Ручная установка
docker run -it --pull always --name hindsight --restart unless-stopped -p 8888:8888 -p 9999:9999 -e HINDSIGHT_API_LLM_API_KEY=$OPENAI_API_KEY -v hindsight-data:/home/hindsight/.pg0 ghcr.io/vectorize-io/hindsight:latestРекомендованный запуск сервера в Docker. API на порту 8888, веб-интерфейс на 9999, данные в томе hindsight-data.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Требует ключей провайдеров LLM и работает с секретами
- Отправляет содержимое памяти внешнему провайдеру LLM на обработку
- Поднимает постоянный сервер и базу данных, установщик для CLI-агентов читает историю git и прошлые сессии
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Hindsight дает агенту память, которая помимо истории диалога накапливает знания и опыт со временем. Сервер поднимается в Docker, через pip или в Kubernetes и хранит данные в PostgreSQL, а разработчик обращается к трем операциям: retain сохраняет информацию, recall ищет по памяти, reflect формирует ответ с учетом накопленного. Каждый сервер отдает встроенный MCP-эндпоинт для банка памяти, поэтому любой MCP-клиент получает эти операции как инструменты. Кроме MCP есть клиенты для Python, Node.js и Go, режим со встроенным сервером без отдельного процесса, обертка над LLM-клиентом в две строки и установщик памяти для CLI-агентов, который сам собирает банк из истории git и прошлых сессий. Память работает поверх более чем двадцати провайдеров LLM, включая локальные.
Для кого. Для разработчиков, которые строят AI-агентов и приложения на LLM и хотят дать им долговременную память.
Подходит, если
- Агенту нужно помнить факты и прошлый опыт между сессиями, а не только текущий диалог
- Нужна память, доступная агенту как MCP-инструменты retain, recall и reflect
- Нужно дать CLI-агенту память по проекту из истории git и прошлых сессий
Не подходит, если
- Достаточно короткого контекста в рамках одного диалога без внешнего хранилища
- Нет возможности поднять сервер и базу или подключить провайдера LLM
Пример запроса к агенту
Запомни, что этот сервис деплоим через docker compose, и напомни при следующем вопросе о деплоеMCP
- Транспорт
- http
- Авторизация
- API-ключ
Переменные окружения
HINDSIGHT_API_LLM_API_KEYобязательная, секрет- Ключ выбранного провайдера LLM, на котором работает память. Для локальных провайдеров ключ может не требоваться.
HINDSIGHT_API_LLM_PROVIDER- Выбор провайдера LLM: openai, anthropic, gemini, ollama, lmstudio и другие. По умолчанию openai.
HINDSIGHT_DB_PASSWORDсекрет- Пароль базы данных при запуске с внешним PostgreSQL через docker compose.
Ограничения
Это самостоятельно размещаемая инфраструктура: нужен запущенный сервер, PostgreSQL и ключ провайдера LLM, содержимое памяти уходит выбранному провайдеру на обработку. Поддерживаются локальные провайдеры (ollama, lmstudio, llamacpp) и любые OpenAI-совместимые эндпоинты, поэтому систему можно держать полностью локально. Есть платный облачный вариант Hindsight Cloud как альтернатива своему серверу. На Intel-Mac (x86_64) вместо hindsight-all ставится сборка hindsight-all-slim.
Как отключить. Остановите и удалите контейнер или процесс сервера и его том с данными, удалите установленные клиенты (pip или npm), а для CLI-агентов уберите добавленную интеграцию памяти из их настроек.
Частые вопросы
Как агент подключается к памяти?
Каждый сервер отдает встроенный MCP-эндпоинт для банка памяти по адресу вида http://localhost:8888/mcp/<bank_id>/. Направьте на него MCP-клиент, и операции retain, recall и reflect станут доступны как инструменты. Есть и клиенты для Python, Node.js и Go.
Можно ли обойтись без внешних облачных LLM?
Да. Кроме облачных провайдеров поддерживаются локальные (ollama, lmstudio, llamacpp) и любые OpenAI-совместимые эндпоинты, так что память можно держать полностью на своей инфраструктуре.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер долговременной памяти для ИИ-агентов: факты стареют по кривой забывания, связанные записи сжимаются в сводку
iai-memory
iai-memory (Personal Memory Engine)
Локальный MCP-сервер долговременной памяти для агента: хранит разговоры дословно и возвращает нужный контекст в начале сессии
Самостоятельный MCP-сервер долговременной памяти для агентов: структурированные записи, версии с откатом и визуальная панель
MCP-сервер долгой памяти для агентов: сжимает диалоги в атомарные факты, разрешает местоимения и привязывает время к абсолютным датам
Долговременная память для агентов: удаленный MCP-сервер, плагины для Claude Code, Cursor и Codex и API для своих приложений
Самостоятельно размещаемая долговременная память для агентов: семантический поиск, граф знаний и автоконсолидация через MCP и REST API
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Hindsight (эта карточка) | да | API-ключ | 60 672 | |
| claude-supermemory | да | 2 803 | плагин Supermemory для Claude Code | |
| Ori Mnemos | нет | не нужна | 336 | долговременная память агента в папке связанных markdown-заметок |
| Halofy | да | 320 | плагин для Claude Code подключает агента к общей памяти организации с |
Коротко о README
README представляет Hindsight как систему памяти для агентов, которая делает их обучаемыми, а не только помнящими историю. Заявлены высокие результаты на бенчмарке LongMemEval и использование в продакшене. Быстрый старт показывает запуск сервера в Docker, через pip и в Kubernetes, хранение в PostgreSQL и подключение клиентов на Python, Node.js, Go и через CLI. Описаны встроенный MCP-эндпоинт на каждый банк, обертка над LLM в две строки, встроенный режим без сервера и установщик памяти для CLI-агентов. Память работает более чем с двадцатью провайдерами LLM, включая локальные, лицензия MIT.