OpenViking MCP
База контекста для агентов: память между сессиями, документы и скиллы в одной файловой структуре viking://, доступ через MCP и хуки
- 41 096 ★ репозитория
- Последний коммит
- AGPL-3.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Сервер индексирует документы и репозитории, которые ему передают
- Использует внешние модели эмбеддингов, если выбран облачный провайдер
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install openviking --upgrade
openviking-server init
openviking-server doctor
openviking-serverinit записывает ~/.openviking/ov.conf с выбранными провайдерами моделей.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Сервер индексирует документы и репозитории, которые ему передают
- Использует внешние модели эмбеддингов, если выбран облачный провайдер
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
OpenViking хранит все, что агенту нужно помнить, как виртуальную файловую систему с адресами viking://: ресурсы проекта, предпочтения пользователя, накопленный опыт и скиллы. У каталогов есть краткие аннотации и обзоры, поэтому агент сначала решает, что читать, и только потом загружает полный текст. Поиск идет по векторам внутри структуры каталогов, а завершенные сессии разбираются в фоне и превращаются в долговременную память. К Claude Code, Codex, Cursor и другим клиентам сервер подключается через MCP, для части агентов есть хуки с автоматическим сохранением и вспоминанием.
Для кого. Для команд и разработчиков, которым нужна общая долговременная память агентов на своем сервере.
Подходит, если
- Агент каждый раз заново узнает одни и те же факты о проекте
- Нужно дать агенту поиск по документации и репозиториям без загрузки всего в контекст
- Несколько агентов должны пользоваться одной памятью
Не подходит, если
- Хватает встроенной памяти агента и файла CLAUDE.md
- Нет возможности держать сервер и доступ к модели эмбеддингов
Пример запроса к агенту
Перед задачей найди в памяти, как мы в прошлый раз настраивали деплой, и сохрани итог после работыMCP
- Транспорт
- http
- Авторизация
- не нужна
Ограничения
Нужны Python 3.10+, запущенный сервер и доступ к модели эмбеддингов и VLM: облачный провайдер (Volcengine, OpenAI, Kimi, GLM) или локальный Ollama. С локальным Ollama работает без VPN, с OpenAI из России нет. Лицензия AGPL-3.0, это важно при встраивании в закрытые продукты. Настройка каждого клиента описана в документации, а не в README.
Как отключить. Уберите сервер openviking из MCP-конфигурации агента или удалите плагин openviking-memory, затем остановите openviking-server. Данные лежат в каталоге, указанном в ~/.openviking/ov.conf.
Частые вопросы
Чем это отличается от обычного RAG?
Контекст разложен по каталогам с аннотациями разного уровня, и агент сам ходит по структуре, а не получает список похожих кусков.
Можно ли без облачных моделей?
Да, при инициализации можно выбрать локальный Ollama для эмбеддингов и VLM.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыДолговременная память агента в папке связанных markdown-заметок, чтобы Claude Code помнил проект между сессиями
Локальное хранилище контекста для кодовых агентов: сохраняет знания о проектах и переиспользует их в Codex, Claude Code и OpenCode
Локальная память для ИИ-агентов программиста: хуки записывают ход каждой сессии, и Claude Code, Codex или Cursor находят прошлые решения через MCP
Локальная память для агентов: хранит переписку и файлы проекта дословно и находит нужное семантическим поиском через MCP
Общая облачная память для агентов команды: сохраняет трассы сессий и превращает повторяющиеся приемы в скиллы
Долговременная память для агентов: удаленный MCP-сервер, плагины для Claude Code, Cursor и Codex и API для своих приложений
Из блога
Коротко о README
README объясняет модель viking://, где ресурсы, память и скиллы лежат в одном дереве, и три уровня загрузки: аннотация, обзор и полный текст. Быстрый старт ставит пакет через pip, настраивает провайдеров командой init и запускает сервер, а CLI ov добавляет репозитории и ищет по ним. Для Claude Code, Codex, Cursor, TRAE и других агентов есть интеграции через хуки и MCP, есть SDK для Python, Go и TypeScript, веб-студия и настольное приложение в бете. Результаты бенчмарков вынесены в отдельный отчет.