Selbst gehostetes, dockerisiertes Open-Source-KI-Speichersystem. Stellt KI-Codierungsassistenten über das Model Context Protocol (MCP) einen projektbezogenen Speicher bereit, sodass Assistenten Erkenntnisse aus früheren Sitzungen abrufen können, ohne teure Erkundungsarbeit erneut auszuführen.
v1 in Arbeit. Spezifikation unter docs/spec.md; Intention unter docs/intent.md; Aufgabenübersicht unter tasks/todo.md.
Related MCP server: AIVectorMemory
cp .env.example .env # fill in API_KEY and GEMINI_API_KEY
docker compose up -d # server + Qdrant
docker compose logs -f int # tail serverVerbinden Sie OpenCode mit dem Server, indem Sie Ihrer opencode.json einen Remote-MCP-Eintrag hinzufügen:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"int": {
"type": "remote",
"url": "http://localhost:8000/mcp",
"headers": { "API_KEY": "{env:API_KEY}" }
}
}
}Siehe docs/deployment.md für die vollständige Einrichtung, CLI-Nutzung und häufige Stolperfallen.
Werkzeugnamen sind ohne Präfix (add, search, ...). Der MCP-Server ist als int registriert, daher stellen MCP-Clients sie als int_add, int_search, int_list, int_delete bereit.
Werkzeug | Eingaben | Ausgabe |
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| nach Relevanz geordnete |
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| nur Metadaten |
Python 3.14, FastAPI + MCP (mcp Python-SDK, Streamable HTTP), Qdrant (separater Container), gemini-embedding-001 (L2-normalisiert auf 768 Dimensionen über MRL), Docker Compose, uv für die Abhängigkeitsverwaltung.
Apache-2.0 — siehe LICENSE für Details.
This server cannot be deployed
Long-term memory for AI coding agents: durable project facts, recalled by every MCP client.
Persistent personal memory for AI assistants — save, search, and recall across every MCP client.
Persistent AI memory shared across Claude, ChatGPT, coding agents, and compatible MCP clients.
Persistent memory and cross-session learning for AI coding assistants (hosted remote MCP).
