firm-memory-mcp
firm-memory
Слой памяти, который позволяет нашим ИИ-агентам для написания кода помнить, как эта фирма разрабатывает ПО, чтобы им не приходилось переучивать одно и то же при каждом вызове.
CodeGraph отвечает: «что делает код?» Firm Memory отвечает: «почему мы делаем это именно так?»
CodeGraph остаётся источником истины для текущего поведения кода. Память хранит контекстные инженерные знания и может устареть — поэтому когда память и текущий код расходятся, побеждает код.
Как это устроено
OpenCode On-call Future agent
└───────────────┼───────────────┘
│ MCP
┌────────▼─────────┐
│ Firm Memory MCP │ thin transport adapter
└────────┬─────────┘
│
┌────────▼─────────┐
│ Firm Memory │ taxonomy · scope · provenance · lifecycle
└────────┬─────────┘
│ MemoryProvider
┌────────▼─────────┐
│ mem0 │ embeddings · vector search · ranking
└──────────────────┘Платформа владеет смыслом понятия «память фирмы». Провайдер владеет способом её хранения и извлечения. MCP владеет тем, как агенты получают к ней доступ. В этом разделении вся суть: второго провайдера можно подключить, не меняя OpenCode и не трогая контракт MCP.
Related MCP server: Agent Memory Control Plane
Быстрый старт
pip install -e '.[mem0,pgvector,rerank,mcp,dev]'
export FIRM_MEM0_PG_DSN='postgresql://mem0:pw@db.internal:5432/mem0'
export FIRM_MEMORY_DOMAINS='execution,mcx' # this repo's domains
export FIRM_MEMORY_CANDIDATES_PATH='.firm-memory/candidates.json'from firm_memory import FirmMemory, MemoryScope, MemoryType
memory = FirmMemory.from_env() # scoped to this checkout + its domains + the firm
for hit in memory.search("why does OMS reject orders after 15:20"):
print(hit.id, hit.content, hit.provenance.reference)
proposal = memory.propose(
"Cash strategies stop sending at 15:20 because the exchange rejects after that.",
type=MemoryType.BUSINESS_RULE,
scope=MemoryScope(domains=("execution",), repos=("oms", "gateway")),
reference="mr-4821",
)
# Not stored as knowledge yet — it is queued for a human:
print(proposal.accepted, proposal.candidate_id, proposal.decision.reason)
memory.approvals.approve(proposal.candidate_id, approver="ashish")Запустите MCP-сервер для агентов:
firm-memory-mcp # stdio; exposes memory_search / memory_get / memory_propose / memory_correctПять обязательств этого пакета
1. Таксономия
Штатное извлечение провайдера заточено под потребительских ассистентов (еда, хобби, музыка). Наше — под торговые системы. Тринадцать типов, и у каждого есть описание, которое управляет извлечением:
ARCHITECTURE_DECISION · REJECTED_APPROACH · CONVENTION · REVIEW_PATTERN ·
BUG_FIX · TASK_LEARNING · TOOLING_SETUP · DEPENDENCY_DECISION ·
PERFORMANCE_FINDING · BUSINESS_RULE · PRODUCTION_ISSUE · OWNERSHIP ·
TERMINOLOGY
Проверяется до того, как что-либо дойдёт до провайдера. Обе записи распознаются — имя члена (BUSINESS_RULE) и стабильный сетевой slug (business_rules).
Не менее важно то, что исключено: никакого исходного кода, диффов и stack trace; никаких секретов; никаких данных об отдельных инженерах; никакого временного состояния.
2. Область применения
Независимые атрибуты, а не иерархия — потому что знания фирмы не укладываются в дерево:
{"firm": true, "domains": ["execution"], "repos": ["oms", "gateway"]}Память, охватывающая три репозитория, хранится один раз и доступна из каждого из них. Здесь намеренно нет области уровня инженера и уровня команды: один и тот же вопрос должен возвращать одни и те же фирменные знания, кто бы ни спрашивал, а ось идентичности разрезала бы один факт на копии, которые расходятся.
3. Уровни
Ось жизненного цикла, ортогональная статусу подтверждения:
Уровень | Что содержит | Привязан к задаче? |
| Рабочая память по каждому MR — выводы и их решения | Да, обязательно |
| Очищенное знание, прошедшее шлюз подтверждения | Никогда |
| Одна дословная карточка на каждый закрытый issue/MR, документной формы | Никогда |
По умолчанию поиск исключает EPISODIC. Этот дефолт несёт важную нагрузку: для векторного хранилища отсутствие фильтра задачи означает «не важно», а не «не задано», поэтому без него черновая память каждого MR попадала бы в обычный поиск. На это поведение есть контрактный тест.
4. Происхождение и жизненный цикл
Каждая запись памяти несёт свой источник, поэтому инженер может проследить, откуда она взялась — из MR, issue или интервью — и исправить её.
Candidate ─► taxonomy / scope / provenance checks ─► human approval ─► provider.insert()V1 целиком подтверждена человеком; степень уверенности фиксируется с самого начала, чтобы автоматику можно было включить позже, без миграции. Бизнес-правила, архитектурные решения, фирменные соглашения и критичные для продакшена знания всегда требуют человека, какой бы ни была уверенность.
Ничего не удаляется. Исправление называется преемником и помечает запись; протокол содержит и то, что решение было принято, и то, что его отменили.
5. Надёжность
Память работает по принципу best effort. Чтения никогда не бросают исключений: сбой провайдера выход за пределы таймаута даёт пустой результат и записанную метрику, так что неудачное вспоминание не может провалить review кода. Записи же бросают исключения: молча потерять память, которую инженер только что подтвердил, было бы хуже, чем ошибка.
Параметры конфигурации
Настройки платформы не зависят от провайдера; настройки провайдера читаются самим провайдером. Именно разделение превращает смену провайдера в изменение конфигурации.
Переменная | По умолчанию | Значение |
|
| Какой провайдер использовать |
|
| Результатов на один поиск |
|
| Минимальная релевантность |
|
| Лимит ожидания |
| — | Домены, к которым относится эта рабочая копия |
| (git remote) | Переопределить slug репозитория |
| (в процессе) | Где кандидаты ждут человека |
|
| Автоматизация на основе уверенности |
| обязательно | Строка подключения к pgvector |
|
| Имя коллекции |
|
|
|
|
| Локальный кросс-энкодер reranking |
FIRM_MEM0_REPO, FIRM_MEM0_TOP_K, FIRM_MEM0_THRESHOLD и
FIRM_MEM0_FIRM_OWNER всё ещё используются, чтобы существующее развертывание не менялось при обновлении.
Развёртывание самодостаточно и не имеет внешнего трафика. Бизнес-правила, например «MCX orders always route through Risk Engine A», ближе к стратегической интеллектуальной собственности, чем к комментариям в коде, а пул получает объединение access control всех репозиториев, которые его питают.
Структура
src/firm_memory/
├── models.py canonical Memory · status · tier
├── taxonomy.py the firm's vocabulary and its exclusions
├── scope.py firm / domains / repos
├── provenance.py where a memory came from
├── lifecycle.py approval policy and status transitions
├── memory.py the API agents and applications import
├── config.py platform settings
├── metrics.py failure and latency counters
├── repo.py deterministic repo identity
├── providers/
│ ├── base.py the interface: insert · search · get · update
│ ├── registry.py configuration-driven selection
│ ├── inmemory.py dependency-free provider for tests and local use
│ └── mem0/ namespace · filters · mapping · settings · provider
├── ingestion/
│ ├── approval.py the human gate
│ └── store.py where candidates wait
└── mcp/
├── tools.py the four tools (no SDK dependency)
└── server.py thin transport adapter
tests/
├── unit/ modules in isolation
├── integration/ the API across layers, incl. provider swap
├── contract/ against the real mem0 filter pipeline
└── mcp/ the agent-facing surfaceРазработка
.venv/bin/python -m pytest -q # 261 tests (1 skipped without the mcp extra)
.venv/bin/python -m pytest --cov --cov-report=term # 94% coverage
.venv/bin/python -m ruff check src testsКонтрактные тесты — вот на что стоит смотреть. Они прогоняют наши фильтры через настоящее предобработка mem0 и SQL-построитель pgvector, фиксируя ограничения, найденные при чтении исходников: плоские ветки OR, плоские ключи метаданных, списки со значением one of и ключ верхнего уровня, который требует Memory.search. Если обновление mem0 их ломает, они падают громко, а не превращают пул в тихий пустой результат.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Team memory for AI coding agents and code reviews, reviewed by humans and served over MCP.
Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.
Shared MCP memory for AI agents: knowledge base, skills, todos and agent-to-agent handoffs.
Persistent memory, knowledge graph, task management and more for AI agents via MCP.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI agents to capture, store, and retrieve durable learnings from projects via MCP tools, providing a queryable memory of product and technical lessons across repos.MIT
- AlicenseCqualityBmaintenanceEnables governance of AI-agent memory through deterministic routing, explicit ownership, review before promotion, scope-aware retrieval, conflict handling, and auditable receipts via seven MCP tools.77MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceProvides coding agents with governed semantic memory and code-graph context via MCP, enabling code-linked recall, blast-radius impact analysis, and lifecycle-aware memory management.3Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides AI agents with a governed, three-layer project memory (guide, code facts, and knowledge) through namespaced MCP tools for code search, context compilation, impact analysis, and proposal-driven documentation updates.2 npm2MIT