Skip to main content
Glama
aeriondyseti

Vector Memory MCP Server

by aeriondyseti

MCP-сервер векторной памяти

Семантическое хранилище памяти для ИИ-ассистентов. Сохраняйте решения, шаблоны и контекст, которые сохраняются между сессиями.

Локальный MCP-сервер, предоставляющий векторное хранилище памяти. Использует локальные эмбеддинги и SQLite с sqlite-vec для быстрого и приватного семантического поиска — всё в одном файле.

License: MIT npm version


Возможности

  • Локально и приватно — все эмбеддинги генерируются локально (all-MiniLM-L6-v2, 384 измерения), данные хранятся в одном файле SQLite

  • Семантический поиск — гибридный векторный и полнотекстовый поиск с ранжированием на основе намерений

  • Пакетные операции — сохранение, обновление, удаление и получение нескольких воспоминаний одновременно

  • Контрольные точки сессии (Waypoints) — сохранение и восстановление контекста проекта между сессиями

  • История диалогов — индексация и поиск по транскриптам сессий Claude Code

  • MCP Native — стандартный протокол, работает с любым MCP-совместимым клиентом


Related MCP server: Memorious MCP

Установка

Существует два способа установки Vector Memory, в зависимости от того, какой уровень интеграции вам нужен.

Вариант А: Плагин Claude Code (рекомендуется)

Установите как плагин, чтобы получить полный функционал: MCP-сервер, хуки жизненного цикла сессии, навыки работы с контрольными точками и мониторинг контекста — всё управляется автоматически.

# Add the marketplace
claude plugin marketplace add AerionDyseti/vector-memory-mcp

# Install the plugin
claude plugin install vector-memory@vector-memory-mcp

Это клонирует репозиторий и запускает MCP-сервер напрямую из исходного кода. Хуки обрабатывают события запуска/очистки/сжатия сессии, а навыки предоставляют /waypoint:set, /waypoint:get и рекомендации по использованию памяти.

Вариант Б: Только MCP-сервер

Установите только MCP-сервер через npm, если вам нужно хранилище памяти без хуков или навыков, или если вы используете MCP-клиент, отличный от Claude Code.

bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp

При первой установке загружаются модели машинного обучения (~90 МБ). Это может занять минуту.

Затем добавьте в конфигурацию вашего MCP-клиента (например, ~/.claude/settings.json):

{
  "mcpServers": {
    "vector-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "bunx",
      "args": ["--bun", "@aeriondyseti/vector-memory-mcp"]
    }
  }
}

Системные требования

  • Bun 1.0+

  • MCP-совместимый клиент (Claude Code, Claude Desktop и т.д.)


Инструменты

Перезапустите ваш MCP-клиент после установки. Теперь вам доступны:

Инструмент

Описание

store_memories

Сохранение воспоминаний (принимает массив)

search_memories

Поиск релевантных воспоминаний семантически

get_memories

Получение воспоминаний по ID (принимает массив)

update_memories

Обновление существующих воспоминаний

delete_memories

Удаление воспоминаний (принимает массив)

report_memory_usefulness

Голосование за полезность воспоминания

set_waypoint

Сохранение контекста сессии для будущего использования

get_waypoint

Восстановление контекста сессии

index_conversations

Индексация логов сессий Claude Code как истории для поиска

list_indexed_sessions

Просмотр проиндексированных сессий диалогов

reindex_session

Принудительная переиндексация конкретной сессии


Использование

Сохранение воспоминания:

You: "Remember that we use Drizzle ORM for database access"
Assistant: [calls store_memories]

Поиск воспоминаний:

You: "What did we decide about the database?"
Assistant: [calls search_memories with relevant query]

Контрольные точки сессии:

You: "Save context for next session"
Assistant: [calls set_waypoint with summary, completed items, next steps]

История диалогов (требуется --enable-history):

You: "What did we discuss about the API design last week?"
Assistant: [calls search_memories with history_only: true, history_before/after filters]

Конфигурация

Флаги CLI:

Флаг

Псевдоним

По умолчанию

Описание

--db-file <path>

-d

.vector-memory/memories.db

Расположение базы данных (относительно текущей рабочей директории)

--port <number>

-p

3271

Порт HTTP-сервера

--no-http

(HTTP включен)

Отключить транспорт HTTP/SSE

--enable-history

(отключено)

Включить индексацию истории диалогов

--history-path

(автоопределение)

Путь к директории с логами сессий

--history-weight

0.75

Вес результатов истории в объединенном поиске


Каналы релизов

Пользователи плагина: Плагин отслеживает ветку репозитория по умолчанию. Чтобы переключить каналы, переустановите из конкретной ветки или тега.

Пользователи npm: Стабильный релиз предоставляется по умолчанию:

bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp

Предварительные каналы доступны для тестирования предстоящих изменений. Они нестабильны и могут сломаться без предупреждения — используйте на свой страх и риск.

Канал

npm

Описание

@latest

(по умолчанию)

Стабильные релизы

@rc

@aeriondyseti/vector-memory-mcp@rc

Кандидаты в релиз — финальное тестирование перед стабильной версией

@dev

@aeriondyseti/vector-memory-mcp@dev

Сборки для разработки — новейшие функции, наименьшая стабильность

# Install the dev channel
bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp@dev

# Pin to a specific pre-release version
bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp@2.1.0-dev.1

# Go back to stable
bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp@latest

Внимание: Предварительные версии могут содержать критические изменения, незавершенные функции или требования к миграции данных, которые еще не были окончательно утверждены. Не используйте их в рабочих процессах, от которых вы зависите.


Миграция с 1.x (LanceDB)

Версия 2.0 заменила LanceDB на SQLite (sqlite-vec) для хранения. Если у вас есть существующие данные из 1.x, сервер обнаружит их автоматически и предложит выполнить миграцию:

vector-memory-mcp migrate

Это прочитает вашу директорию LanceDB, создаст новый файл SQLite и выведет инструкции по их замене. Ваши исходные данные сохраняются до тех пор, пока вы не удалите их вручную.

Что изменилось:

  • Хранилище: Директория LanceDB (~845 файлов) → один файл .db

  • Зависимости: 223 МБ (@lancedb/lancedb + apache-arrow) → 24 КБ (sqlite-vec)

  • Среда выполнения: Поддержка Node.js прекращена, требуется Bun (для bun:sqlite)


Разработка

git clone https://github.com/AerionDyseti/vector-memory-mcp.git
cd vector-memory-mcp
bun install

bun run test      # Run all tests
bun run dev       # Watch mode
bun run typecheck # Type checking

Смотрите CHANGELOG.md для истории релизов и ROADMAP.md для планируемых функций.


Участие в разработке

Вклад приветствуется! См. issues для областей, в которых нам нужна помощь.

Лицензия

MIT - см. LICENSE


Создано с использованием MCP SDK, sqlite-vec и Transformers.js

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
2wRelease cycle
11Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • -
    license
    -
    quality
    -
    maintenance
    Provides persistent local memory functionality for AI assistants, enabling them to store, retrieve, and search contextual information across conversations with SQLite-based full-text search. All data stays private on your machine while dramatically improving context retention and personalized assistance.
    3
  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Provides AI assistants with long-term semantic memory capabilities through local vector-based storage. Enables storing, recalling, and managing information across sessions with complete privacy using ChromaDB, with no data ever leaving your machine.
    3
    9
    MIT
  • A
    license
    -
    quality
    -
    maintenance
    Provides AI coding agents with persistent, long-term memory through local semantic search and SQLite storage. It enables agents to save and retrieve architectural decisions or project context across different conversation sessions without requiring cloud services.
  • F
    license
    -
    quality
    D
    maintenance
    Provides persistent AI agent memory using a local vector database for long-term semantic storage and short-term session scratchpads. It enables low-latency memory operations including search, storage, and bulk management without external cloud dependencies.

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Persistent memory for AI agents. Search, store, and recall across sessions.

  • Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.

  • Long-term memory for AI assistants. Hybrid retrieval, query expansion, auto-topics.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

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/aeriondyseti/vector-memory-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server