Ori Mnemos MCP
Долговременная память агента в папке связанных markdown-заметок, чтобы Claude Code помнил проект между сессиями
- 334 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Агент читает и записывает файлы в хранилище, а хуки Claude Code выполняются при каждом старте и конце сессии
- В память попадает содержимое диалогов, поэтому секреты из разговоров могут осесть в заметках
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/ori-mnemosОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Агент читает и записывает файлы в хранилище, а хуки Claude Code выполняются при каждом старте и конце сессии
- В память попадает содержимое диалогов, поэтому секреты из разговоров могут осесть в заметках
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Ori Mnemos хранит память агента в хранилище из обычных markdown-файлов. Заметки связаны вики-ссылками, и эти ссылки служат ребрами графа знаний. Поверх файлов строится индекс в SQLite с векторами и метриками графа. Файлы остаются источником правды, а индекс можно пересобрать командой `ori index build`. Поиск переранжирует результаты по нескольким сигналам: векторной близости, связям между заметками и давности. Еще он учитывает, какие заметки раньше помогали при ответах. Рекурсивный обход графа с разбором вопроса на подвопросы запускает команда `ori explore`. Эмбеддинги считает локальная модель all-MiniLM-L6-v2 внутри процесса. К агенту хранилище подключает команда `ori bridge`. Для Claude Code она прописывает хуки, MCP-сервер и CLAUDE.md, для Hermes Agent ставит родной плагин, для OpenCode плагин на JavaScript и запись в AGENTS.md. В этих трех случаях агент в начале сессии получает краткую сводку из памяти, а в конце сохраняет выводы. Хранилище можно держать в git и переносить между машинами. Сервер работает и на VPS без графического интерфейса.
Для кого. Для тех, кто ведет долгие проекты в Claude Code, Hermes Agent или OpenCode и хочет, чтобы агент сохранял решения и контекст в файлах, которые читаются человеком.
Подходит, если
- Агент забывает договоренности по проекту между сессиями, и вы устали повторять их в начале каждого чата
- Нужна память, которую можно открыть в редакторе, править руками и хранить в git
- Нужна одна общая память для нескольких клиентов, например для Claude Code и Cursor
- Нужно заставить агента забыть или заменить устаревший факт командой, без пересборки всего хранилища
Не подходит, если
- Нужна готовая облачная память с веб-интерфейсом и учетными записями: Ori работает на ваших файлах и ничего не размещает за вас
- Нужна общая память для команды в реальном времени: хранилище живет на диске, синхронизация остается за git
- Заметок мало, а проект короткий: хватит файла с правилами в репозитории
- Память должна надежно стирать секреты: жесткое удаление факта приходится проверять вручную
Пример запроса к агенту
Что мы решили про кэширование в этом проекте? Найди в памяти и покажи связанные заметки.MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
ORI_VAULTобязательная- Путь к папке хранилища, с которой работает сервер
Ограничения
Полная автоматизация сессии, то есть сводка в начале и сохранение в конце, есть только у Claude Code, Hermes Agent и OpenCode. Cursor, Codex и прочие клиенты MCP получают инструменты без этой автоматики.
Для Hermes Agent с удаленными терминалами Docker или SSH команда ori должна стоять внутри той среды, где работает агент, а хранилище должно быть доступно оттуда. Подключать языковую модель необязательно: без нее все операции работают на эвристиках.
Сравнения с другими системами памяти подготовил сам автор, и он же перечисляет их ограничения. Эти цифры стоит перепроверить на своих данных.
Как отключить. Команда `ori bridge` с флагом `--uninstall` убирает из поддерживаемых клиентов то, чем владеет Ori: хуки, плагины и запись MCP. Для варианта generic Ori только печатает инструкцию по удалению, потому что чужой конфиг не трогает. Сами заметки остаются: хранилище — обычная папка, ее можно убрать вручную.
Частые вопросы
Как подключить Ori Mnemos к Claude Code?
Поставьте пакет командой `npm install -g ori-memory`, создайте хранилище командой `ori init my-agent` и выполните `ori bridge claude-code --vault ~/brain`. Повторный запуск с тем же агентом обновляет путь к хранилищу или режим активации на месте.
Что хранит Ori Mnemos и где?
Заметки лежат в markdown-файлах в папке-хранилище, связи между ними задают вики-ссылки. Рядом строится индекс в SQLite, его можно пересобрать из файлов. Оценки и история поиска, на которых учится ранжирование, живут только в индексе, поэтому перед его удалением их стоит выгрузить.
Нужен ли ключ API для работы Ori Mnemos?
Для базовой работы нет: эмбеддинги считаются локально, поиск и обход графа выполняются без сети. Языковую модель Anthropic, совместимую с OpenAI или локальную можно подключить в разделе llm файла ori.config.yaml. Она улучшает классификацию и подсказки ссылок.
Чем область install global отличается от project?
При значении global одно хранилище действует на всей машине, при project остается внутри одного репозитория. Установка проекта перекрывает глобальную, а явный флаг `--vault` перекрывает вычисленный путь. Режим активации auto запускает сводку в начале сессии, а manual только оставляет инструменты доступными.
Как попросить агента забыть факт?
Есть операции замены факта, мягкого вытеснения по запросу и жесткого удаления. Жесткое удаление самое слабое из трех, поэтому для секретов проверяйте результат вручную.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыДолговременная память агента в локальных Markdown-файлах с графом связей, семантическим поиском и MCP-доступом
Одна программа дает Claude Code, Codex и Cursor общую память между сессиями: граф знаний лежит локально, ключи API не нужны
Локальная память для ИИ-агентов программиста: хуки записывают ход каждой сессии, и Claude Code, Codex или Cursor находят прошлые решения через MCP
MCP-сервер долговременной памяти для агентов: один бинарник на Rust, который работает офлайн и не вызывает языковую модель
Память для кодинговых агентов на обычных Markdown-файлах: агент сам ведет спецификации, решения и уроки, а новая сессия начинает с них, без векторной базы
Долговременная память для агентов: собирает знания из истории сессий и возвращает их в новых задачах, единый стор между Claude Code, Codex, Cursor и другими
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Ori Mnemos (эта запись) | нет | не нужна | 334 | |
| Hindsight | да | API-ключ | 55 871 | тоже хранит опыт агента между сессиями, а Ori держит память в markdown-файлах без отдельной системы |
| M-flow | нет | API-ключ | 4 510 | MCP-сервер памяти на графе знаний, а Ori строит граф из вики-ссылок обычных заметок |
Коротко о README
Большую часть документации занимают сравнения автора с Mem0, LangMem и другими системами на четырех наборах тестов, с оговорками о слабых местах. Остальное — справочник по инструментам MCP, командам CLI и параметрам ori.config.yaml.