Lemmalog MCP
Datalog-движок на Rust как рабочая память агента: факты с происхождением, правила вывода и MCP-сервер для Claude Code
- 341 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Сервер запускается как локальный процесс и записывает файл снимка памяти на диск
- Скрипт установки собирает проект из исходников и регистрирует сервер в найденных CLI
Установка
- Работает в
Ручная установка
cargo build --release --features mcp && claude mcp add lemmalog -- $(pwd)/target/release/lemmalog-mcpВыполняется в папке клонированного репозитория. Одной командой то же делает ./scripts/install.sh, а скилл копируется в ~/.claude/skills.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Сервер запускается как локальный процесс и записывает файл снимка памяти на диск
- Скрипт установки собирает проект из исходников и регистрирует сервер в найденных CLI
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Lemmalog хранит то, что агент узнал за работу, в виде фактов дедуктивной базы данных и выводит из них следствия правилами Datalog. Автор исходит из того, что память агента должна быть проверяемой моделью знаний, поэтому векторный поиск по похожим текстам тут не главный. Каждый факт хранит доверие и ссылку на эпизоды, из которых он получен, а запрос why показывает дерево доказательства вывода. MCP-сервер, собираемый с флагом `--features mcp`, отдает движок как двенадцать инструментов по stdio. Факты передаются инструментом lemmalog_observe в строчном формате вида `S --rel[conf]--> O`. При изменении фактов база пересчитывает выводы, хранит время действия каждого факта и отмечает противоречия. Через what_if агент задает гипотетические вопросы, а текстовый поиск укладывается в бюджет токенов. В репозитории также лежит скилл lemmalog, который учит агента подключать движок как память для длинных задач: расследований, отладки, аудитов и поиска несколькими агентами. Установить его можно копированием папки в ~/.claude/skills.
Для кого. Для тех, кто строит агентов для долгих расследований, отладки и аудитов и хочет хранить их находки в базе с правилами вывода.
Подходит, если
- Расследование или отладка идут дольше одного окна контекста, и найденные факты нужно сохранять
- Несколько агентов ищут разные части ответа и складывают результаты в общую базу
- Выводы агента надо подтверждать: каждый факт должен вести к исходному эпизоду
- Знания меняются со временем, и нужно отличать действующий факт от устаревшего
- Нужно проверить гипотезу «что будет, если» без изменения основной базы
Не подходит, если
- Нужна обычная векторная память по документам: движок хранит триплеты и правила, поиск по документам не его задача
- Нет возможности собрать проект из исходников: готового пакета в репозитории нет
- Задача короткая и умещается в один диалог
Пример запроса к агенту
Используй lemmalog как рабочую память: записывай проверенные факты о причине сбоя и перед выводом покажи, откуда взят каждыйMCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
LEMMALOG_MCP_PATH- Путь к файлу снимка памяти для сохранения между сессиями
Ограничения
Сервер собирается из исходников командой `cargo build --release --features mcp`, поэтому нужен Rust. Две копии движка, MCP-сервер и командная строка, держат данные в отдельных процессах: писать из обеих одновременно нельзя.
Часть задуманного пока в планах, например соединения leapfrog triejoin и потоковые дельты DBSP. Подагентам Kimi CLI нужна запись mcp__lemmalog__* в списке инструментов профиля, иначе сервер для них недоступен.
Как отключить. Выполните `./scripts/install.sh --uninstall`: он снимает регистрации сервера и удаляет скилл. Файл снимка памяти можно стереть вручную.
Частые вопросы
Как подключить Lemmalog к Claude Code?
Соберите сервер командой `cargo build --release --features mcp`, затем выполните `claude mcp add lemmalog -- $(pwd)/target/release/lemmalog-mcp`. Либо один раз запустите `./scripts/install.sh`: он соберет, зарегистрирует и поставит скилл.
Чем память Lemmalog отличается от векторной?
Это дедуктивная база: факты утверждаются в момент приема, а правила выводят замыкания, временные срезы и кандидатов на противоречия.
Как сохранить память между сессиями?
Задайте при регистрации сервера переменную LEMMALOG_MCP_PATH с путем к файлу снимка. Обе команды `claude mcp add` и `kimi mcp add` принимают ключ `--env`.
Что делать подагентам, которые не видят MCP?
Использовать консольную программу `lemmalog-cli` на том же файле снимка. Читать и писать из нескольких процессов одновременно нельзя, надежнее назначить одного писателя.
Как агенту записать факт в базу?
Модель читает разговор и передает утверждения в lemmalog_observe строками протокола, а Lemmalog сам выводит замыкания и проверяет противоречия. Скилл советует агенту перед выводом вызвать why и посмотреть доказательство.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер долговременной памяти для агентов: один бинарник на Rust, который работает офлайн и не вызывает языковую модель
Долговременная память агента в локальных Markdown-файлах с графом связей, семантическим поиском и MCP-доступом
Локальная память для ИИ-агентов программиста: хуки записывают ход каждой сессии, и Claude Code, Codex или Cursor находят прошлые решения через MCP
Память для агентов на графе знаний: плагины для Claude Code и Codex, MCP-сервер и Python-библиотека
Локальная память для агентов: хранит переписку и файлы проекта дословно и находит нужное семантическим поиском через MCP
Долговременная память агента в папке связанных markdown-заметок, чтобы Claude Code помнил проект между сессиями
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Lemmalog (эта запись) | нет | не нужна | 341 | |
| MCP Knowledge Graph | нет | не нужна | 886 | хранит сущности и связи в локальном графе без правил вывода |
| Graphiti MCP | нет | API-ключ | 32 355 | долгая память в виде временного графа знаний на базе Zep |
| Basic Memory | нет | не нужна | 4 403 | память в локальных файлах .md со связями |
Коротко о README
Автор отстаивает тезис о памяти агента как о дедуктивной базе и сводит готовые возможности в таблицу. Отдельный журнал статусов отделяет сделанное от запланированного.