LLM Wiki Memory MCP
Локальная память для кодовых агентов: сессии превращаются в Markdown-вики с историей в git и возвращаются через MCP.
- 129 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Хуки и расписание читают переписку и пишут заметки на диск, а при распределении знаний тексты уходят выбранному LLM-провайдеру.
- Заметки с секретами из разговоров попадают в вики и в git, если включить их отслеживание.
Установка
- Работает в
Ручная установка
Set up llm-wiki-memory in this project: fetch https://raw.githubusercontent.com/ctxr-dev/llm-wiki-memory/main/AI-INSTALL-PROMPT.md and follow it EXACTLY (it covers fresh install and update; if already installed, the same file is local at @.llm-wiki-memory/src/AI-INSTALL-PROMPT.md).
Первый вариант из README: подсказка для агента с установкой и обновлением.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Хуки и расписание читают переписку и пишут заметки на диск, а при распределении знаний тексты уходят выбранному LLM-провайдеру.
- Заметки с секретами из разговоров попадают в вики и в git, если включить их отслеживание.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
LLM Wiki Memory сохраняет разговоры агента, собирает из них дневные заметки, знания и уроки и возвращает нужный контекст в следующих сессиях. Все лежит на вашей машине обычными Markdown-файлами в папке `.llm-wiki-memory/`, без векторной базы, Docker и облака. Поиск идет по эмбеддингам, которые считаются на устройстве. Агент вызывает MCP-инструменты, например `search_memory` и `recall_lessons`. В Claude Code работают хуки: при старте сессии агент получает краткую сводку, где вы остановились, а при завершении разговор дистиллируется в заметки.
Для кого. Разработчикам, у которых Claude Code, Cursor или Codex каждый день заново узнают проект, и им нужна память без отдельной инфраструктуры.
Подходит, если
- Завтра агент должен помнить архитектурное решение, принятое сегодня.
- Агент дважды наступил на одну ошибку, и поправку надо превратить в урок.
- Утвержденный план из нескольких шагов должен пережить закрытие сессии с галочками прогресса.
- Команде нужна общая вики проекта, которую каждый ведет в своем git.
Не подходит, если
- Проект работает на Node.js ниже 22.18, и обновить рантайм нельзя.
- В переписке лежат материалы, которые нельзя сохранять на диск даже локально.
- Папку с заметками собираются держать на облачном диске: файлы там реплицируются наполовину.
Пример запроса к агенту
Запомни, что в проекте миграции пишем через Drizzle, а перед новой задачей вспомни связанные уроки.MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Ограничения
Нужны Node.js 22.18 или новее и git. Модель эмбеддингов весит около 219 МБ и скачивается при первом запуске; `embed.backend: lexical` в `settings.yaml` отключает загрузку. Автозахват через хуки работает только в Claude Code, а Cursor, Codex и Claude Desktop получают те же MCP-инструменты и следуют правилам, которые ставит установщик. Для распределения знаний вики вызывает LLM-провайдера из `.env`: CLI claude, codex или cursor-agent либо API Anthropic, OpenAI и совместимых серверов. Облачные диски вроде Dropbox или iCloud могут нарушить структуру файлов в середине сессии.
Как отключить. Удалите MCP-подключение и хуки установщика, остановите часовое задание cron или launchd. Папку `.llm-wiki-memory/` с заметками уберите отдельно, если память больше не нужна.
Частые вопросы
Чем это отличается от RAG?
Вместо векторной базы память лежит деревом Markdown-файлов с git-историей. Эмбеддинги нужны только для ранжирования при поиске и считаются локально.
Что сохраняется без моего согласия?
Дневные заметки и знания пишутся автоматически. Уроки самоулучшения агент сохраняет только после явного «да», один урок на одно согласие.
Как поставить в проект?
Вставьте в агента команду из README с адресом `AI-INSTALL-PROMPT.md`. Вручную достаточно клонировать репозиторий в `./.llm-wiki-memory/src` и запустить `bootstrap.sh`.
Что делает часовой планировщик?
Задание `--schedule hourly` постепенно прогревает эмбеддинги в фоне. Без него поиск работает, но холодные заметки считаются при первом запросе.
Какие агенты работают с памятью?
Хуки автозахвата есть только у Claude Code. Cursor, Codex, Claude Desktop и другие MCP-клиенты получают те же инструменты и правила, а согласие на запись уроков действует везде.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыЛокальная память для ИИ-агентов программиста: хуки записывают ход каждой сессии, и Claude Code, Codex или Cursor находят прошлые решения через MCP
ai-memory сохраняет опыт сессий в Markdown-вики, подключает поиск через MCP и передает контекст между агентами и машинами.
Долговременная память агента в локальных Markdown-файлах с графом связей, семантическим поиском и MCP-доступом
MCP-сервер долговременной памяти для ИИ-агентов: факты стареют по кривой забывания, связанные записи сжимаются в сводку
mem-agent-mcp — локальная память для агента
mem-agent-mcp
MCP-сервер, который отвечает на вопросы по вашим заметкам в стиле Obsidian через локальную модель mem-agent от Dria.
Постоянная память агента на графе связей: решения и ошибки переживают сессию, без векторной базы и платных вызовов API
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| LLM Wiki Memory (эта карточка) | нет | не нужна | 129 | |
| ai-memory | нет | API-ключ | 15 226 | тоже ведет Markdown-вики; LLM Wiki Memory добавляет хуки Claude Code, согласие на каждый урок и локальные эмбеддинги |
| NeuralMemory | нет | не нужна | 242 | хранит память графом связей; LLM Wiki Memory держит дерево читаемых файлов с историей в git |
Коротко о README
Репозиторий построен на движке @ctxr/skill-llm-wiki и заявляет 1961 тест. Фоновая консолидация объединяет почти одинаковые заметки и архивирует устаревшие, не удаляя их безвозвратно.