mnemory MCP
MCP-сервер долговременной памяти на вашем сервере: хранит предпочтения и решения между разговорами в Claude Code и Cursor
- 282 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Текст разговоров уходит выбранному провайдеру модели для извлечения фактов и хранится на диске в `~/.mnemory/`
- Сервер по умолчанию принимает подключения по HTTP на локальном порту, при открытии наружу нужны ключ API или JWT
Установка
- Работает в
Ручная установка
uvx mnemoryНужен ключ OPENAI_API_KEY. Сервер стартует на порту 8050.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Текст разговоров уходит выбранному провайдеру модели для извлечения фактов и хранится на диске в `~/.mnemory/`
- Сервер по умолчанию принимает подключения по HTTP на локальном порту, при открытии наружу нужны ключ API или JWT
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
mnemory запускается командой `uvx mnemory` и слушает на `http://localhost:8050/mcp`. Данные хранятся в `~/.mnemory/`. Сервер подключается к клиенту по MCP и отдает ему 16 инструментов памяти, а тот же бэкенд доступен как REST API с описанием OpenAPI. В записи сообщений участвует языковая модель с OpenAI-совместимым API. За один вызов она извлекает отдельные факты, задает тип, категорию и важность, сверяет их с уже сохраненным и снимает противоречия. Если сначала вы сказали про Skoda, а потом про Tesla, запись обновляется, а не дублируется. Поиск строит несколько запросов с разных сторон, выполняет их параллельно и ранжирует результат с учетом времени, поэтому работают вопросы вроде «что я решил на прошлой неделе про базу данных». Память двухуровневая: короткие сводки лежат в векторном хранилище, подробные материалы вроде отчетов и кода лежат отдельно и запрашиваются при необходимости. У записей есть срок жизни, контекст живет 7 дней, эпизоды 90. Часто используемые сохраняются дольше. Встроенная проверка согласованности находит дубли, противоречия и признаки prompt injection. В комплекте веб-интерфейс с поиском, графом связей и метриками для Prometheus.
Для кого. Разработчикам и командам, которые хотят дать агентам память о людях и проектах и держать данные на своих серверах.
Подходит, если
- Агент каждый день забывает ваши соглашения по коду, и вы хотите, чтобы они хранились между сессиями
- Нужна одна память для нескольких клиентов: Claude Code, Cursor и ChatGPT обращаются к одному серверу
- Данные нельзя отправлять во внешние облака памяти, поэтому сервер ставят у себя через Docker или Kubernetes
- Устаревшие факты должны отмирать сами, а новые заменять противоречащие им
- Автоматическое сохранение и подтягивание воспоминаний нужно без дополнительных вызовов инструментов, для Claude Code есть хуки
Не подходит, если
- Нет ключа к OpenAI-совместимому API: без него сервер не извлекает факты и не строит векторы
- Нужна память без языковой модели в цепочке: в README такого режима нет, есть другие серверы каталога с офлайн-работой
- Нужны гарантии удаления для требований регулятора: автор называет удаление best effort и не обещает проверенного стирания
- Хватает файла инструкций CLAUDE.md или AGENTS.md в репозитории
Пример запроса к агенту
Запомни, что в этом проекте мы используем pnpm и строгий режим TypeScript, а в начале новой сессии напомни мне эти договоренностиMCP
- Транспорт
- http
- Авторизация
- API-ключ
Переменные окружения
OPENAI_API_KEYобязательная, секрет- Ключ OpenAI-совместимого API для извлечения фактов и векторов
Ограничения
- Для извлечения фактов и векторов нужен ключ OpenAI-совместимого API, по умолчанию сервер берет `OPENAI_API_KEY`. Каждое сохранение тратит запрос к модели.
- Удаление работает по принципу best effort: обычное удаление снимает запись и сохраняет историю, физическая очистка делается отдельной операцией и не гарантирует стирание.
- В старых версиях uv на Alpine может появиться ошибка `No module named 'mcp.server.fastmcp'`, тогда запускайте `uvx --with "mcp<2" mnemory`.
- Для продакшена нужны Qdrant, S3 или MinIO и авторизация по ключу или JWT, в быстром старте все хранится локально.
Как отключить. Уберите блок mnemory из конфигурации MCP вашего клиента и остановите процесс `uvx mnemory`. Хуки для Claude Code удалите из настроек, если подключали интеграцию. Сохраненные воспоминания лежат в `~/.mnemory/`, их можно удалить вручную или через веб-интерфейс.
Частые вопросы
Как подключить mnemory к Claude Code?
Запустите `uvx mnemory` и добавьте в конфигурацию MCP сервер с типом streamable-http, адресом `http://localhost:8050/mcp` и заголовком `X-Agent-Id: claude-code`. После нового разговора память работает без правок системного промпта. Автосохранение через хуки лежит в integrations/claude-code.
Нужна ли отдельная база данных?
В быстром старте нет, данные хранятся в `~/.mnemory/`. Для продакшена проект рекомендует Qdrant для векторов и S3 или MinIO для крупных материалов, есть Docker, pip и инструкции для Kubernetes.
Какие клиенты поддерживаются?
Любой клиент с MCP: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev, Codex CLI, ChatGPT и Open WebUI. Отдельные плагины с автоматическим сохранением есть для Claude Code, Hermes Agent, Open WebUI, OpenCode и OpenClaw.
Чем mnemory отличается от shodh-memory и yourmemory?
mnemory добавляет к MCP полноценный REST API, веб-интерфейс с графом связей, проверку согласованности и двухуровневое хранение с материалами в S3. Для извлечения фактов он вызывает языковую модель, а shodh-memory по описанию работает офлайн без нее.
Как проверить, что память не засорена?
Запустите встроенную проверку согласованности: три фазы ищут дубли, противоречия, слабые по качеству записи и попытки prompt injection. Ее можно выполнять вручную или по расписанию с автоисправлением из веб-интерфейса.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыСамостоятельный MCP-сервер долговременной памяти для агентов: структурированные записи, версии с откатом и визуальная панель
Самостоятельно размещаемая долговременная память для агентов: семантический поиск, граф знаний и автоконсолидация через MCP и REST API
Постоянная память агента на графе связей: решения и ошибки переживают сессию, без векторной базы и платных вызовов API
MCP-сервер долговременной памяти для агентов: один бинарник на Rust, который работает офлайн и не вызывает языковую модель
MCP-сервер долговременной памяти для ИИ-агентов: факты стареют по кривой забывания, связанные записи сжимаются в сводку
MCP-сервер долговременной памяти для агентов: поиск, запись и исправление фактов между сессиями в облаке или в локальном ядре
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| mnemory (эта карточка) | нет | API-ключ | 282 | |
| Shodh-Memory | нет | ключ необязателен | 322 | один бинарник на Rust, работает офлайн и не вызывает языковую модель, у mnemory извлечение фактов идет через модель |
| YourMemory | нет | ключ необязателен | 271 | память с кривой забывания и сводками, mnemory делает упор на REST API, веб-интерфейс и двухуровневое хранение |
Коротко о README
Страница начинается с оговорки об удалении и ссылки на Cognis, облачное рабочее место того же автора. Дальше идут возможности, быстрый старт в одну команду, скриншоты панели, таблица двенадцати клиентов с гидами, объяснение хранения, поиска и сроков жизни и сравнение на бенчмарке LoCoMo с другими системами памяти.