Sibyl Memory MCP
Долговременная память агента в одном файле SQLite с поиском FTS5: MCP-сервер, CLI и адаптеры для Hermes и LangGraph
- 177 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Агент пишет и удаляет записи памяти, а команда sibyl skills прописывает хуки в `~/.claude/settings.json`
- Плагин обращается к `api.sibyllabs.org` каждые сутки и передает идентификатор аккаунта, токен устройства и счетчик операций
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install sibyl-memory-mcp sibyl-memory-cliНужны Python 3.10 или новее и Linux, macOS либо WSL2. Далее `sibyl init` активирует аккаунт в браузере.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Агент пишет и удаляет записи памяти, а команда sibyl skills прописывает хуки в `~/.claude/settings.json`
- Плагин обращается к `api.sibyllabs.org` каждые сутки и передает идентификатор аккаунта, токен устройства и счетчик операций
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Sibyl Memory хранит память агента локально в базе SQLite с пятиуровневой иерархической схемой и полнотекстовым поиском FTS5. Векторной базы и модели эмбеддингов нет: поиск идет по тексту, а вся память лежит одним файлом `~/.sibyl-memory/memory.db`. Репозиторий выпускает пять пакетов PyPI. Клиент `sibyl-memory-client` служит SDK, `sibyl-memory-cli` дает команду `sibyl` для активации и диагностики, `sibyl-memory-mcp` открывает память MCP-клиентам, `sibyl-memory-hermes` подключает ее к Hermes Agent, а `sibyl-memory-langgraph` реализует хранилище `BaseStore` для LangGraph. MCP-сервер отдает агенту 15 инструментов с префиксом `memory_*` для записи, поиска и удаления. Команда `sibyl setup claude-code` регистрирует сервер в Claude Code, а варианты `codex` и `cursor` делают то же для этих агентов. Проверку всей цепочки выполняет `sibyl doctor`: он запускает сервер, сохраняет тестовую запись, вспоминает ее и удаляет.
Для кого. Разработчикам на Claude Code, Codex, Cursor и Hermes Agent, которым нужна память между сессиями без отдельной векторной базы и облачного хранилища для самого текста памяти.
Подходит, если
- Агент каждую сессию заново спрашивает про стек и договоренности проекта, а их надо сохранить и вспоминать
- Векторную базу и платные эмбеддинги ставить не хочется, нужна память в одном локальном файле
- Одну память нужно отдать сразу нескольким клиентам: Claude Code, Codex и Cursor
- Агент на Hermes или граф LangGraph нуждается в долговременном хранилище между запусками
- Сохраненную память надо читать и искать из терминала: команды `sibyl memory list|search|recall` работают и без аккаунта
Не подходит, если
- Нужна полностью автономная работа без учетной записи: с версии клиента 0.9.0 инструменты памяти требуют активированный аккаунт
- Работа идет на Windows без WSL2: родной Windows не поддерживается
- Компания запрещает любые обращения к внешним сервисам: плагин раз в сутки сверяется с `api.sibyllabs.org`
- Поиск должен быть смысловым, по эмбеддингам: здесь используется только полнотекстовый поиск
Пример запроса к агенту
Запомни, что в этом проекте тесты запускаются командой pytest -x, а миграции пишем только вручную, и вспомни это в следующей сессииMCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- API-ключ
Переменные окружения
SIBYL_MEMORY_TELEMETRY- Значение 0 отключает отправку счетчика операций с памятью.
SIBYL_MEMORY_DB- Путь к файлу базы памяти вместо ~/.sibyl-memory/memory.db.
SIBYL_CREDENTIALS- Путь к файлу учетных данных, если он лежит не в стандартном месте.
Ограничения
- Учетная запись обязательна. Без `sibyl init` каждый вызов инструмента возвращает ошибку `ACCOUNT_REQUIRED`, локальные данные при этом остаются доступны командой `sibyl memory`.
- Плагин ходит на `api.sibyllabs.org` для активации, ежедневной сверки доступа и проверки размера базы. Содержимое памяти не передается, но счетчик операций уходит, если не задать `SIBYL_MEMORY_TELEMETRY=0`.
- Бесплатный уровень ограничен по размеру. Самообучение и линтер памяти входят в платные уровни Pro и Elite.
- Работает на Linux, macOS и Windows через WSL2.
- Код открыт под MIT, но проверка аккаунта сделана на стороне проекта, поэтому форк без нее остается без обновлений и поддержки.
Как отключить. Выполните `sibyl skills uninstall`: команда убирает хуки Claude Code из `~/.claude/settings.json`, оболочки скиллов и блок Codex. Затем удалите пакеты через `pip uninstall`. Регистрацию сервера в Claude Code снимает `claude mcp remove sibyl-memory`. Файл `~/.sibyl-memory/memory.db` остается на диске, пока вы не удалите его сами.
Частые вопросы
Нужен ли аккаунт, чтобы пользоваться Sibyl Memory?
Да, с версии клиента 0.9.0 инструменты памяти требуют активированный аккаунт, а бесплатный уровень доступен по умолчанию. Без него сервер запускается и показывает 15 инструментов, но каждый вызов возвращает понятную ошибку. Локальные данные читаются командой `sibyl memory` и без аккаунта.
Какие данные уходят на сервер Sibyl?
Содержимое памяти остается на компьютере. На `api.sibyllabs.org` уходят активация, ежедневная сверка доступа с идентификатором аккаунта, размер базы около лимита и счетчик операций. Счетчик отключается переменной `SIBYL_MEMORY_TELEMETRY=0`.
Как подключить Sibyl Memory к Claude Code?
Поставьте пакеты командой `pip install sibyl-memory-mcp sibyl-memory-cli`, выполните `sibyl init`, затем `sibyl setup claude-code` и перезапустите Claude Code. Вручную то же делает `claude mcp add --scope user sibyl-memory -- sibyl-memory-mcp`.
Почему в памяти нет векторов и эмбеддингов?
Автор выбрал полнотекстовый поиск FTS5 на SQLite, чтобы не держать векторную базу и модель эмбеддингов. По его данным, на публичном бенчмарке LongMemEval Oracle такая архитектура набрала 95,6 процента.
Что лежит в базе памяти и как ее прочитать вручную?
Все записи лежат в одном файле `~/.sibyl-memory/memory.db`. Команды `sibyl memory list`, `sibyl memory search` и `sibyl memory recall` читают его в терминале, в том числе без активированного аккаунта.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыSibyl — самостоятельно размещаемый граф знаний, общий для Claude Code, Codex и Cursor: решения, ловушки и договоренности через CLI
Локальный MCP-сервер памяти для агентов: история сессий, индекс кодовой базы и граф понятий в одной базе SQLite
Локальная память с доказательствами: что агент узнал и откуда, а при исправлении источника зависимые записи снимаются
Общая локальная память для ИИ-агентов: Claude Code, Codex, Cursor и другие находят в ней договоренности прошлых сессий и записывают новые
MCP-сервер долговременной памяти для ИИ-агентов: факты стареют по кривой забывания, связанные записи сжимаются в сводку
Внешняя память для Hermes, Claude Code, Codex и Cursor: архив сессий, слои recall, возврат нужного в контекст без правки агента
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Sibyl Memory (эта карточка) | нет | API-ключ | 177 | |
| Basic Memory | нет | не нужна | 4 557 | хранит память в локальных Markdown-файлах с графом связей, а здесь один файл SQLite с поиском FTS5 |
| Claude-Mem | нет | 116 457 | плагин памяти для сессий Claude Code, а здесь пять пакетов, включая MCP-сервер и адаптеры для Hermes и LangGraph |
Коротко о README
README объясняет состав пяти пакетов, раскрывает политику приватности и таблицу того, что остается у форка под MIT и что держит сервер. Затем даны установка для SDK, Hermes и MCP, схема архитектуры, результаты бенчмарка LongMemEval и порядок удаления с хуками жизненного цикла файлов инструкций.