Logica Context
Logica Context
Ваш ИИ забывает всё после сброса контекста. Наш — нет.
Быстрый старт · В чем отличия · Все 17 инструментов · Участие в разработке
Проблема, с которой сталкиваются все
Каждый MCP-сервер контекста делает одно и то же: запускает команды в песочнице, возвращает сводки, экономит токены. Это базовые требования.
Вот что не решает ни один из них:
Ваш ИИ не знает о существовании вашего проекта, пока вы ему не объясните. Каждую. Отдельную. Сессию.
Знания исчезают, когда сессия заканчивается. Завтра вы начинаете с нуля.
Ваш коллега проиндексировал ту же кодовую базу вчера. Вы не можете получить к этому доступ.
«Найти код авторизации» ничего не возвращает, потому что файл называется
middleware.ts.Вы понятия не имеете, сколько контекста потратили. Вы узнаете об этом, когда ИИ начнет галлюцинировать.
ИИ не знает, что вы только что отправили 3 коммита. Он всё еще ссылается на вчерашний код.
Logica Context исправляет все шесть проблем.
Related MCP server: Mono Memory MCP
В чем отличия
1. ДНК проекта
Другие инструменты: ИИ начинает каждую сессию «вслепую». Вы тратите 5 минут на объяснение своего стека.
Logica Context: Один вызов lctx_scan, и ИИ навсегда запоминает ваш проект — языки, фреймворки, зависимости, структуру папок, паттерны. Индексировано. Доступно для поиска. Автоматически.
> lctx_scan
Project DNA: my-saas-app
Stack: Node.js, TypeScript
Frameworks: Next.js, Prisma, Tailwind CSS, Vitest
Languages: TypeScript (142), JavaScript (23), SQL (8)
Patterns: component-based, page-based routing, API layer, CI/CD
Key files: package.json, tsconfig.json, Dockerfile, .env.exampleТеперь ИИ знает ваш проект еще до того, как вы напечатаете хоть слово.
2. Память между сессиями
Другие инструменты: сессия заканчивается, всё пропадает. Вы пересказываете контекст каждое утро.
Logica Context: Знания сохраняются между сессиями через Supabase. Откройте новую сессию завтра, и ИИ уже будет знать, над чем вы работали, что индексировали и что искали. Он продолжит с того места, где вы остановились.
Ни один другой MCP-сервер этого не делает.
3. База знаний команды
Другие инструменты: каждый разработчик — как на острове. Разработчик А тратит 30 минут на изучение кодовой базы. Разработчик Б делает то же самое через час.
Logica Context: lctx_team_push и lctx_team_search. Разработчик А индексирует что-то, разработчик Б находит это. Общая база знаний через Supabase, с разделением по проектам.
Вся ваша команда создает коллективную память ИИ.
4. Семантический поиск
Другие инструменты: поиск по ключевым словам. Ищите «authentication» и пропустите verifyJWT(), потому что слова «auth» нет в названии функции.
Logica Context: lctx_semantic использует реальные эмбеддинги (Voyage AI или OpenAI) + pgvector для поиска по сходству. Ищите по смыслу, а не по строкам. «Как работает вход?» найдет ваш JWT-middleware, хранилище сессий и поток OAuth.
Полнотекстовый поиск FTS5 по-прежнему доступен как быстрый вариант по умолчанию. Семантический поиск активируется при наличии API-ключа.
5. Бюджет контекста
Другие инструменты: вы понятия не имеете, сколько контекста потребили, пока ИИ не начнет забывать вещи.
Logica Context: lctx_budget показывает панель мониторинга в реальном времени:
# Context Budget
[▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓······] 72% used
Tokens consumed: 144,000
Tokens saved: 38,500
Context limit: 200,000
## Recent Tool Usage
Bash in: 2,400 out: 8,200
Read in: 1,800 out: 4,100
lctx_execute in: 200 out: 6,300
⚠ WARNING: Context 72% full. Use lctx tools to save space.Вы видите, куда уходят ваши токены. Вы оптимизируете их до того, как станет слишком поздно.
6. Индексация с учетом Git
Другие инструменты: ИИ не знает, что вы только что отправили код. Он ссылается на устаревший контекст двухчасовой давности.
Logica Context: lctx_git индексирует вашу текущую ветку, недавние коммиты, подготовленные файлы и сводку изменений (diff). ИИ начинает каждую сессию, зная, что изменилось.
> lctx_git
Branch: feat/auth-refactor
Ahead: 3 commits
## Staged (2)
+ src/middleware/jwt.ts
+ tests/auth.test.ts
## Recent Commits
a3f8b2c refactor: extract JWT validation into middleware
9e1d445 fix: session expiry race condition
2b7a901 test: add auth integration testsБольше никаких «можешь проверить, что я изменил?» — ИИ уже знает.
7. Агрегатор MCP
Другие инструменты: у вас загружено 8 MCP-серверов. Каждый добавляет определения инструментов в контекст. Вы не знаете, какие из них стоят вам дорого.
Logica Context: lctx_mcp читает ваш .mcp.json, перечисляет все активные серверы, оценивает их стоимость в контексте и рекомендует, какие из них отключить.
> lctx_mcp
# MCP Servers
Active: 8
Estimated context cost per cycle: ~3,200 tokens
## Servers
supabase npx @supabase/mcp ~800 tokens
notion npx @notion/mcp ~800 tokens
logica-context npx logica-context ~150 tokens
...
## Recommendations
- 8 MCP servers active. Consider disabling unused ones.
- Heavy servers: supabase, notion. Each call uses ~800 tokens.Быстрый старт
{
"logica-context": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "logica-context"]
}
}Добавьте в .mcp.json. Перезапустите ИИ. Готово.
Включите Supabase (для функций 2, 3, 4)
SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
SUPABASE_SERVICE_KEY=your-service-keyВключите семантический поиск (функция 4)
VOYAGE_API_KEY=your-key # or OPENAI_API_KEYВсе 17 инструментов
Основные (10 инструментов — то, что должен делать каждый сервер контекста)
Инструмент | Описание |
| Выполнение N команд + N поисковых запросов за один вызов |
| Выполнение в песочнице (shell, node, python, ruby, go, swift, rust, deno) |
| Обработка файлов в песочнице |
| Индексация текста в базу знаний |
| Полнотекстовый поиск BM25 со стеммингом Портера |
| Получение URL, преобразование HTML в markdown, автоиндексация |
| Статистика базы знаний + сессии |
| Диагностика установки |
| Проверка обновлений |
| Очистка базы знаний |
Эксклюзивные (7 инструментов — то, чего нет ни у кого другого)
Инструмент | Описание |
| ДНК проекта — автоопределение стека, языков, фреймворков, паттернов |
| Семантический поиск через эмбеддинги (Voyage AI / OpenAI + pgvector) |
| Бюджет контекста — отслеживание токенов с визуальной шкалой + предупреждения |
| Индексация с учетом Git — ветка, diff, коммиты, измененные файлы |
| Агрегатор MCP — список серверов, оценка стоимости контекста, оптимизация |
| Отправка в командную базу знаний (общий доступ через Supabase) |
| Поиск по командной базе знаний |
Бенчмарки
Сценарий | Без | С | Экономия |
| ~8,000 токенов | ~200 токенов | 97.5% |
| ~4,000 токенов | ~150 токенов | 96.3% |
| ~12,000 токенов | ~300 токенов | 97.5% |
Получение HTML-страницы 50КБ | ~12,500 токенов | ~500 токенов | 96.0% |
Сравнение с остальными
Logica Context | context-mode | Обычные инструменты | |
Песочница + индексация | Да | Да | Нет |
ДНК проекта | Да | Нет | Нет |
Память между сессиями | Да | Нет | Нет |
Командная база знаний | Да | Нет | Нет |
Семантический поиск | Да | Нет | Нет |
Бюджет контекста | Да | Нет | Нет |
Индексация с учетом Git | Да | Нет | Нет |
Агрегатор MCP | Да | Нет | Нет |
Непрерывность сессии | Да | Да | Нет |
Уровень безопасности | Да | Частично | Нет |
Лицензия | MIT | Elastic-2.0 | — |
Платформы
Работает с Claude Code, Cursor, Gemini CLI, VS Code Copilot, Codex, Kiro, Zed и OpenCode. См. configs/ для настройки под каждую платформу.
Безопасность
Проверка команд, ограничения путей, очистка вывода, выполнение в песочнице с тайм-аутами. См. SECURITY.md.
Разработка
git clone https://github.com/Rovemark/logica-context.git
cd logica-context
npm install && npm test && npm run buildЛицензия
MIT — используйте как хотите.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
An MCP memory server. One memory your agents share — across models, devices and apps.
Persistent memory for AI agents to retain, retrieve, and recall conversation context through MCP.
shared AI-context layer for teams — persistent memory your agents search and update over MCP
Persistent AI memory shared across Claude, ChatGPT, coding agents, and compatible MCP clients.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceAn MCP server that provides persistent project context, workflow management, and knowledge capture for AI coding agents. It enables agents to maintain structured memory across sessions by tracking project profiles, conventions, skills, and technical debt.7-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA self-hosted MCP server that provides AI assistants with a shared, persistent SQLite-backed memory for storing and retrieving project context, decisions, and discoveries. It enables cross-session continuity and team-wide knowledge sharing to keep AI coding tools aligned and informed.3MIT
- AlicenseBqualityDmaintenanceMCP server that provides cross-session persistent memory for AI coding assistants using local vector database and semantic search, enabling automatic recall of project context, issues, and tasks.991Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceMCP server that provides persistent memory and contextual awareness to language models, enabling project onboarding, recall of architectural rules, and code consistency across sessions.32MIT