Shodh Memory

Shodh Memory

varun29ankuSApache-2.0
215 звёзд32 форков
Каждый диалог с AI-агентом начинается заново. Роботы не помнят предыдущих задач. Они повторяют ошибки и не учатся на опыте. Shodh-Memory решает эту проблему. Это MCP-сервер, который даёт агентам и роботам постоянную память. Информация не исчезает между сессиями. Часто используемые данные становятся доступнее, старые и неважные — забываются автоматически. Сервер работает без внешних баз, облаков и API-ключей. Достаточно одного бинарника. Поддерживает чат-агентов (MCP/HTTP) и роботов (Zenoh/ROS2).
AI и машинное обучениеПоиск
Подключить MCPОткрыть на GitHub
Подключение

Подключить Shodh Memory

Выберите способ запуска и свой MCP-клиент. Ниже останется одна готовая инструкция, которую можно проверить и скопировать.

1

Способ подключения

2

Куда подключить

3

Скопируйте и проверьте

Claude Desktop / Claude Code

Клиент запускает MCP-сервер как локальный процесс.

  1. 1.Откройте настройки MCP в Claude.
  2. 2.Добавьте сервер с указанной командой и переменными окружения.
  3. 3.Перезапустите Claude, если сервер не появился автоматически.
json
{
  "mcpServers": {
    "shodh-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@shodh/memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

Сгенерировано из существующей команды запуска. Желательно сверить с README.

Инструкция собрана из данных карточки и пока не отмечена как проверенная редакцией. Сверьте команду с README источника и не передавайте лишние права или секреты.

Как оценить Shodh Memory

Shodh Memory относится к AI и машинное обучение, Поиск. Ниже собраны проверяемые признаки, по которым его можно сравнить с другими серверами каталога.

Происхождение
Проект сообщества
Лицензия
Apache-2.0
Реализация
Rust
Транспорт
stdio

Что проверить перед выбором

  • Изучите README, открытые issues и историю последних изменений в репозитории.
  • Проверьте команду установки и зависимости перед запуском в рабочем окружении.
  • Ограничьте доступ MCP-сервера только нужными файлами, API и переменными окружения.

Карточка отредактирована 20.07.2026.

Автоматическая проверка источника ещё не выполнена. Внешних источников в карточке: 1.

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • Разработчикvarun29ankuS
  • ЛицензияApache-2.0

Технологии

  • Языки
    Rust
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Сохраняет историю диалогов. Агент помнит всё, что обсуждали ранее.
  • Автоматически забывает устаревшие данные. Память не засоряется.
  • Выполняет семантический поиск. Находит по смыслу, а не по точному совпадению.
  • Строит графы знаний. Выявляет и сохраняет связи между сущностями.
  • Применяет Хеббовское обучение. Чем чаще используется факт, тем быстрее он находится.
  • Работает в реальном времени. Поддерживает протоколы Zenoh и ROS2 для роботов.
  • Запускается на граничных устройствах (IoT). Не требует мощных вычислений.
  • Включает TUI-дашборд. Можно наблюдать за состоянием памяти визуально.
  • Доступен в нескольких форматах: npm, PyPI, Cargo, Docker.
  • Не требует сторонних зависимостей. База данных и поисковый движок встроены.

Как подключить

Подключение занимает несколько минут. Сервер устанавливается одной командой.

1. Установите через Node.js:

npx -y @shodh/memory-mcp

2. Пропишите сервер в конфигурации MCP-клиента. Пример для Claude Desktop:

{
"mcpServers": {
"shodh-memory": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@shodh/memory-mcp"]
}
}
}

3. Перезапустите клиент. Сервер готов к работе.

Примеры запросов

После подключения вы можете попросить AI-ассистента работать с памятью:

  • «Запомни наше обсуждение архитектуры. Вернись к нему в следующем диалоге.»
  • «Какие факты ты помнишь о требованиях к базе данных? Свяжи их с прошлым обсуждением.»
  • «Построй граф знаний на основе этого документа. Покажи визуально связи.»
  • «Найди в памяти решение похожей проблемы. Мы обсуждали её месяц назад.»

Технические детали

Язык разработки: Rust. Транспорт: stdio, HTTP, Zenoh, ROS2. Лицензия: Apache-2.0. Совместимые клиенты: любые MCP-клиенты (Claude Desktop, Cursor и другие). Альтернативные способы установки: pip install shodh-memory, cargo install shodh-memory, docker pull varunshodh/shodh-memory.

Поделиться