MenteDB MCP
MenteDB хранит память агента в собственной базе на Rust: MCP-сервер для Claude Code и Cursor с облачным и локальным запуском.
- 126 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Разговоры и выделенные сущности сохраняются в базе и могут уходить в облако или внешнему LLM-провайдеру.
- Облачный режим требует ключ доступа.
Установка
- Работает в
Ручная установка
npx mentedb-mcp@latest setup claude-codeКоманда из README, вместо `claude-code` можно указать cursor, copilot или claude.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Разговоры и выделенные сущности сохраняются в базе и могут уходить в облако или внешнему LLM-провайдеру.
- Облачный режим требует ключ доступа.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
MenteDB дает ИИ-агенту долгую память. Это движок на Rust с журналом записи, индексом HNSW и графом знаний, он сам извлекает из разговоров людей, места и события и связывает их между собой, без свалки всех фраз подряд. Ассистент вызывает `process_turn` на каждом ходу, и в промпт попадает отобранный контекст. Подключение к клиенту делает `npx mentedb-mcp@latest setup claude-code`, подойдут также Cursor, Copilot и Claude. Есть облачный режим с ключом `MENTEDB_API_KEY` и локальный: `cargo install mentedb-server` или Docker, REST на порту 6677. Для своих агентов есть SDK на Python, Node и Rust.
Для кого. Разработчикам агентов и тем, кто хочет, чтобы Claude Code или Cursor помнили людей, проекты и прошлые решения между сеансами.
Подходит, если
- Ассистент должен помнить предпочтения и факты о проекте между сеансами.
- Память нужна на своем сервере, без облака.
- Своему агенту на Python, Node или Rust нужен готовый слой памяти.
- Запросы к памяти должны возвращать отобранный контекст без всего архива.
Не подходит, если
- Хватает файла заметок или `CLAUDE.md`.
- Данные нельзя передавать облачному сервису и нет возможности развернуть сервер.
- Нужна обычная реляционная база данных.
Пример запроса к агенту
Запомни: в этом проекте мы используем pnpm и не трогаем папку legacy. В следующем сеансе напомни мне об этом.MCP
- Транспорт
- stdio, http
- Авторизация
- ключ необязателен
Переменные окружения
MENTEDB_API_KEYсекрет- Ключ облачного режима MenteDB
Ограничения
Облачный режим требует аккаунта на app.mentedb.com и ключа `MENTEDB_API_KEY`, и разговоры уходят на их сервер. Для локального режима нужен Rust или Docker, а извлечение сущностей использует ключ внешнего провайдера LLM, например OpenAI, и передает тексты ему. Память хранит сведения о людях и событиях из разговоров, поэтому доступ к каталогу данных стоит ограничить. Проект молодой, формат данных и API могут меняться.
Как отключить. Удалите запись MenteDB из настроек MCP-клиента, остановите сервер или контейнер и удалите каталог данных. Облачный ключ отзовите в app.mentedb.com.
Частые вопросы
Какие клиенты подключаются?
Claude Code, Cursor, Copilot и Claude через команду `npx mentedb-mcp@latest setup` с именем клиента.
Чем облачный режим отличается от локального?
Облачный управляется сервисом и требует ключа. Локальный запускается у вас через `cargo install mentedb-server` или Docker и ночное обслуживание уже встроено.
Как запустить свой сервер?
Командой `mentedb-server --data-dir ./data`, REST будет на порту 6677.
Что делает process_turn?
Встраивает сообщение пользователя, вспоминает нужное и возвращает контекст для промпта.
Есть ли SDK?
Да, для Python (`pip install mentedb`), Node и Rust, а также провайдеры памяти для LangChain и CrewAI.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыПостоянная память для агентов: MCP-демон хранит мысли в цепочке с хешами и общий реестр версий скиллов для Claude Code и Codex.
Память агентов на Rust: забывает неважное, объединяет похожее, ловит противоречия, работает локально, по HTTP и через MCP.
MemMesh, MCP-сервер памяти в одном бинарнике на Rust, хранит заметки агента на машине и ищет по смыслу без внешней базы.
MCP-сервер долговременной памяти для агентов: один бинарник на Rust, который работает офлайн и не вызывает языковую модель
Локальная память для ИИ-агентов: Pensyve хранит факты, диалоги и итоги действий в SQLite и возвращает их в новых сессиях.
Самостоятельно размещаемая долговременная память для агентов: семантический поиск, граф знаний и автоконсолидация через MCP и REST API
Коротко о README
Описание показывает два режима запуска, установку через Docker, Rust и Python SDK, затем принцип отбора памяти и результаты сравнений. Для разных языков есть готовые примеры агента.