Memory Vault

Memory Vault

MihaiBuildsMIT
4 звёзд1 форков
Каждый сеанс работы с ChatGPT или Claude стартует с нуля — ассистент не помнит, что вы обсуждали неделю назад, какие решения приняли и с какими проблемами столкнулись. Без внешней памяти приходится каждый раз заново загружать контекст. Memory Vault решает эту задачу. Вы сохраняете заметки, решения и контекст проектов в локальную базу PostgreSQL с расширением pgvector. Поиск по записям гибридный — семантический (по смыслу) плюс полнотекстовый (по ключевым словам). Встроенный граф знаний автоматически связывает записи между собой. Сервер работает локально — ваши данные не уходят на сторонние серверы.
Ai-mlSearchDatabasesPostgres
Открыть на GitHubОфициальный сайт

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • РазработчикMihaiBuilds
  • ЛицензияMIT

Технологии

  • Языки
    Python
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Гибридный поиск: одновременно по смыслу (векторное сходство) и по ключевым словам (полнотекстовый поиск)
  • Сохранение контекста бесед, принятых решений, заметок и любых других данных в структурированном виде
  • Автоматическое построение графа знаний — Memory Vault связывает связанные записи между собой
  • Чат с личной базой памяти через встроенный веб-интерфейс и локальную LLM
  • Веб-дашборд для просмотра, поиска и управления записями, графом и статистикой
  • Импорт готовых файлов и документов в хранилище одной командой: memory-vault ingest /путь/к/файлу --space проект
  • Полноценный REST API для создания собственных инструментов и интеграций
  • Работа с AI-ассистентами напрямую через MCP-протокол — Claude и другие клиенты могут читать и писать в хранилище во время диалога
  • Развёртывание одной командой через Docker Compose — все зависимости уже внутри контейнера
  • Все данные хранятся локально, в вашем собственном экземпляре PostgreSQL

Как подключить

Через Docker (рекомендуется)

Склонируйте репозиторий и запустите сервер:

git clone https://github.com/MihaiBuilds/memory-vault.git && cd memory-vault && docker compose up -d

Настройте клиент Claude Desktop. Добавьте в конфигурационный файл:

{ "mcpServers": { "memory-vault": { "command": "docker", "args": ["compose", "exec", "app", "memory-vault", "mcp"] } } }

Без Docker

Склонируйте репозиторий, установите зависимости и настройте окружение:

git clone https://github.com/MihaiBuilds/memory-vault.git && cd memory-vault && python -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -e . && cp .env.example .env

В конфигурации MCP-клиента укажите команду запуска:

{ "mcpServers": { "memory-vault": { "command": "memory-vault", "args": ["mcp"] } } }

После настройки перезапустите клиент.

Примеры запросов

  • «Сохрани наше сегодняшнее решение по архитектуре в память с тегом #backend и #tech-decision в пространство 'Проект Альфа'»
  • «Найди в моей памяти все заметки, связанные с настройкой PostgreSQL, и выведи их в хронологическом порядке»
  • «Покажи граф знаний для пространства 'Миграция на микросервисы' и подсвети ключевые решения»
  • «Создай краткое резюме по всем сохранённым решениям за последнюю неделю на основе данных из памяти»

Технические детали

  • Язык разработки: Python
  • Транспорт MCP: stdio
  • База данных: PostgreSQL 16+ с pgvector
  • Лицензия: MIT
  • Совместимые клиенты: Claude Desktop и любые MCP-клиенты
  • Развёртывание: Docker (рекомендуется) или вручную
  • Графический интерфейс: встроенный веб-дашборд на порту 8000

Поделиться