TIMPS
TIMPS — Постоянная память для ИИ-агентов программирования
Статус: сольный проект, ранняя стадия. MCP-сервер и CLI — это части, которыми я пользуюсь ежедневно и которым доверяю. Всё остальное в этом репозитории (десктоп-приложение, мобильное приложение, JetBrains, маркетплейс плагинов) — новее и менее протестировано, отмечено ниже. Мне искренне важнее, чтобы вы попробовали ядро и сказали, что оно сломано, чем чтобы вы читали маркетинговый текст.
Попробуйте за 30 секунд
npx timps-code "what does this codebase do?"Никакой установки, никакой настройки, никакого API-ключа. Укажите на любой репозиторий. Если у вас локально запущен Ollama — это полностью бесплатно, и ничего не покидает ваш компьютер. Если нет — он проведёт вас по выбору провайдера.
Чтобы получить постоянную память в Claude Code, Cursor или любом MCP-клиенте, добавьте MCP-сервер:
npm install -g @timps-ai/timps-mcpзатем укажите на него в вашем MCP-клиенте (инструкции по настройке — в разделе MCP Setup).
Related MCP server: Lockstep Core
Что он на самом деле делает
Попросите Claude Code исправить баг сегодня. Закройте сессию. Спросите о чём-то связанном завтра — он понятия не имеет, что вы решили вчера, что вы уже пробовали и почему вы структурировали что-то именно так. Вам приходится заново объяснять один и тот же контекст в каждой новой сессии.
TIMPS располагается между вами и вашим агентом как MCP-сервер и хранит память для каждого проекта:
Что он запоминает — архитектурные решения, которые вы приняли, паттерны и соглашения, специфичные для вашей кодовой базы, баги, с которыми вы уже сталкивались и как их исправили, а также простой журнал аудита того, что он записал и зачем.
Где это хранится — локальные JSON/SQLite-файлы, по умолчанию раздельные для каждого проекта, чтобы разные репозитории не смешивались. Опционально Postgres/Qdrant, если нужно общее хранилище для команды.
Сколько это стоит — бесплатно, если вы запускаете Ollama локально. Опционально платные провайдеры (Claude, GPT, Gemini), если вам нужно их качество рассуждений.
Вот и вся суть. Это слой памяти, а не новый агент — он работает вместе с тем агентом, которым вы уже пользуетесь.
Как это работает (кратко)
Под капотом память организована в несколько реальных уровней:
Рабочая память — текущая сессия: активные файлы, недавние ошибки, актуальные цели. Очищается при выходе.
Эпизодическая память — журнал прошлых сессий и их результатов.
Семантическая память — долговечное: паттерны, соглашения, решения, которые перешли из эпизодической памяти, потому что продолжали иметь значение.
Журнал аудита — неизменяемый журнал с хэш-цепочкой каждой записи памяти, чтобы вы могли точно видеть, что система узнала и когда.
Поверх этого есть более глубокий набор подсистем (обнаружение временных паттернов, обнаружение противоречий, оценка уверенности, обрезка по важности) для тех, кто хочет копнуть глубже — полное описание в ARCHITECTURE.md, а не здесь, потому что большинству людей не нужно знать внутренности, чтобы пользоваться.
Настройка MCP
Claude Code
Добавьте в ~/.claude.json:
{
"mcpServers": {
"timps": {
"command": "timps-mcp"
}
}
}Cursor
Добавьте в .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"timps": {
"command": "timps-mcp"
}
}
}Windsurf
Добавьте в ~/.config/windsurf/config.json:
{
"mcpServers": {
"timps": {
"command": "timps-mcp"
}
}
}Любой другой MCP-клиент
Запустите timps-mcp через stdio. Это всё, что требуется от протокола.
Что измеряется, честно
Запустите сами: npx tsx benchmark/index.ts --quick
Метрика | Результат |
Recall@5 (20 тестовых запросов против синтетического корпуса из 50 фактов) | 19/20 |
Обнаружение противоречий (10 известных противоречивых пар) | 10/10 |
Задержка запроса, в процессе, 500 фактов | ~1мс p95 |
Это самостоятельные бенчмарки на синтетическом наборе данных, который я собрал сам — не независимо проверенные и не заявление о том, как это работает на вашей реальной кодовой базе. Воспринимайте их как «логика ядра работает как задумано», а не как конкурентное преимущество.
Также в этом репозитории (ранняя стадия / экспериментально)
Монорепозиторий включает расширение для VS Code, десктоп-приложение (Tauri), мобильное приложение, плагин для JetBrains и режим мультиагентного «роя» для декомпозиции задач. Всё это существует и в основном работает, но у них было гораздо меньше реального использования, чем у CLI/MCP-ядра — относитесь к ним как к «попробуйте, если интересно», а не как к «готово к продакшену». Я предпочитаю честно об этом сказать, чем вы узнаете это сами.
Попробуйте, а потом расскажите, что не так
Это действительно полезно лично мне прямо сейчас: запустите команду из 30 секунд на одном из ваших реальных репозиториев и расскажите, что сломалось, что сбило с толку или что сработало неправильно. Такая обратная связь ценнее для этого проекта, чем маркетинговый текст.
Discord: discord.gg/MmsTNm8WF6
Лицензия
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Cloud-hosted MCP server for durable AI memory
Long-term memory for AI coding agents: durable project facts, recalled by every MCP client.
Hosted MCP memory for coding agents: persistent across sessions, editable markdown, team sharing.
An MCP memory server. One memory your agents share — across models, devices and apps.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityBmaintenanceMCP server providing persistent engineering memory and spec-driven development workflows for AI coding agents, preserving learnings across sessions.413,058 PyPIBusiness Source 1.1
- AlicenseCqualityCmaintenanceAn MCP server that gives AI coding assistants persistent memory across sessions with chain-based project tracking, tickets, and structured handoffs.42GPL 3.0
- FlicenseBqualityCmaintenanceMCP server that gives AI coding assistants persistent memory, structural code graph analysis, and safe multi-agent coordination, enabling them to answer architectural questions, track decisions across sessions, and coordinate safely in multi-agent workflows.394-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA local MCP server that gives AI coding agents persistent memory and context across sessions.12 npmMIT