Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
Blvckjs96

MemoVault

by Blvckjs96
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid

MemoVault

Персональная система памяти для ИИ-ассистентов — работает полностью на вашем компьютере, хранит всё локально и интегрируется с Claude Code, Cursor, Gemini CLI и Codex через хуки жизненного цикла.

Приоритет конфиденциальности. По умолчанию ничего не покидает ваш компьютер. Воспоминания хранятся как локальные файлы. Панель управления опрашивает ваш собственный REST API. Плагины обращаются только к localhost.

Возможности

  • Архитектура STM / LTM — кратковременная память сессии с затуханием + долговременная память с 4-мерной оценкой важности

  • BM25 + векторный поиск — поиск по ключевым словам (простой) или семантический (Qdrant)

  • MCP-сервер — первоклассная интеграция с Claude Code с более чем 15 инструментами

  • Плагины (хуки) — хуки жизненного цикла для Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI

  • Панель управления (UI) — веб-панель в реальном времени по адресу http://localhost:8080/ui

  • Токеномика — отслеживает токены обнаружения и чтения, а также коэффициент эффективности

  • Полностью локально — Ollama LLM + локальные эмбеддинги + встроенный Qdrant, нулевая зависимость от облака

Related MCP server: claude-recall

Установка

Из исходного кода

git clone https://github.com/your-org/memovault
cd memovault
pip install -e .       # or: uv sync
cp .env.example .env

Из PyPI

pip install memovault

Настройка

Вариант А — Полностью локально (Ollama)

1. Установите Ollama и загрузите модели

# macOS
brew install ollama

# Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ollama pull llama3.1           # main LLM
ollama pull nomic-embed-text   # embeddings

2. Настройте .env

MEMOVAULT_LLM_BACKEND=ollama
MEMOVAULT_OLLAMA_MODEL=llama3.1:latest
MEMOVAULT_OLLAMA_API_BASE=http://localhost:11434

MEMOVAULT_EMBEDDER_BACKEND=ollama
MEMOVAULT_EMBEDDER_OLLAMA_MODEL=nomic-embed-text:latest

# simple = BM25 (no vector DB), vector = Qdrant (semantic search)
MEMOVAULT_MEMORY_BACKEND=simple

MEMOVAULT_DATA_DIR=./memovault_data

3. Запуск

memovault service start
open http://localhost:8080/ui

Вариант Б — OpenAI

MEMOVAULT_LLM_BACKEND=openai
MEMOVAULT_OPENAI_API_KEY=sk-...
MEMOVAULT_OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

MEMOVAULT_EMBEDDER_BACKEND=openai
MEMOVAULT_EMBEDDER_OPENAI_MODEL=text-embedding-3-small

MEMOVAULT_MEMORY_BACKEND=vector

При использовании этого бэкенда содержимое памяти отправляется в API OpenAI для оценки и создания эмбеддингов.

Claude Code — Интеграция MCP

Добавьте в ~/.claude/claude.json:

Локально (Ollama)

{
  "mcpServers": {
    "memovault": {
      "command": "memovault",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "MEMOVAULT_LLM_BACKEND": "ollama",
        "MEMOVAULT_OLLAMA_MODEL": "llama3.1:latest"
      }
    }
  }
}

OpenAI

{
  "mcpServers": {
    "memovault": {
      "command": "memovault",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "MEMOVAULT_LLM_BACKEND": "openai",
        "MEMOVAULT_OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Плагины (хуки)

Хуки автоматически внедряют контекст памяти перед каждым запросом и сохраняют сводки сессии при выходе. Требуется запущенный REST API.

Быстрый старт

memovault service start                        # start REST API
memovault plugins install claude-code          # install hooks

Все платформы

memovault plugins list                         # show status for all platforms
memovault plugins install claude-code
memovault plugins install cursor
memovault plugins install gemini
memovault plugins install codex

memovault plugins uninstall claude-code        # remove hooks

Что делает каждый хук

Хук

Триггер

Действие

UserPromptSubmit

Перед каждым запросом

Извлекает недавние сводки сессий + релевантные воспоминания, добавляет их в начало контекста

Stop

При выходе из инструмента

Создает сводку сессии и сохраняет её в LTM

Детали платформ

Claude Code — записывает хуки в ~/.claude/settings.json:

{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [{
      "matcher": ".*",
      "command": "memovault hook prompt-submit --api http://localhost:8080"
    }],
    "Stop": [{
      "command": "memovault hook session-end --api http://localhost:8080"
    }]
  }
}

Cursor — записывает конфигурацию memovault.hooks в settings.json редактора Cursor.

Gemini CLI / Codex CLI — добавляет функцию-обертку оболочки в ~/.zshrc. После установки выполните source ~/.zshrc для активации.

Автозапуск службы при входе в систему

# Add to ~/.zshrc or ~/.bash_profile
memovault service start 2>/dev/null

Управление службой

memovault service start           # start REST API in background
memovault service start --port 9090
memovault service status
memovault service stop

# Foreground (useful for debugging)
memovault api --host 127.0.0.1 --port 8080

Лицензия

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Tools

Related MCP Servers

  • claude-recall

    nhevers
    A
    license
    Not graded
    quality
    F
    maintenance
    A persistent memory server for Claude Code that captures session context and tool outputs to inject relevant history into future sessions. It enables long-term recall through semantic search and automatic context management, allowing for more consistent and context-aware coding interactions.
    10
    253
    ISC

  • claude-crowed

    TheNewJavaman
    A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    A persistent semantic memory system for Claude Code that provides a structured, versioned document store with semantic search and graph visualization. It acts as a memoization layer to store and retrieve research, design decisions, and codebase insights across different work sessions.
    10
    Apache 2.0

  • MCP-Memory-LanceDB-Pro

    bcornish1797
    A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    A full-featured long-term memory system for Claude Code that persistently stores and retrieves preferences, decisions, and project context across sessions using hybrid search and LLM-powered extraction.
    14
    8
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Amber

    Long-term memory for AI assistants. Hybrid retrieval, query expansion, auto-topics.

  • Engram

    Persistent memory for AI agents — verbatim conversations, searchable by meaning.

  • ContextStream

    Persistent memory and cross-session learning for AI coding assistants (hosted remote MCP).

View all MCP Connectors

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/Blvckjs96/MemoVault'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server