int

Самостоятельно размещаемая, Docker-контейнеризированная система памяти ИИ с открытым исходным кодом. Предоставляет ассистентам программирования на базе ИИ доступ к хранилищу памяти в рамках проекта через Model Context Protocol (MCP), чтобы ассистенты могли вспоминать знания из предыдущих сессий, не выполняя заново дорогостоящую работу по исследованию.

Статус

v1 в разработке. Спецификация — docs/spec.md; намерения — docs/intent.md; разбивка задач — tasks/todo.md.

Related MCP server: AIVectorMemory

Быстрый старт

cp .env.example .env          # fill in API_KEY and GEMINI_API_KEY
docker compose up -d          # server + Qdrant
docker compose logs -f int    # tail server

Подключите OpenCode к серверу, добавив удалённую запись MCP в ваш opencode.json:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "int": {
      "type": "remote",
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "headers": { "API_KEY": "{env:API_KEY}" }
    }
  }
}

См. docs/deployment.md для полной настройки, использования CLI и типичных проблем.

Инструменты

Имена инструментов задаются без префикса (add, search, ...). MCP-сервер зарегистрирован как int, поэтому MCP-клиенты предоставляют их как int_add, int_search, int_list, int_delete.

Стек

Python 3.14, FastAPI + MCP (mcp Python SDK, Streamable HTTP), Qdrant (отдельный контейнер), gemini-embedding-001 (L2-нормализованный до 768 измерений через MRL), Docker Compose, uv для управления зависимостями.

Лицензия

Apache-2.0 — подробнее см. в LICENSE.