rememb cover

ИИ-агенты забывают всё между сессиями. rememb дает им постоянную память — локальную, портативную и работающую с любым агентом.

rememb chat demo

Проблема

Каждый разработчик, использующий ИИ профессионально, сталкивается с этим ограничением:

Session 1: "We're using PostgreSQL, auth at src/auth/, prefer async patterns."
Session 2: Agent starts from zero. You explain everything again.
Session 3: Same thing.

Существующие решения (Mem0, Zep, Letta) требуют серверов, API-ключей и облачных аккаунтов. Вы просто хотите, чтобы агент помнил ваш проект.

Установка

pip install rememb[mcp]        # Recommended — includes MCP server
pip install rememb             # CLI only
pip install rememb[mcp,semantic,pdf]  # All features

Быстрый старт

С использованием MCP (рекомендуется)

Никаких сложностей. Никаких команд CLI. Нативная интеграция с IDE.

1. Добавьте в конфигурацию MCP вашей IDE:

{
  "mcpServers": {
    "rememb": {
      "command": "rememb",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

2. Перезапустите IDE.

Теперь агент автоматически считывает память при запуске сессии, записывает новую информацию при обучении и выполняет поиск по мере необходимости.

Без MCP

rememb rules   # Print generic rules for AI agents

Скопируйте вывод в файл правил вашего редактора (.windsurfrules, .cursorrules, CLAUDE.md и т. д.)

Как это работает

.rememb/
  entries.json   ← structured memory (project, actions, systems, user, context)
  meta.json      ← project metadata

JSON-файл в вашем проекте. Ваш агент считывает его в начале каждой сессии.

User: "We're using PostgreSQL, auth at src/auth/, async patterns"
Agent: [rememb_write] → Saved

[New session]
Agent: [rememb_read]  → Context loaded
Agent: "I see you're using PostgreSQL with auth at src/auth/..."

Поиск использует локальные семантические эмбеддинги (без API, без облака). Если эмбеддинги недоступны, используется поиск по ключевым словам.

Секции памяти

Секция	Что хранить
`project`	Технологический стек, архитектура, цели
`actions`	Что было сделано, принятые решения
`systems`	Сервисы, модули, интеграции
`requests`	Предпочтения пользователя, повторяющиеся запросы
`user`	Имя, стиль, опыт, предпочтения
`context`	Любая другая важная информация

CLI

rememb init                     # Initialize memory store
rememb write "text"             # Add entry (--section, --tags)
rememb read                     # List all entries (--section, --agent)
rememb search "query"           # Semantic/keyword search (--top)
rememb edit <id>                # Update entry (--content, --section, --tags)
rememb delete <id>              # Remove entry
rememb clear --yes              # Delete all entries
rememb import <folder>          # Import .md/.txt/.pdf files
rememb rules                    # Show generic rules for AI agents

Дизайн

Локальность прежде всего — простой JSON-файл в вашем проекте
Портативность — скопируйте .rememb/ куда угодно, и это будет работать
Агностичность — любой агент, любая IDE (через MCP или CLI)
Отсутствие привязки — никаких серверов, API-ключей или аккаунтов

Участие в разработке

git clone https://github.com/LuizEduPP/Rememb
cd rememb
pip install -e ".[dev]"

PR приветствуются. Issues приветствуются. Звезды приветствуются. 🌟

Лицензия

MIT

Rememb