Эфемерный буферный MCP-сервер (ephemeral-buffer)

Эфемерный механизм захвата вывода команд в памяти и гибридный поисковый движок (BM25 + семантические эмбеддинги) для ИИ-ассистентов программирования (Claude Code, Antigravity, Cursor и т. д.).

🎯 Проблема, которую это решает

Когда агенты программирования выполняют команды, генерирующие большие объёмы вывода (тысячи строк журналов сборки, прогонов тестов, стектрейсов, дампов JSON), агенты сталкиваются с двумя режимами отказа:

1. Загрязнение контекста: Поглощение мегабайтов необработанного текста раздувает лимиты токенов и ухудшает рассуждения модели.

2. Слепая фильтрация через Bash: Агенты тратят множество ходов, запуская head, tail, grep и awk, пытаясь угадать паттерны ошибок.

Related MCP server: Qurio MCP Server

💡 Решение

ephemeral-buffer предоставляет временное кольцевое хранилище в памяти с двойным гибридным индексированием:

• Лексический поиск BM25 (SQLite FTS5): Для точных совпадений по кодам ошибок (NullPointerException, ECONNREFUSED, exit 137, HTTP 502).

• Плотный семантический векторный поиск (FastEmbed ONNX): Для нечётких концептуальных запросов («Где произошёл сбой пула соединений с БД?» или «Почему не прошла аутентификация?»).

• Слияние рангов по взаимности (RRF): Объединяет лексическое и семантическое ранжирование для высокоточной выборки.

• Вытеснение из кольцевого буфера: Хранит только последние $N$ захватов (по умолчанию: 10), гарантируя отсутствие накопления постоянного хранилища или утечек памяти.

🏗 Архитектура и поток

flowchart TD
    subgraph Ingestion["1. Ingestion Paths"]
        A["CLI Pipe: command 2>&1 | agy-cap"] --> D["Unix Socket (/tmp/ephemeral_buffer.sock)"]
        B["Agent Tool: execute_and_capture(cmd)"] --> E["Ephemeral Ring Buffer Engine"]
        C["Agent Tool: capture_text / capture_file"] --> E
        D --> E
    end

    subgraph Indexing["2. Dual Hybrid Indexing"]
        E --> F["SQLite FTS5 (BM25 Lexical)"]
        E --> G["FastEmbed ONNX (Dense Vectors)"]
    end

    subgraph Querying["3. Agent Query & Retrieval"]
        F & G --> H["Reciprocal Rank Fusion (RRF)"]
        H --> I["search_capture(query, mode='hybrid')"]
        I --> J["Precise Context Chunk + Line Numbers"]
    end

🚀 Как это использовать

1. Из терминала (конвейер CLI через agy-cap)

Вы можете передавать вывод команд напрямую в работающий MCP-сервер:

# Pipe any command output into the buffer
pytest -v 2>&1 | agy-cap --label "pytest run"

# Or wrap command execution
agy-cap --label "backend build" -- cargo build --verbose

2. От ИИ-агента через MCP-инструменты

Агент имеет доступ к следующим инструментам:

🛠 Тестирование сервера

Запустите набор тестов:

./venv/bin/python test_engine.py