Memory Accurate Response Mode v2.2.6 — интеллектуальная система постоянной памяти для ИИ-агентов (поддерживает HTTP и STDIO). Хватит бороться со своей памятью, начните управлять ею. Получите долгосрочное запоминание, непрерывность сеансов и надежную историю разговоров, чтобы ваши LLM никогда не теряли из виду то, что важно.

Примечание: Это официальный репозиторий MARM. Все официальные версии и релизы управляются здесь.

Форки могут экспериментировать, но официальные обновления всегда будут исходить из этого репозитория.

🚀 Обновление проекта: 2 квартал 2026 г.

В настоящее время я завершаю запуск SysDX, инструментария для диагностики оборудования Windows судебно-медицинского уровня, предназначенного для обнаружения прерывистых сбоев PCIe и TDR-крашей с помощью более 800 автоматизированных тестов Pester. Эта фаза разработки, ориентированная на производство, послужила окончательным стресс-тестом для основной логики MARM, и теперь я переношу эти оптимизации стабильности и памяти из реального мира обратно в этот репозиторий.

🛠️ Дорожная карта на 2 квартал

• Исправление постоянства сеанса: решение логики состояния marm_log_session для обеспечения правильного сохранения активных сеансов до запуска записей в журнале.

• Интеллектуальное ограничение скорости: сокращение 10-минутной блокировки localhost и внедрение заголовка Retry-After для более плавной обработки MCP-клиентов.

• Память на основе каталогов: переход к архитектуре SQLite для каждого проекта, чтобы обеспечить изолированные пулы памяти для различных сред программирования.

• Уменьшение раздувания контекста: внедрение ленивой загрузки документации для предотвращения ненужного потребления токенов во время запуска сеанса.

• Контрольные точки автоматизации: добавление опциональной функции "Auto-Log", которая запускает семантические сводки каждые N сообщений.

• Очистка ядра: удаление дублирующихся корневых файлов для создания единого источника истины и предотвращения будущего дрейфа установки.

Спасибо за ваше терпение и поддержку.

Демонстрационное видео MARM: установка Docker + демонстрация постоянной памяти ИИ в действии

https://github.com/user-attachments/assets/c7c6a162-5408-4eda-a461-610b7e713dfe

Это демонстрационное видео показывает процесс Docker pull MARM MCP и подключение его к Claude с помощью команды claude add mcp transport, а затем демонстрирует, как несколько ИИ-агентов (Claude, Gemini, Qwen) мгновенно обмениваются журналами и записями в блокнотах через постоянную универсальную память MARM, доказывая бесшовное запоминание между агентами и работу блокнотов "абсолютной истины".

Почему MARM MCP: проблема и решение

Ваш ИИ забывает всё. MARM MCP — нет.

Современные LLM со временем теряют контекст, повторяют предыдущие идеи и отклоняются от требований. MARM MCP решает эту проблему с помощью унифицированного, постоянного, нативного для MCP уровня памяти, который находится под любым используемым вами ИИ-клиентом. Он сочетает в себе семантический поиск, структурированные журналы сеансов, многоразовые блокноты и умные сводки, чтобы ваши агенты могли запоминать, ссылаться и развивать предыдущую работу — последовательно, во всех сеансах и инструментах.

MCP в одном предложении: MARM MCP предоставляет постоянную память и структурированный контекст сеанса для любого ИИ-инструмента, чтобы ваши агенты могли учиться, запоминать и взаимодействовать во всех ваших рабочих процессах.

Проблема → Решение MARM

• Проблема: разговоры сбрасываются; решения теряются; работа разбросана по нескольким ИИ-инструментам.

• Решение: универсальный, постоянный уровень памяти, который захватывает и классифицирует важные части (решения, конфигурации, код, обоснование), а затем вспоминает их по смыслу, а не по ключевым словам.

До и после

• Без MARM: потерянный контекст, повторяющиеся предложения, дрейфующая область действия, "начало с нуля".

• С MARM: память сеанса, непрерывность между сеансами, конкретное запоминание решений и более быстрая, точная доставка.

Что дает MARM MCP

Что говорят пользователи

“MARM успешно справляется с нашими рабочими процессами промышленной автоматизации в производстве. Мы проверили управление сеансами, постоянное ведение журнала и умное запоминание после перезагрузок контейнеров в нашей среде Windows 11 + Docker. Система надежно отслеживает сложные технические решения и поддерживает целостность данных на протяжении циклов развертывания.”
@Ophy21, пользователь GitHub (инженер по промышленной автоматизации)

“MARM оказался исключительно ценным для DevOps и сложных проектов Docker. Он поддерживал 100% точность памяти, сохранял контекст по 46 сервисам и сетевым конфигурациям, а также обеспечивал работу с Python/Terraform в соответствии со стандартами. Семантический поиск и автоматизированные журналы сеансов значительно упростили решение проблем с асинхронностью и инфраструктурой. Оценка ценности: 9.5/10 - незаменим для памяти корпоративного уровня, технических стандартов и управления кодом в длительных сеансах.” @joe_nyc, пользователь Discord (инженер по DevOps/инфраструктуре)

Руководство по серверу MARM MCP

Теперь, когда вы понимаете экосистему, вот информация о том, как использовать сервер MCP с вашими ИИ-агентами

🚀 Быстрый старт для MCP (HTTP и Stdio)

Установка Docker:

docker pull lyellr88/marm-mcp-server:latest
docker run -d --name marm-mcp-server -p 8001:8001 -v ~/.marm:/home/marm/.marm lyellr88/marm-mcp-server:latest
claude mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp

Локальная установка http:

pip install marm-mcp-server==2.2.6
pip install -r marm-mcp-server/requirements.txt
python marm-mcp-server
claude mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp

Установка Stdio:

pip install marm-mcp-server==2.2.6
pip install -r marm-mcp-server/requirements_stdio.txt
<platform> mcp add --transport stdio marm-memory-stdio python "your/file/path/to/marm-mcp-server/server_stdio.py"
python marm-mcp-server/server_stdio.py

Docker (самый быстрый - 30 секунд):

docker pull lyellr88/marm-mcp-server:latest
docker run -d --name marm-mcp-server -p 8001:8001 -v ~/.marm:/home/marm/.marm lyellr88/marm-mcp-server:latest
claude mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp

Быстрая локальная установка http:

pip install marm-mcp-server==2.2.6
pip install -r marm-mcp-server/requirements.txt
python marm-mcp-server
claude mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp

Ручная конфигурация JSON для http:

{
  "mcpServers": {
    "marm-memory": {
      "httpUrl": "http://localhost:8001/mcp",
      "authentication": {
        "type": "oauth",
        "clientId": "local_client_b6f3a01e",
        "clientSecret": "local_secret_ad6703cd2b4243ab",
        "authorizationUrl": "http://localhost:8001/oauth/authorize",
        "tokenUrl": "http://localhost:8001/oauth/token"
      }
    }
  }
}

Аутентификация для локальной разработки (только для разработки)

MARM включает фиктивные учетные данные OAuth 2.0 для локального тестирования — это не производственная система аутентификации.

Почему жестко закодированные учетные данные? При локальной разработке у вас нет внешних провайдеров OAuth (GitHub, Google и т. д.). MARM включает учетные данные для разработчиков, чтобы вы могли протестировать полный поток аутентификации MCP без внешних зависимостей.

Для локальной разработки используйте эти учетные данные:

• Client ID: local_client_b6f3a01e

• Client Secret: local_secret_ad6703cd2b4243ab

Сервер проверяет эти жестко закодированные значения только во время разработки.

Для развертывания в производстве: Замените весь этот раздел на реальную аутентификацию OAuth 2.1. Эти жестко закодированные учетные данные предназначены только для разработки и не подходят для производства.

Дорожная карта: Многопользовательская аутентификация OAuth запланирована на будущий релиз для поддержки командных развертываний и облачных сред.

Поддержка транспорта STDIO (НОВОЕ 07.12.2025)

Сервер MARM MCP поддерживает транспорт STDIO для MCP-клиентов, которым требуется связь через stdin/stdout (платформы оркестрации, CLI-инструменты и интегрированные среды разработки).

Краткое руководство по установке Stdio

pip install marm-mcp-server==2.2.6
pip install -r marm-mcp-server/requirements_stdio.txt
<platform> mcp add --transport stdio marm-memory-stdio python "your/file/path/to/marm-mcp-server/server_stdio.py"
python marm-mcp-server/server_stdio.py

Первый шаг:

pip install marm-mcp-server==2.2.6

Второй шаг: Установите зависимости, специфичные для STDIO:

pip install -r marm-mcp-server/requirements_stdio.txt

Третий шаг: Конфигурация

Выберите один из двух методов настройки ниже:

Вариант 1: Конфигурация CLI (рекомендуется)

Используйте команду MCP вашей платформы, чтобы добавить MARM в качестве сервера STDIO:

<platform> mcp add --transport stdio marm-memory-stdio python "your/file/path/to/marm-mcp-server/server_stdio.py"

Замените <platform> на:

• qwen для Qwen CLI

• claude для Claude CLI

• gemini для Gemini CLI

Пример:

claude mcp add --transport stdio marm-memory-stdio python "/home/user/marm-mcp-server/server_stdio.py"

Вариант 2: Конфигурация JSON

Для IDE и клиентов, требующих ручной настройки, добавьте это в свой файл настроек:

macOS/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "marm-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/marm-mcp-server/server_stdio.py"],
      "cwd": "/path/to/marm-mcp-server"
    }
  }
}

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "marm-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\Users\\YourUsername\\path\\to\\marm-mcp-server\\server_stdio.py"],
      "cwd": "C:\\Users\\YourUsername\\path\\to\\marm-mcp-server"
    }
  }
}

Шаг 4 (необязательно): Ручной запуск сервера

Чтобы запустить сервер локально:

python marm-mcp-server/server_stdio.py

Сервер запустится и будет прослушивать stdin/stdout для сообщений JSON-RPC 2.0 от подключенных MCP-клиентов.

Примечания по конфигурации

• Используйте python (не python3 в Windows)

• Параметр cwd обязателен — он позволяет серверу находить основные модули

• НЕ включайте run в качестве аргумента

• Замените /path/to/ на ваш фактический путь установки

Поддерживаемые платформы

Протестировано и работает на:

• ✅ Qwen CLI (Windows, macOS, Linux)

• ✅ Claude CLI (Windows, macOS, Linux)

• ✅ Gemini CLI (Windows, macOS, Linux)

• ✅ Cursor (Windows, macOS, Linux) — используйте конфигурацию JSON

Для других платформ

Если вашей платформы нет в списке выше:

1. Попробуйте конфигурацию JSON — большинство MCP-клиентов поддерживают стандартный формат конфигурации

2. Используйте помощь ИИ — предоставьте название вашей платформы и документацию MCP ИИ-ассистенту, который поможет адаптировать показанный выше шаблон команды

3. Проверьте документацию платформы — обратитесь к документации вашего MCP-клиента для настройки транспорта STDIO

Поддержка транспорта WebSocket (бета-версия - в тестировании)

Сервер MARM MCP включает экспериментальную поддержку WebSocket для связи MCP в реальном времени. Этот транспорт был реализован и протестирован внутри компании, но еще не используется активно в производственных рабочих процессах.

Краткое руководство по установке WebSocket

pip install marm-mcp-server==2.2.6
pip install -r marm-mcp-server/requirements.txt
python marm-mcp-server/server.py

Подключение через WebSocket (бета):

# Claude CLI
claude mcp add marm-memory ws://localhost:8001/mcp/ws

# Grok CLI  
grok mcp add marm-memory --transport websocket --url "ws://localhost:8001/mcp/ws"

Конечная точка WebSocket: ws://localhost:8001/mcp/ws

Функции WebSocket

• Связь в реальном времени - Поддержка полнодуплексного протокола WebSocket

• Соответствие JSON-RPC 2.0 - Поддерживаются все 19 методов MCP

• Такое же покрытие инструментов - Доступ ко всем инструментам памяти и сеансов MARM

• Статус бета-версии - Протестировано, но не используется активно; отзывы приветствуются

Поддерживаемые платформы

• ✅ Claude CLI (транспорт WebSocket)

• ✅ Grok CLI (транспорт WebSocket)