Central Intelligence
Central Intelligence
Агенты забывают. CI помнит.
Постоянная память для ИИ-агентов. Сохраняйте, извлекайте и делитесь информацией между сессиями. Работает с Claude Code, Cursor, LangChain, CrewAI и любым агентом, поддерживающим MCP.
CI никогда не переписывает ваши воспоминания. Факты извлекаются для поиска, но ваш контент всегда возвращается дословно. Никакого «мусора» в памяти, никаких галлюцинаторных переписываний, никакой потери данных.
Быстрый старт (30 секунд)
# 1. Get an API key
npx central-intelligence-cli signup
# 2. Add to Claude Code
npx central-intelligence-cli init claude
# Done. Your agent now has persistent memory.Когда использовать Central Intelligence
Эвристика: Если вы записали бы это в заметку для самого себя в будущем, сохраните это в Central Intelligence.
Сценарий | Что делать |
Начало новой сессии, нужен контекст из предыдущей |
|
Обнаружено что-то важное (архитектура, предпочтения, исправления) |
|
Несколько агентов работают над одним проектом |
|
Вы постоянно переучиваете одно и то же каждую сессию |
|
Передача задачи другому агенту или сессии |
|
Пользователь постоянно повторяет одни и те же предпочтения |
|
Не храните: секреты, пароли, API-ключи, персональные данные (PII), большие бинарные файлы или временные рабочие данные.
Проблема
Каждая сессия ИИ-агента начинается с нуля. Ваш агент изучает ваши предпочтения, понимает кодовую базу, разбирается в архитектуре — а затем сессия заканчивается, и он забывает всё. Следующая сессия? Те же вопросы. Те же ошибки. Тот же контекст, выстраиваемый с нуля.
Central Intelligence исправляет это.
Что он делает
Пять инструментов MCP дают вашему агенту долгосрочную память:
Инструмент | Описание | Пример |
| Сохранить информацию для последующего использования | "Пользователь предпочитает TypeScript и развертывание на Fly.io" |
| Семантический поиск по прошлым воспоминаниям | "Что предпочитает пользователь?" |
| Автоматическая загрузка релевантных воспоминаний для текущей задачи | "Работаю над рефакторингом системы аутентификации" |
| Удалить устаревшие или неверные воспоминания |
|
| Сделать воспоминания доступными для других агентов | scope: "agent" → "org" |
Бенчмарки
LifeBench (2026) — Долгосрочная память из нескольких источников
CI набирает 45.9% в LifeBench, самом сложном опубликованном бенчмарке памяти (2003 вопроса от 10 пользователей, 51 тыс. реальных событий, включая сообщения, календарь, записи о здоровье, заметки и звонки).
Общий результат | Извлечение информации | Многошаговые вопросы | Временные вопросы |
45.9% | 52.8% | 45.6% | 39.3% |
Инструментарий оценки: lifebench-eval
Agent Memory Benchmark (AMB) — Тестирование инфраструктуры
Протестируйте CI в сравнении с другими провайдерами, используя open-source Agent Memory Benchmark:
npx agent-memory-benchmark --provider central-intelligence --api-key $CI_API_KEYПримечание: AMB поддерживается тем же автором, что и Central Intelligence. Запустите его самостоятельно и проверьте результаты. Пул-реквесты с новыми адаптерами провайдеров приветствуются.
Память между инструментами
CI Local считывает конфигурационные файлы из 5 платформ для ИИ-кодинга и делает их доступными для поиска наряду с вашими сохраненными воспоминаниями:
Платформа | Конфигурационный файл | Как парсится |
Claude Code |
| По разделам (заголовки ##) |
Cursor |
| По абзацам |
Windsurf |
| По абзацам |
Codex |
| По разделам |
GitHub Copilot |
| По разделам |
Воспоминания, сохраненные через Claude Code, обнаруживаются при использовании Cursor, и наоборот. Ваша ИИ-память работает везде, а не только в одном инструменте.
Ответы recall теперь включают source (из какого инструмента пришло воспоминание), freshness_score (насколько оно свежее) и duplicate_group (обнаружение почти дубликатов между инструментами).
Как это работает
Agent (Claude, Cursor, Windsurf, Copilot, Codex)
↓ MCP protocol
Central Intelligence MCP Server (local, thin client)
↓
SQLite + vector embeddings + config file parsing
↓
Hybrid search: vector + FTS5 + fuzzy + temporal decay
↓
Central Intelligence API (hosted)
↓
PostgreSQL + pgvector + fact decomposition + entity graph
↓
4-way retrieval: vector + BM25 + graph traversal + temporal
↓
Local ONNX cross-encoder reranker (zero API cost)Каждое воспоминание декомпозируется на структурированные факты с сущностями, временной информацией и причинно-следственными связями. recall запускает четыре стратегии поиска параллельно (векторное сходство, полнотекстовый поиск BM25, обход графа сущностей, временная близость), объединяет результаты с помощью Reciprocal Rank Fusion и переранжирует их с помощью локальной модели cross-encoder. Конфигурационные файлы со всех поддерживаемых платформ парсятся, эмбеддятся и кэшируются локально.
Области видимости памяти
Область | Видимость | Вариант использования |
| Только агент, который сохранил | Личный контекст, непрерывность сессии |
| Все агенты, обслуживающие одного пользователя | Предпочтения пользователя, контекст между инструментами |
| Все агенты в организации | Общие знания, командные решения |
Настройка MCP-сервера
Claude Code
Добавьте в ~/.claude/settings.json в раздел mcpServers:
{
"central-intelligence": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "central-intelligence-mcp"],
"env": {
"CI_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}Cursor
Добавьте в ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"central-intelligence": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "central-intelligence-mcp"],
"env": {
"CI_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}Любой MCP-совместимый клиент
MCP-сервер опубликован как central-intelligence-mcp в npm. Укажите на него ваш MCP-клиент с установленной переменной окружения CI_API_KEY.
Использование CLI
# Sign up and get an API key
npx central-intelligence-cli signup
# Add to Claude Code / Cursor
npx central-intelligence-cli init claude
npx central-intelligence-cli init cursor
# Store a memory
npx central-intelligence-cli remember "The user prefers dark mode and TypeScript"
# Search memories
npx central-intelligence-cli recall "what are the user's preferences?"
# Delete a memory
npx central-intelligence-cli forget <memory-id>
# Check connection
npx central-intelligence-cli statusИли установите глобально для более коротких команд:
npm install -g central-intelligence-cli
ci-memory signup
ci-memory remember "User prefers TypeScript"
ci-memory recall "language preferences"REST API
Базовый URL: https://central-intelligence-api.fly.dev
Все эндпоинты требуют заголовок Authorization: Bearer <api-key>.
Создание API-ключа
curl -X POST https://central-intelligence-api.fly.dev/keys \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "my-key"}'POST /memories/remember
{
"agent_id": "my-agent",
"content": "User prefers TypeScript over Python",
"tags": ["preference", "language"],
"scope": "agent"
}POST /memories/recall
{
"agent_id": "my-agent",
"query": "what programming language does the user prefer?",
"limit": 5
}Ответ:
{
"memories": [
{
"id": "uuid",
"content": "User prefers TypeScript over Python",
"relevance_score": 0.434,
"tags": ["preference", "language"],
"scope": "agent",
"created_at": "2026-03-22T21:42:34.590Z"
}
]
}POST /memories/context
{
"agent_id": "my-agent",
"current_context": "Setting up a new web project for the user",
"max_memories": 5
}DELETE /memories/:id
POST /memories/:id/share
{
"target_scope": "org"
}GET /usage
Возвращает количество воспоминаний, события использования и активных агентов для аутентифицированного API-ключа.
Самостоятельный хостинг
# Clone and install
git clone https://github.com/AlekseiMarchenko/central-intelligence.git
cd central-intelligence
npm install
# Set up PostgreSQL
createdb central_intelligence
psql -d central_intelligence -f packages/api/src/db/schema.sql
# Configure
cp .env.example .env
# Edit .env: set DATABASE_URL and OPENAI_API_KEY
# Run
npm run dev:apiРазвертывание на Fly.io
fly apps create my-ci-api
fly postgres create --name my-ci-db
fly postgres attach my-ci-db
fly secrets set OPENAI_API_KEY=sk-...
fly deployЗатем укажите MCP-серверу адрес вашего экземпляра:
{
"env": {
"CI_API_KEY": "your-key",
"CI_API_URL": "https://your-app.fly.dev"
}
}Архитектура
central-intelligence/
├── packages/
│ ├── api/ # Backend API (Hono + PostgreSQL + pgvector)
│ │ ├── src/
│ │ │ ├── db/ # Schema, migrations (facts, entities, pgvector, hybrid)
│ │ │ ├── middleware/ # Auth, rate limiting, billing, x402 payments
│ │ │ ├── routes/ # REST endpoints, dashboard, docs, demo
│ │ │ └── services/ # Core logic:
│ │ │ ├── memories.ts # Store + 4-way recall pipeline
│ │ │ ├── fact-extraction.ts # GPT-4o-mini fact decomposition
│ │ │ ├── entity-resolution.ts # Trigram + co-occurrence entity merging
│ │ │ ├── observations.ts # Auto-synthesized higher-level facts
│ │ │ ├── rerank.ts # ONNX local + Cohere + passthrough
│ │ │ ├── embeddings.ts # OpenAI text-embedding-3-small
│ │ │ ├── encryption.ts # AES-256-GCM at rest
│ │ │ └── query-decompose.ts # Query expansion via GPT-4o-mini
│ │ └── tests/ # 68 tests (Vitest)
│ ├── mcp-server/ # MCP server (npm: central-intelligence-mcp)
│ ├── cli/ # CLI tool (npm: central-intelligence-cli)
│ ├── local/ # Local memory with cross-tool config parsing
│ ├── node-sdk/ # Node.js/TypeScript SDK (npm: central-intelligence-sdk)
│ ├── python-sdk/ # Python SDK (PyPI: central-intelligence)
│ └── openclaw-skill/ # OpenClaw skill file
├── .github/workflows/ # CI (typecheck + test) + Deploy (Fly.io)
├── landing/ # Landing page
├── Dockerfile # API container (non-root, ONNX model pre-cached)
├── fly.toml # Fly.io config (iad region, health checks)
└── README.mdЦенообразование
Тариф | Цена | Воспоминания | Агенты |
Free | $0 | 500 | 1 |
Pro | $29/мес | 50,000 | 20 |
Team | $99/мес | 500,000 | Безлимитно |
Вклад в проект
Вклад приветствуется. Откройте issue или PR.
Лицензия
Appeared in Searches
Latest Blog Posts
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AlekseiMarchenko/central-intelligence'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server