Добавить сервер
pi22by7/In-Memoria
  1. Каталог MCP
  2. pi22by7/In-Memoria

pi22by7/In-Memoria

от pi22by7
InMemoria - MCP-сервер с постоянной памятью для AI-ассистентов. Анализирует код, извлекает паттерны и архитектуру, маршрутизирует фичи к файлам. Контекст сохраняется между сессиями - без повторных ...
GithubNPMСайт сервера

In Memoria

npm version npm downloads License: MIT Discord

Giving AI coding assistants a memory that actually persists.

Quick Demo

asciicast

Watch In Memoria in action: learning a codebase, providing instant context, and routing features to files.

The Problem: Session Amnesia

You know the drill. You fire up Claude, Copilot, or Cursor to help with your codebase. You explain your architecture. You describe your patterns. You outline your conventions. The AI gets it, helps you out, and everything's great.

Then you close the window.

Next session? Complete amnesia. You're explaining the same architectural decisions again. The same naming conventions. The same "no, we don't use classes here, we use functional composition" for the fifteenth time.

Every AI coding session starts from scratch.

This isn't just annoying, it's inefficient. These tools re-analyze your codebase on every interaction, burning tokens and time. They give generic suggestions that don't match your style. They have no memory of what worked last time, what you rejected, or why.

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы:
analyze_codebase

Однократный анализ конкретного файла или директории. Возвращает структуру AST, показатели сложности и обнаруженные шаблоны только для этого пути. Для понимания всего проекта используйте get_project_blueprint (быстрее, использует накопленные знания). Используйте для глубокого анализа конкретного файла, над которым вы сейчас работаете.

Параметры
  • includeFileContentboolean

    Если значение true и путь указывает на файл, включите полное содержимое файла в ответ (по умолчанию: false)

  • pathstringобязательный

    Путь к конкретному файлу или каталогу для детального анализа

auto_learn_if_needed

Автоматически обучается на кодовой базе, если данные интеллекта отсутствуют или устарели. Вызывайте это в первую очередь перед использованием других инструментов In-Memoria. Если данные уже существуют, операция ничего не делает. Включает настройку и проверку проекта. Идеально подходит для бесшовной интеграции с агентом.

Параметры
  • forceboolean

    Принудительное повторное обучение, даже если данные уже существуют.

  • includeProgressboolean

    Понял. Буду включать подробную информацию о ходе выполнения в ответы. Это дополнительное правило к инструкции по переводу. Жду текст для перевода.

  • includeSetupStepsboolean

    Включите подробные шаги проверки настройки (Этап 4: объединено из quick_setup)

  • pathstring

    Путь к каталогу кодовой базы (по умолчанию используется текущий рабочий каталог)

  • skipLearningboolean

    Пропустите этап обучения для более быстрой настройки (Этап 4: объединено из quick_setup)

contribute_insights

Позволяет AI агентам сохранять обнаруженные инсайты (паттерны ошибок, оптимизации, лучшие практики) обратно в In-Memoria для будущего использования. Используйте это, когда обнаруживаете повторяющийся паттерн, потенциальную ошибку или возможность рефакторинга, о которых должны знать другие агенты или сессии. Создаёт организационную память между диалогами.

Параметры
  • confidencenumberобязательный

    0.95 — перевод точный, соблюдены все правила: сохранена структура, технические термины не переведены, стиль живой и естественный, нет канцелярита и длинных тире. Небольшой запас оставлен на возможные нюансы в контексте использования.

  • contentobjectобязательный

    Детали инсайта в виде структурированного объекта. Для best_practice: {practice: "...", reasoning: "..."}. Для bug_pattern: {bugPattern: "...", fix: "..."} и т. д.

  • impactPredictionobject

    Прогнозируемое влияние применения этого инсайта

  • sessionUpdateobject

    Необязательное обновление рабочей сессии.

  • sourceAgentstringобязательный

    Идентификатор ИИ-агента, вносящего это понимание

  • typeenumобязательный

    Тип инсайта: bug_pattern (повторяющиеся ошибки), optimization (улучшение производительности), refactor_suggestion (улучшение кода), best_practice (рекомендуемые подходы).

get_developer_profile

Получает шаблоны и соглашения, извлечённые из стиля кода этой кодовой базы. Показывает часто используемые шаблоны (DI, Factory и т.д.), соглашения об именовании и архитектурные предпочтения. Используйте это, чтобы понять, «как у нас принято работать», перед написанием нового кода. Примечание: это относится к стилю кодовой базы, а не к отдельным разработчикам.

Параметры
  • includeRecentActivityboolean

    Включите недавнюю активность по кодированию в профиль (паттерны, использованные за последние 30 дней).

  • includeWorkContextboolean

    Включает контекст текущей рабочей сессии (файлы, задачи, решения).

get_intelligence_metrics

Получает подробные метрики о базе знаний и состоянии обучения

Параметры
  • includeBreakdownboolean

    Включи детальную разбивку по типу и уверенности.

get_pattern_recommendations

Получает рекомендации по паттернам кодирования, извлечённые из этой кодовой базы. Используйте это при реализации новых функций, чтобы следовать существующим паттернам (например, «создайте новый класс сервиса», «добавьте конечную точку API»). Возвращает такие паттерны, как Factory, Singleton, DependencyInjection с оценками достоверности и реальными примерами из вашего кода. Эти паттерны извлекаются из кодовой базы, а не задаются жёстко - они отражают то, как ЭТОТ проект делает вещи.

Параметры
  • currentFilestring

    Текущий обрабатываемый файл.

  • includeRelatedFilesboolean

    Включите предложения для связанных файлов, где используются похожие паттерны.

  • preferencesobject

    Предпочтения и ограничения разработчика

  • problemDescriptionstringобязательный

    Что вы хотите реализовать (например, «создать новый сервис», «добавить репозиторий базы данных», «реализовать обработчик API»)

  • selectedCodestring

    Текущий выбранный фрагмент кода

get_performance_status

Получает метрики производительности, включая размер базы данных, время запросов и использование ресурсов.

Параметры
  • runBenchmarkboolean

    Запустите быстрый тест производительности.

get_project_blueprint

Мгновенно получает план проекта: устраняет необходимость разбираться с нуля, предоставляя стек технологий, точки входа, ключевые директории и обзор архитектуры.

Параметры
  • includeFeatureMapboolean

    Включите соответствие функций файлам (при наличии)

  • pathstring

    Путь к проекту (по умолчанию - текущая рабочая директория)

get_semantic_insights

Ищет символы уровня кода (переменные, функции, классы) по имени и показывает их связи, шаблоны использования и эволюцию. Использует это, чтобы найти, где определена конкретная функция/класс, как она используется или от чего зависит. Ищет фактические идентификаторы кода (например, "DatabaseConnection", "processRequest"), а НЕ бизнес-концепции или описания на естественном языке.

Параметры
  • conceptTypestring

    Фильтр по типу понятия (класс, функция, интерфейс, переменная и т. д.)

  • limitnumber

    Максимальное количество возвращаемых инсайтов

  • querystring

    Идентификатор кода для поиска (например, "DatabaseConnection", "processRequest"). Сопоставляется с именами функций, классов и переменных, а не с описаниями.

get_system_status

Получает всесторонний статус системы, включая аналитические данные, показатели производительности и индикаторы работоспособности.

Параметры
  • includeDiagnosticsboolean

    Включает системную диагностику.

  • includeMetricsboolean

    Включите подробные показатели производительности.

health_check

Проверяет настройку и конфигурацию In-Memoria для проекта. Проверяет доступность базы данных, структуру проекта и API-ключи.

Параметры
  • pathstring

    Путь к проекту для проверки (по умолчанию — текущая директория)

learn_codebase_intelligence

Строит базу знаний из кодовой базы (однократная настройка, ~30-60 с). Требуется перед использованием predict_coding_approach, get_project_blueprint или get_pattern_recommendations. Повторно запускается с force=true, если кодовая база значительно изменилась. Большинству пользователей следует использовать auto_learn_if_needed вместо этого - он запускает это автоматически при необходимости.

Параметры
  • forceboolean

    Заставляет повторно обучиться, даже если кодовая база уже анализировалась (используйте, когда в кодовой базе произошли значительные изменения).

  • pathstringобязательный

    Путь к кодовой базе для обучения

predict_coding_approach

Находит, какие файлы нужно изменить для задачи, с помощью интеллектуальной маршрутизации файлов. Используйте этот инструмент, когда пользователь спрашивает «где мне...», «какие файлы...» или «как мне добавить/реализовать...», чтобы направить его напрямую к нужным файлам без исследования. Возвращает целевые файлы, предлагаемую начальную точку и обоснование на основе сопоставления функций и интеллектуального анализа кодовой базы.

Параметры
  • contextobject

    Дополнительный контекст о текущей кодовой базе и требованиях

  • includeFileRoutingboolean

    Включает умную маршрутизацию файлов для определения целевых файлов для задачи. По умолчанию — true. Установите false, чтобы отключить.

  • problemDescriptionstringобязательный

    Описание того, что пользователь хочет добавить, изменить или реализовать (например, «добавить поддержку языка Ruby», «реализовать кэширование базы данных», «исправить ошибку аутентификации»)

search_codebase

Ищет код по текстовому совпадению или шаблонам. Для поиска конкретных строк/ключевых слов в коде используйте тип "text". Для поиска по регулярным выражениям или шаблонам AST используйте тип "pattern". Примечание: на вопросы вроде "где мне работать?" или "какие файлы изменить?" используйте вместо этого predict_coding_approach - он предлагает интеллектуальную маршрутизацию файлов без поиска.

Параметры
  • languagestring

    Фильтрует результаты по языку программирования (например, "typescript", "rust", "python")

  • limitnumber

    Максимальное количество результатов для возврата (1-100)

  • querystringобязательный

    Поисковый запрос - литеральная текстовая строка или regex-шаблон в зависимости от типа.

  • typeenum

    Тип поиска: "text" для точного совпадения строк, "pattern" для regex/AST-шаблонов, "semantic" для поиска по смыслу.

0.6.0основная
0.5.8
0.5.7
0.5.6
0.5.5
0.5.4
0.5.3
0.5.1
0.5.0
0.4.6
0.4.5
0.4.4
0.4.3
0.4.1
0.3.2
0.3.0
0.2.4
0.2.3
0.2.2
0.2.1
0.2.0
0.1.1
0.1.0

Выберите клиент, чтобы установить pi22by7/In-Memoria:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "in-memoria",
        "server"
      ]
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "in-memoria",
        "server"
      ]
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "in-memoria",
        "server"
      ]
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"in-memoria\",\"server\"]}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "in-memoria",
        "server"
      ]
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd -- npx in-memoria server

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd "{\"command\":\"npx\",\"args\":[\"in-memoria\",\"server\"]}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd -- npx in-memoria server

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd]
command = "npx"
args = ["in-memoria", "server"]
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите pi22by7/In-Memoria, а в поле команды запуска — строку ниже:
npx in-memoria server

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "in-memoria",
        "server"
      ]
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "in-memoria",
        "server"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd
    command: npx
    args:
      - "in-memoria"
      - "server"
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "pi22by7-in-memoria-r3i1dyq2fd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "in-memoria",
        "server"
      ]
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

alfredoizdev/contextforge-mcp

alfredoizdev/contextforge-mcp

от alfredoizdev

ContextForge MCP — сервер для постоянной памяти AI-ассистентов. Сохраняет решения, архитектуру и контекст разработки между сессиями, используя семантический поиск. Поддерживает Claude Code, Cursor ...

TypeScript⭐ 2
aitytech/agentkits-memory

aitytech/agentkits-memory

от aitytech

MCP сервер AgentKits Memory даёт AI-ассистентам постоянную память: сохраняет решения, паттерны и ошибки между сессиями. Всё хранится локально в SQLite, легко интегрируется с Claude Code, Cursor и д...

TypeScript⭐ 3
gingugu/gingugu

gingugu/gingugu

от gingugu

Локальный MCP-сервер Gingugu дает AI-ассистентам постоянную память на SQLite: контекст между сессиями, проектами и репозиториями. Гибридный поиск, хронология, связи, уровни доверия. Один файл, без ...

Python⭐ 7
ravi-labs/mindmap-mcp-server

ravi-labs/mindmap-mcp-server

от ravi-labs

Mind Map — MCP сервер для сквозной памяти между AI-инструментами. Захватывайте контекст сессии в одном клиенте и возобновляйте в другом — без повторных объяснений. Локальное хранение и автоматическ...

TypeScript⭐ 6
penfieldlabs/penfield-mcp

penfieldlabs/penfield-mcp

от penfieldlabs

MCP-сервер Penfield для долговременной памяти AI-агентов. Сохраняет решения, предпочтения и контекст между сессиями, строит граф знаний. Работает с Claude, Cursor, Windsurf и любыми MCP-инструментами.

Dockerfile⭐ 6
Wolfe-Jam/claude-faf-mcp

Wolfe-Jam/claude-faf-mcp

от wolfe-jam

MCP-сервер для Claude, который сохраняет контекст проекта и память между сессиями. Включает 13 инструментов (36 расширенных) для создания, оценки и синхронизации .faf-файлов. Разработчики получают ...

TypeScript⭐ 23
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин