memX — долгая память для агентов
memX
Плагин долгой памяти: запоминает решения, предпочтения и состояние задач между сессиями и подмешивает в запрос только нужное
- 403 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Хуки записывают каждый ход диалога, а содержимое уходит выбранному поставщику модели для сборки памяти
- Установка через npx берет свежий код прямо с GitHub без закрепления версии, а ключ провайдера по умолчанию попадает в конфиг открытым текстом
- В фоне работает локальная служба на 127.0.0.1:3878, и память хранит рабочие факты проекта
Установка
- Работает в
Ручная установка
npx -y -p github:NeoLi00/memX memx quickstart claude-code --llm-provider openai-compatible --llm-base-url https://llm.example.com/v1 --llm-model fast-memory-model --llm-api-key-env PROVIDER_API_KEYПодставьте свои провайдера, адрес и модель. Ключ берется из переменной окружения PROVIDER_API_KEY. Для проверки добавьте --dry-run.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Хуки записывают каждый ход диалога, а содержимое уходит выбранному поставщику модели для сборки памяти
- Установка через npx берет свежий код прямо с GitHub без закрепления версии, а ключ провайдера по умолчанию попадает в конфиг открытым текстом
- В фоне работает локальная служба на 127.0.0.1:3878, и память хранит рабочие факты проекта
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
memX хранит память агента между сессиями. После выполненной работы он записывает в структурированном виде решения по проекту, предпочтения пользователя, статус задач и длинные фрагменты источников, привязанные к исходной реплике. Перед новым запросом он ищет в памяти факты, события, состояние, связи и закрепившиеся приемы и вставляет в контекст только короткие строки с доказательствами. Связи между проектами, репозиториями, инструментами, файлами и блокировками хранятся как граф. Память поддерживает порядок сама: исправления вытесняют устаревшие факты, устойчивые сведения получают больший вес, а старое состояние задачи перестает спорить с текущим. Повторяющиеся наблюдения превращаются в правила совместной работы со ссылкой на источники. В Claude Code и Codex память подключается нативными хуками жизненного цикла, в OpenClaw плагином, а любой другой клиент MCP подключается к тому же локальному слою памяти. Сами инструменты memx_recall, memx_remember, memx_audit и memx_stats в Claude Code и Codex по умолчанию скрыты от агента, чтобы запись и поиск не дублировались.
Для кого. Для разработчиков, которые ведут долгие проекты в Claude Code, Codex или OpenClaw и устали повторять агенту одни и те же решения и предпочтения.
Подходит, если
- Агент в каждой новой сессии забывает принятые архитектурные решения и приходится объяснять их заново
- Проект тянется неделями, и нужно, чтобы статус задач и найденные блокировки помнились между сессиями
- Вы хотите, чтобы поправки пользователя вытесняли старые факты
- Вы хотите объединить память Claude Code и Codex в одну базу: по умолчанию базы раздельные, общий путь задается осознанно
- Подключаете необычный клиент MCP и хотите дать ему тот же слой памяти
Не подходит, если
- Нужна разовая задача без продолжения: память не окупит установки
- Нельзя отправлять содержимое диалогов внешней модели, а локальной модели через Ollama у вас нет
- На машине нет Node.js 22.14 или 24: на более старом Node.js пакет не запустится
- Нужен простой файл заметок в репозитории, который читают глазами: memX хранит данные в собственной базе
Пример запроса к агенту
Вспомни, какую базу данных мы выбрали для проекта на прошлой неделе и какие блокировки остались по миграции.Ограничения
Для сборки памяти, планирования поиска и обслуживания нужна языковая модель, которую вы настраиваете сами: провайдер openai-compatible, anthropic, google или ollama, адрес, имя модели и ключ. Автор советует быструю недорогую модель с надежным JSON-ответом. Ключ записывается в конфиг открытым текстом, если не передать его через переменную окружения флагом --llm-api-key-env.
Нужны Node.js 22.14 или 24, а для локальных эмбеддингов по умолчанию Python 3 и модель intfloat/multilingual-e5-small. Для OpenClaw требуется версия 2026.3.25 или новее. Команды берут свежий код прямо из GitHub, поэтому версия пакета не закреплена. Если порт 127.0.0.1:3878 занят чужим сервисом, быстрый старт останавливается, и нужно указать другой адрес флагом --memx-url.
Как отключить. Выполните npx -y -p github:NeoLi00/memX memx uninstall claude-code, codex или openclaw. Команда сначала делает резервную копию конфигурации, затем убирает только записи memX, останавливает локальную службу и удаляет плагин и локальный маркетплейс. Флаг --dry-run покажет план без изменений.
Частые вопросы
Как поставить memX в Claude Code?
Выполните npx -y -p github:NeoLi00/memX memx quickstart claude-code и передайте параметры модели: --llm-provider, --llm-base-url, --llm-model и ключ. Команда ставит общий конфиг, локальный маркетплейс плагинов Claude Code, хуки жизненного цикла и управляемую локальную службу. Предварительный просмотр дает флаг --dry-run.
Какая языковая модель нужна для работы memX?
Любая, доступная через провайдера openai-compatible, anthropic, google или ollama. Автор рекомендует быструю дешевую модель, которая надежно отвечает в формате JSON. Для локальной Ollama ключ не нужен.
Общая ли память у Claude Code и Codex?
По умолчанию нет: память привязана к хосту, и у Claude Code и Codex разные локальные базы. Чтобы объединить их, нужно осознанно переопределить путь к базе данных и настройки `actor` в конфигурации.
Почему инструменты памяти не видны агенту?
В Claude Code и Codex быстрый старт включает режим --mcp-tools none. Хуки сами подставляют нужное и записывают каждый ход, а скрытые инструменты не дают агенту дублировать запись и читать служебные данные аудита. Полный набор открывает режим --mcp-tools full.
Как подключить memX к другому клиенту MCP?
Выполните memx quickstart mcp с теми же параметрами модели. Команда запускает локальную службу и печатает готовую запись для конфигурации MCP вашего клиента. В этом режиме по умолчанию открыт полный набор инструментов.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
ПлагиныПлагин постоянной памяти: сохраняет наблюдения из сессий агента и подставляет нужный контекст в новые сессии
Общая локальная память для ИИ-агентов: Claude Code, Codex, Cursor и другие находят в ней договоренности прошлых сессий и записывают новые
Плагин Supermemory для Claude Code: долговременная память между сессиями с автоматическим поиском по подсказке, сохранением диалога и индексом кодовой базы
Общая семантическая память для агентов: разговоры сохраняются в markdown и находятся поиском в Claude Code, Codex и других агентах
Слой памяти для агентов: плагины для Claude Code, Codex, Cursor и OpenCode, CLI и SDK, которые переносят контекст между сессиями
Локальная память для ИИ-агентов программиста: хуки записывают ход каждой сессии, и Claude Code, Codex или Cursor находят прошлые решения через MCP
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| memX — долгая память для агентов (эта запись) | нет | 403 | ||
| MegaMemory | нет | не нужна | 731 | хранит граф понятий и решений проекта как MCP-сервер, без хуков, которые сами записывают и подставляют память |
| SimpleMem | да | ключ необязателен | 3 856 | сжимает диалоги в атомарные факты и привязывает время к абсолютным датам |
Коротко о README
README начинается с замеров автора: 94,2% на наборе LongMemEval-S по показателю R@3 (нужный результат среди первых трех) и 100% на 30 инженерных кейсах, каждый длиннее 20 реплик. Дальше идут схема архитектуры, таблица поддержки агентов, быстрый старт с описанием параметров модели, управление службой и порядок чистого удаления. Подробную архитектуру автор вынес в ARCHITECTURE.md.