AIBrain
AIBrain — это локальный, уважающий приватность менеджер AI-памяти для
разработчиков, которые запускают агентов кодинга. Каждый используемый вами агент — opencode, Claude Code,
Codex, Cursor, Zed и ещё 15+ — читает и пишет в одну и ту же папку Markdown-памяти
через локальный MCP-сервер, с полностью офлайн-семантическим поиском
(встроенные ONNX-эмбеддинги all-MiniLM-L6-v2), RAG-чатом с нумерованными
цитатами и жизненным циклом памяти, похожим на человеческий мозг: шум отфильтровывается при записи,
устойчивые факты продвигаются в библиотеку, старые записи архивируются.
Ваша память никогда не покидает вашу машину — никакого облака, никакой телеметрии.
✨ Зачем AIBrain?
Один мозг, каждый агент — общая память, которую читает и пишет весь ваш флот агентов через Model Context Protocol (MCP). Больше никаких изолированных хранилищ памяти для каждого инструмента или повторных объяснений вашего проекта каждому новому агенту.
Действительно офлайн — эмбеддинги вычисляются на вашей машине с помощью встроенной ONNX-модели; никаких API-ключей, утечки данных или удалённых вызовов моделей.
Семантический, а не только по ключевым словам — находите заметки по смыслу с помощью локального векторного поиска или задавайте вопросы на естественном языке и получайте ответы, основанные на вашей памяти, с нумерованными цитатами.
Память, которая ведёт себя как мозг — запись с фильтром шума, курирование promote/demote, журнал изменений с отменой в один клик и хранение с жёстким 7-дневным минимумом безопасности. Ничто никогда не удаляется молча.
Бесплатно и с открытым исходным кодом — лицензия MIT, Rust + Tauri 2 + React, без платных тарифов.
Related MCP server: Stoa
✨ Возможности
🔎 Семантический векторный поиск
Полностью офлайн-эмбеддинги — модель ONNX
all-MiniLM-L6-v2(384-мерная) и её WASM-рантайм встроены в приложение; удалённая загрузка моделей отключена.Векторное хранилище SQLite (
{brain}/.aibrain/vec.db) с поиском по косинусной близости полным перебором — этого достаточно для личной памяти из сотен записей.Автоматическая переиндексация по хэшу содержимого — каждая запись хэшируется FNV-1a; повторно эмбеддятся только изменённые записи, поэтому правки только форматирования никогда не вызывают переиндексацию.
Безопасность при смене модели: векторы от другой модели эмбеддингов никогда не совпадают.
💬 Спросите свой мозг
RAG-чат по вашей памяти: лучшие векторные совпадения берутся как контекст, модель отвечает только на основе этих заметок, с нумерованными 【n】 цитатами и чипами источников (название, дата, оценка).
Работает через OpenRouter (нужен ключ) или любой локальный провайдер, совместимый с OpenAI — LM Studio, Ollama или BionicGPT, автоматически обнаруживается и применяется в один клик.
Однократные завершения (потоковой передачи пока нет).
🧠 Жизненный цикл памяти как у человеческого мозга
Фильтр шума при записи — приветствия, подтверждения и голые вставленные команды классифицируются как болтовня и направляются в
inbox/_buffer.mdвместо датированного журнала сессии (по умолчанию не теряя сути — классификатор склоняется к сохранению).Журнал изменений + отмена в один клик — каждое добавление, продвижение, понижение и перемещение в архив журналируется и обратимо.
Promote / demote — записи из входящих продвигаются в
library/concepts/как курируемые заметки (slug по теме, датированные разделы); demote удаляет их снова.Хранение — файлы входящих старше N дней архивируются в
archive/YYYY-MM-DD/, с жёстким 7-дневным минимумом безопасности: ничего моложе этого срока никогда не затрагивается, ничего никогда не удаляется.Фоновый библиотекарь — периодически консолидирует буфер в сегодняшний журнал (правила фильтрации шума + дедупликация), при желании дистиллируя его через ваш настроенный локальный LLM, чтобы выживали только устойчивые факты («режим человеческого мозга»).
🔌 MCP-сервер для агентов
Небольшой stdio-сервер (mcp-server, поставляется как отдельный бинарник) открывает
память любому MCP-совместимому клиенту — 12 инструментов, см. ниже. Панель управления сканирует
вашу машину, перечисляет только установленных агентов и подключает каждого с реальным
MCP-рукопожатием (без авто-подключения). Соединения указывают на стабильную копию
сервера в каталоге данных приложения, поэтому они переживают переустановки — а сканирование
самовосстанавливает устаревшие записи. Работает с opencode, Claude Code, Claude Desktop,
Codex, Cursor, VS Code, Zed, Windsurf, Cline, Continue, Gemini CLI, Antigravity,
Goose, Aider, Qwen Code, Kimi CLI, Crush, Amp, OpenHands и Copilot CLI — или
с любым конфигурационным файлом через универсальное подключение.
🛰️ Интерфейс Synapse Observatory
14 тем (Synapse, Midnight, Aurora, Dracula, Gruvbox, Nord, Forest, Hacker, Terminal, Paper Dark, Graphite, Solarized Light, One Light, Paper), тёмные и светлые, с проверенными по WCAG акцентными цветами.
Офлайн-шрифты — IBM Plex Sans + JetBrains Mono встроены в приложение; ничего не загружается из интернета.
Страницы: Dashboard (подключения агентов), Memory (поисковая, атрибутированная хронология), Ask (RAG-чат), Settings (провайдеры, библиотекарь, темы) и Onboarding (выбор или создание папки памяти).
🔐 Локальная приватность
Никакой телеметрии, никакого облака. Единственный исходящий трафик — это необязательная проверка обновлений и необязательный ключ OpenRouter, который вы добавляете для чата.
Эмбеддинги никогда не покидают машину: векторы в приложении вычисляются локально; агентский
recallобщается только с локальным эндпоинтом, который вы настроили (всё остальное откатывается к поиску по ключевым словам).MCP-инструмент
auditсообщает, какие именно сетевые вызовы может совершать AIBrain.CSP ограничивает webview локальными ресурсами и эндпоинтом обновлений.
Полное удаление: деинсталлятор предлагает флажок «Удалить всё с этой системы», который убирает все подключения агентов, внедрённые блоки инструкций, файлы резервных копий и данные приложения — или используйте Настройки → Удалить всё и деинсталлировать в приложении. Пользовательская папка памяти, которую вы выбрали сами, никогда не удаляется деинсталлятором.
📥 Установка
Возьмите v0.3.0 со страницы Releases:
Платформа | Установщики |
Windows |
|
Linux |
|
macOS |
|
Автообновление встроено: приложение проверяет страницу Releases (latest.json) и
поддерживает себя в актуальном состоянии; артефакты подписаны и проверяются по ключу, который хранится
только на машине мейнтейнера.
🚀 Быстрый старт
Установите приложение для вашей платформы (выше).
Выберите или создайте папку памяти — обычную папку с Markdown. Структура мозга (
library/,inbox/,index.md) создаётся автоматически, если её нет; пустые папки работают.Подключите своих агентов — панель Dashboard показывает, что установлено. Нажмите Connect, и в конфигурации агента появится одна стандартная MCP-запись, указывающая на мозг. Агенты Claude Code и Cursor затем могут использовать MCP-инструменты напрямую в своих сессиях.
Используйте Ask — откройте страницу Ask, введите вопрос, получите ответ, основанный на вашей памяти, с 【n】 цитатами. При желании сначала добавьте ключ OpenRouter или укажите локального провайдера в Настройках.
Агенты добавляют устойчивые факты через
append_log; проверьте страницу Memory, чтобы увидеть всё записанное, с атрибуцией по агенту и проекту.
🔌 MCP-инструменты
Инструмент | Назначение |
| Прочитать заметку памяти по пути относительно корня мозга |
| Перечислить все заметки памяти и журналы сессий |
| Добавить датированный, устойчивый факт в сегодняшний журнал сессии (с фильтром шума) |
| Вернуть индекс мозга — «что знает этот мозг» |
| Поиск по ключевым словам в заметках + журналах; до 20 совпадений |
| Семантический отзыв — векторный поиск через локальный эндпоинт эмбеддингов, иначе откат к ключевым словам |
| Последние N записей памяти, сначала новые |
| Эвристический поиск открытых тем за последние ~14 дней (ожидающие/заблокированные/задачи…) |
| Доказать, какие именно сетевые вызовы может совершать AIBrain (офлайн-гарантия) |
| Отслеживать сессии и записывать их сводки |
| Предложить устойчивый факт для курирования с участием человека |
🛠 Разработка
Предварительные требования: Node 20, Rust stable и инструментарий платформы, который
использует CI — на Ubuntu 22.04: libwebkit2gtk-4.1-dev libappindicator3-dev librsvg2-dev patchelf libgtk-3-dev; Windows требует MSVC-тулчейн; macOS
требует инструменты командной строки Xcode.
PowerShell блокирует shim
npm.ps1— в Windows всегда вызывайтеnpm.cmd.
# app/
npm.cmd install
npm.cmd run build # tsc + vite build (+ WASM trim)
npm.cmd run tauri dev # run with hot reload
# app/src-tauri/
cargo test # workspace tests (core, mcp-server)
cargo build -p aibrain-mcp-server --release # agent server binary
# app/ — embedding pipeline smoke test (model, dims, similarity)
node scripts/embed-smoke.mjsСтруктура рабочего пространства:
app/ React 19 + Vite + TypeScript frontend
app/src-tauri/ Tauri 2 shell + Tauri commands
app/src-tauri/crates/core/ aibrain-core — vectors, lifecycle, librarian,
chat, locals, settings, journal, connectors
app/src-tauri/crates/mcp-server/ the stdio MCP server binary
app/public/models|wasm|fonts| vendored assets — never fetched at runtimeCI (.github/workflows/ci.yml) запускается при каждом push/PR: сборка фронтенда + тесты Rust
на Ubuntu 22.04 и Windows. Релизы (.github/workflows/release.yml) собирают
все три ОС на тегах v*, запускают тесты и создают черновик подписанного релиза с
установщиками + артефактами обновления.
🗺 Дорожная карта
Потоковый чат (SSE) с видимостью вызовов инструментов
Просмотр графа знаний памяти
Линтер здоровья памяти (осиротевшие записи, битые вики-ссылки, дублирующиеся факты)
Управление жизненным циклом в интерфейсе (отмена / продвижение / хранение), тесты фронтенда
❓ FAQ
Приватна ли моя память?
Да. AIBrain локально-ориентирован: заметки, эмбеддинги и поиск никогда не покидают
вашу машину. Единственный необязательный исходящий трафик — это проверка автообновления и
ключ OpenRouter, который вы добавляете сами для RAG-чата. Запустите audit (MCP-инструмент), чтобы увидеть
точно, какие сетевые вызовы может совершать AIBrain.
Нужен ли GPU или API-ключ? Нет. Семантический поиск работает полностью офлайн на CPU с встроенной ONNX-моделью. Для страницы Ask (RAG-чат) вы можете принести ключ OpenRouter или указать на любой локальный сервер, совместимый с OpenAI (LM Studio, Ollama, BionicGPT) — или вообще пропустить чат и использовать AIBrain чисто как хранилище памяти агентов.
С какими AI-агентами он работает? opencode, Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor, VS Code, Zed, Windsurf, Cline, Continue, Gemini CLI, Goose, Aider, Qwen Code, Kimi CLI, OpenHands, Copilot CLI и другие — всё, что говорит на MCP, плюс универсальное подключение через конфиг для остальных.
Чем это отличается от AGENTS.md / CLAUDE.md? Это статические файлы правил для конкретного проекта. AIBrain — это живая, доступная для поиска память между проектами: журналы сессий, курируемые концепции и обсуждения, которые каждый агент может вспомнить семантически — а не только тот, кто написал файл.
Удаляется ли что-либо когда-нибудь? Нет. Хранение архивирует старые записи входящих в папки с датами с жёстким 7-дневным минимальным сроком хранения, и каждое изменение журналируется, чтобы его можно было отменить.
📄 Лицензия
MIT — см. LICENSE.
Создано с Tauri 2 · ядро на Rust · React + TypeScript · работает с opencode, Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Zed и другими
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
Portable AI memory shared across models and harnesses - plain markdown you own.
Personal wiki and memory layer for AI assistants. Persistent, structured memory across sessions.
One memory, every AI. A shared, user-owned markdown memory your AI clients read and write over MCP.
Persistent personal memory for AI assistants — save, search, and recall across every MCP client.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceLocal-first, file-based memory layer for AI agents — one shared Markdown vault across Claude, Codex, Gemini, Cursor and any MCP client. Provides read/write memory tools with an audit trail, per-agent trust levels, and Git sync; no cloud and no lock-in.2MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenancePersistent shared memory for AI coding agents that turns a folder of markdown files into searchable memory across sessions, repos, and machines.12Functional Source , Version 1.1, MIT Future
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides persistent long-term memory for AI assistants with tag-based retrieval, wiki-style linking, and source references, storing memories as markdown files with SQLite index.1MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceOne shared memory for every AI you use, in plain Markdown files you own. Teach one AI something and the rest know it, with per-AI folder permissions so each assistant only sees what you allow.728Apache 2.0
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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/NitishKashyapR/unified-ai-memory'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server