Amber
OfficialAmber
Долговременная память для ИИ-ассистентов.
Amber — это MCP-сервер, который даёт любому ИИ-ассистенту постоянную, доступную для поиска память между разговорами. Ваш ИИ запоминает предпочтения, решения, контекст проекта и личные детали — без каких-либо специальных действий с вашей стороны.
Просто общайтесь как обычно. Amber сохраняет важное и находит его, когда это нужно.
Быстрая установка
Одна команда. Работает с любым MCP-совместимым клиентом.
Claude Code / Claude Desktop
claude mcp add --transport http --scope user amber https://mcp.ambermem.comCursor
Добавьте в ~/.cursor/mcp.json (или %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json в Windows):
{
"mcpServers": {
"amber": {
"url": "https://mcp.ambermem.com"
}
}
}ChatGPT
Настройки → Коннекторы → Создать → URL: https://mcp.ambermem.com
Windsurf
Добавьте в ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": {
"amber": {
"serverUrl": "https://mcp.ambermem.com"
}
}
}VS Code (GitHub Copilot)
Добавьте в .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"amber": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.ambermem.com"
}
}
}Любой MCP-клиент
URL: https://mcp.ambermem.com | Транспорт: Streamable HTTP | Аутентификация: OAuth 2.1 (автоматически определяется)
Related MCP server: MCP-Mem0
Как это работает
Вы общаетесь с вашим ИИ как обычно. Amber сохраняет важные факты в фоновом режиме.
В следующем разговоре ваш ИИ автоматически ищет в Amber, когда контекст может помочь.
Память улучшается со временем. Чем больше вы используете, тем лучше она становится.
Никакой настройки. Никаких тегов. Никакой ручной организации.
Что делает Amber особенным
Возможность | Базовые серверы памяти | Amber |
Хранение | Одно векторное представление на память | Несколько семантических вариантов на факт |
Поиск | Одиночный векторный поиск | Гибрид: вектор + ключевые слова + слияние RRF |
Запросы | Только точное совпадение | Автоматически расширяемые (синонимы, перефразировки) |
Входные данные | Сохраняются как есть | Разбиваются LLM на атомарные факты |
Темы | Ручные теги или отсутствуют | Автоматическая категоризация с помощью LLM |
Время | Нет временной осведомлённости | Разбор времени на естественном языке («на прошлой неделе», «3 дня назад») |
Технические детали
23 MCP-инструмента (14 для памяти, 7 для аккаунта, 2 для обратной связи/уведомлений)
Гибридный конвейер поиска: векторный поиск + полнотекстовый поиск + Reciprocal Rank Fusion
Разбиение на основе LLM: текст → атомарные факты, каждый из которых можно искать независимо
Многовариантные эмбеддинги: каждый факт хранится с ~4 перефразировками для более высокой полноты поиска
Расширение запросов: поисковые запросы автоматически переформулируются для поиска семантически связанных воспоминаний
Автоматическая категоризация тем: воспоминания группируются по темам, сгенерированным LLM
Временной разбор: «что я говорил на прошлой неделе?» просто работает
Асинхронная обработка: сохранение завершается в фоне за 10–30 секунд и никогда не блокирует ваш разговор
Цены
60-дневная бесплатная пробная версия — без оплаты, отмена в любое время
$2.99/месяц после пробного периода, через PayPal
Мгновенная отмена — попросите вашего ИИ отменить подписку или отмените напрямую через PayPal
Без привязки — экспортируйте все свои данные в JSON в любое время
Конфиденциальность
Электронная почта не собирается
Никакого маркетинга, никакого спама
Данные изолированы для каждого пользователя (отдельная база данных)
PayPal обрабатывает всю платёжную информацию
Доступны полный экспорт и удаление аккаунта
Соответствие GDPR (минимизация данных по дизайну)
Архитектура
Amber работает на Cloudflare Workers (нулевые холодные запуски, глобальное развёртывание на периферии) с базами данных Turso (по одной на пользователя, полная изоляция). Обработка LLM использует Gemini Flash для разбиения/расширения и OpenAI для эмбеддингов.
Полная техническая документация: ambermem.com/llms.txt
Ссылки
Веб-сайт: ambermem.com
MCP-эндпоинт:
https://mcp.ambermem.comПолитика конфиденциальности: ambermem.com/privacy
Условия использования: ambermem.com/terms
Техническая документация (для ИИ): ambermem.com/llms.txt
Сообщить о проблеме: ambermem.com/report — аккаунт не требуется, и это работает даже если ваш клиент не может подключиться. В рамках сеанса ассистент также может напрямую вызвать инструмент
amber_send_feedback_to_developer.
Часто задаваемые вопросы
Замедлит ли это мой ИИ? Нет. Хранение асинхронное (в фоне). Поиск добавляет <1 секунды.
Что если Amber прекратит работу? Экспортируйте все свои данные в JSON в любое время. Ваши данные всегда принадлежат вам.
Нужна ли мне учётная запись PayPal? В настоящее время да. PayPal обрабатывает и идентификацию, и выставление счетов. Скоро появятся дополнительные варианты входа.
Безопасны ли мои данные? Каждый пользователь получает полностью изолированную базу данных. Данные не передаются между пользователями. Amber не имеет доступа к вашим платёжным данным PayPal.
Могу ли я развернуть самостоятельно? В настоящее время нет. Amber — управляемый сервис. Мы берём на себя инфраструктуру, масштабирование и затраты на LLM, чтобы вам не пришлось.
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 Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that provides AI agents with persistent memory capabilities through Mem0, allowing them to store, retrieve, and semantically search memories.681MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA template implementation of the Model Context Protocol server that integrates with Mem0 to provide AI agents with persistent memory capabilities for storing, retrieving, and searching memories using semantic search.MIT
- -licenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceProvides AI agents with persistent long-term memory capabilities using semantic search. Enables storing, retrieving, and searching memories through three core tools integrated with Mem0 and vector storage.
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides AI agents with persistent, searchable memory that survives across conversations using semantic search, temporal versioning, and smart organization. Enables long-term context retention and cross-session continuity for AI assistants.14
Related MCP Connectors
Persistent memory for AI agents — verbatim conversations, searchable by meaning.
Universal memory for AI agents and tools. Save, organize and search context anywhere.
Persistent memory and knowledge graphs for AI agents. Hybrid search, context checkpoints, and more.
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/ambermem/amber'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server