Atlas
Atlas 2.0 — Постоянная память для агентов кодирования
Atlas даёт агентам кодирования память. Ваш ИИ может писать код. Atlas помогает ему помнить, зачем.
Что такое Atlas?
Atlas — это постоянная, осведомлённая о репозиториях инфраструктура памяти для автономных агентов кодирования. Она использует CockroachDB как надёжную систему записи как для структурированной, так и для семантической памяти, позволяя агентам:
Помнить между сессиями — контекст сохраняется после перезапуска агента
Учиться на истории git — автоматически извлекать воспоминания из коммитов
Искать семантически — векторный kNN по эмбеддингам AWS Bedrock
Передавать работу — структурированная передача контекста между агентами
Отслеживать решения — почему были сделаны выборы, какие альтернативы существовали
Related MCP server: agent-memory
Архитектура
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code / Codex / Cursor (MCP Client) │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│ MCP Protocol
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ Atlas MCP Server (10 tools) │
│ - atlas_start_session │
│ - atlas_save_memory │
│ - atlas_record_decision │
│ - atlas_scan_repository │
│ - atlas_extract_git_memories │
│ - atlas_search_memory │
│ - atlas_end_session │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ Atlas Memory Layer │
│ - writer.ts (session lifecycle, memory persistence) │
│ - retrieval.ts (11 query functions) │
│ - embedder.ts (AWS Bedrock Titan v2, 1024d vectors) │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ CockroachDB Cloud (Source of Truth) │
│ - Structured memory (Prisma models) │
│ - Semantic memory (VECTOR + kNN) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘Возможности
Основная система памяти
Отслеживание сессий — каждая сессия кодирования имеет временную шкалу воспоминаний и решений
Типы воспоминаний — ARCHITECTURE, DECISION, BUG, TODO, WARNING, IMPORTANT_FILE, DEPENDENCY, SECURITY, CONTEXT
Фильтрация по важности — только воспоминания с важностью ≥ 3 встраиваются (снижает стоимость)
Отслеживание разрешений — TODO и BUG могут быть отмечены как решённые без удаления
Интеллектуальное извлечение
Сканер репозитория — автоматически определяет технологический стек из package.json, requirements.txt, go.mod, Cargo.toml
Извлечение воспоминаний из git — анализирует сообщения коммитов и изменения файлов для создания воспоминаний
Обнаружение архитектуры — извлекает системный дизайн из README.md
Важные файлы — определяет критические файлы (конфигурация, схемы, манифесты)
Семантический поиск
Векторный kNN — на базе AWS Bedrock Titan Embeddings v2
Поиск по нескольким репозиториям — поиск по всем репозиториям или ограничение одним
Фильтрация по типу — фильтрация по типу воспоминания
Журнал аудита — каждое извлечение регистрируется для наблюдаемости
Передача между агентами
Структурированные передачи — «Что я сделал / Что не удалось / Что дальше»
Файлы проекции .atlas/ — переносимый запасной вариант, когда сервер MCP не подключён
Продолжить с того места, где остановились — интерфейс показывает сводку последней сессии, открытые задачи, ключевые решения
Настройка
1. Предварительные требования
Node.js 18+
Учётная запись CockroachDB Cloud (бесплатный тариф подходит)
Учётная запись AWS с доступом к Bedrock (Titan Embeddings v2)
2. Переменные окружения
Создайте .env:
# CockroachDB connection string
DATABASE_URL="postgresql://user:password@cluster.cockroachlabs.cloud:26257/defaultdb?sslmode=require"
# AWS Bedrock (for embeddings)
AWS_REGION="us-east-1"
AWS_ACCESS_KEY_ID="your-key"
AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your-secret"3. Настройка базы данных
# Install dependencies
npm install
# Apply schema to CockroachDB
npx prisma db push
# Generate Prisma Client
npx prisma generate4. Настройка сервера MCP
Добавьте в настройки Claude Code (~/.config/claude-code/settings.json):
{
"mcpServers": {
"atlas": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/atlas-2/mcp-server/dist/index.js"],
"env": {
"DATABASE_URL": "postgresql://...",
"AWS_REGION": "us-east-1",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "...",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "..."
}
}
}
}5. Хук автоматического запуска (опционально)
Установите хук SessionStart, чтобы контекст Atlas внедрялся автоматически каждый раз при запуске сессии Claude Code — без необходимости ручного вызова atlas_start_session:
bash scripts/install-autofire.shЭто записывает хук SessionStart в ~/.config/claude-code/settings.json. Когда вы открываете Claude Code в любом репозитории, где есть файлы .atlas/ или ATLAS.md, контекст выводится в начале сессии. Хук остаётся незаметным для репозиториев, которые Atlas ещё не видел.
6. Запуск интерфейса
npm run devПерейдите по адресу http://localhost:3000, чтобы увидеть панель управления Atlas.
Использование
Из Claude Code
# Start a session (auto-fired if you installed the hook, otherwise call manually)
atlas_start_session(repoPath="/home/user/my-project", repoName="my-project", agentId="claude-code")
# Scan repository for tech stack and architecture
atlas_scan_repository(repoPath="/home/user/my-project", repoId="...")
# Extract memories from git history
atlas_extract_git_memories(sessionId="...", repoId="...", repoPath="/home/user/my-project")
# Save a memory
atlas_save_memory(sessionId="...", repoId="...", kind="ARCHITECTURE", content="Uses Next.js 14 with App Router", importance=4)
# Record a decision
atlas_record_decision(sessionId="...", repoId="...", title="Use Prisma over Drizzle", rationale="Team familiarity", alternatives=["Drizzle", "TypeORM"])
# Search memories
atlas_search_memory(query="how does authentication work?", repoPath="/home/user/my-project")
# Generate ATLAS.md (portable session-start primer, no MCP needed)
atlas_generate_atlas_md(repoPath="/home/user/my-project")
# Reconstruct project timeline
atlas_reconstruct_timeline(repoPath="/home/user/my-project", since="2026-01-01")
# End session
atlas_end_session(sessionId="...", summary="Added user authentication", repoPath="/home/user/my-project")Из OpenAI Codex / Режима агента VS Code (межагентный)
Atlas использует стандартный MCP — любой агент, поддерживающий Model Context Protocol, может его использовать. Для Codex в VS Code добавьте Atlas в ваш .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"atlas": {
"type": "stdio",
"command": "node",
"args": ["/path/to/atlas-2/mcp-server/dist/index.js"],
"env": {
"DATABASE_URL": "postgresql://...",
"AWS_REGION": "us-east-1",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "...",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "..."
}
}
}
}И Claude Code, и Codex пишут в один и тот же кластер CockroachDB, поэтому воспоминания, созданные в одном агенте, немедленно доступны другому. Поле agentId в каждой записи сессии и воспоминания отслеживает, какой агент её создал.
Из интерфейса
Рабочее пространство (
/) — Все репозитории с количеством сессий, открытыми задачами, последним агентомРепозиторий (
/repo/[id]) — Виджет «Продолжить с того места, где остановились», недавние сессии, открытые задачи, ключевые решенияСессия (
/session/[id]) — Временная шкала сессии с воспоминаниями и решениями в хронологическом порядкеПоиск (
/search) — Семантический поиск воспоминаний по всем репозиториям
Маршруты API
GET /api/repositories— Список всех репозиториевGET /api/repositories/[id]— Получить репозиторий по ID с контекстомPOST /api/sessions— Начать новую сессиюGET /api/sessions/[id]— Получить детали сессииPOST /api/sessions/[id]/handoff— Создать документ передачиGET /api/memories/search?q=query— Семантический поискGET /api/memories/stats— Статистика воспоминаний
Развёртывание
Vercel (интерфейс)
# Install Vercel CLI
npm i -g vercel
# Deploy
vercel --prod
# Set environment variables in Vercel dashboardСервер MCP
Сервер MCP работает локально на вашей машине. Каждый разработчик должен настроить его в своих настройках Claude Code.
Для командных развёртываний рассмотрите:
Запуск сервера MCP на общем сервере разработки
Использование SSH-туннелирования для подключения Claude Code к удалённому серверу MCP
Развёртывание в виде контейнера с общим подключением к CockroachDB
Технологический стек
Фронтенд — Next.js 14, React, TypeScript, Tailwind CSS
Бэкенд — Маршруты API Next.js, Prisma ORM
База данных — CockroachDB Cloud (совместима с PostgreSQL, поддержка векторов)
Эмбеддинги — AWS Bedrock Titan Embeddings v2 (1024d)
MCP — Model Context Protocol (интеграция с Claude Code)
Развёртывание — Vercel (интерфейс), локально/SSH (сервер MCP)
Почему CockroachDB?
Векторное индексирование — нативный тип VECTOR с поиском по косинусному сходству
Распределённый SQL — горизонтальная масштабируемость без сложности шардирования
Поддержка Prisma — типобезопасные запросы с автоматически сгенерированным клиентом
Бесплатный тариф — 5 ГБ хранилища, идеально для личных проектов
Почему Atlas 2.0?
Atlas 1.0 был трейсером кошельков блокчейна — интересный продукт, но косвенно связанный с «агентной памятью».
Atlas 2.0 ЯВЛЯЕТСЯ системой агентной памяти:
✅ Структурированная память (модели CockroachDB: сессии, воспоминания, решения)
✅ Семантическая память (VECTOR + поиск kNN через эмбеддинги AWS Bedrock)
✅ Постоянная память (сохраняется между сессиями, путешествует с репозиторием через файлы .atlas/)
✅ Многоагентность (MCP для Claude/Codex + SDK для пользовательских агентов)
✅ Осведомлённость о репозиториях (память привязана к проектам, а не только к учётным записям пользователей)
Лицензия
MIT
This server cannot be installed
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
- Alicense-qualityCmaintenanceEnables AI agents to store, retrieve, and manage contextual knowledge across sessions using semantic search with PostgreSQL and vector embeddings. Supports memory relationships, clustering, multi-agent isolation, and intelligent caching for persistent conversational context.2848MIT
- Alicense-qualityBmaintenanceA persistent, trust-scored project memory for AI coding agents, backed by PostgreSQL + pgvector, providing durable memory of architecture decisions, bug patterns, and coding conventions.261MIT
- Alicense-qualityCmaintenanceGives AI coding agents persistent memory by storing observations, decisions, and learnings in a local SQLite database with vector search, full-text search, and a rules engine.4MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceProvides persistent, searchable memory across AI coding agent and chat history (Claude Code, Codex, Gemini CLI, ChatGPT, and more) via retrieval-augmented generation, enabling semantic and hybrid search to retain context across sessions.55MIT
Related MCP Connectors
Persistent memory for AI agents. Search, store, and recall across sessions.
Persistent memory for AI agents — verbatim conversations, searchable by meaning.
Universal memory for AI agents and tools. Save, organize and search context anywhere.
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/greyw0rks/atlas'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server