How do I use VecMory?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@VecMory recall similar errors to database connection failure" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

VecMory

by judas-priest

Overview Schema Related Servers Score Discussions

JavaScript

Remote

VecMory

MCP-сервер контекстной памяти для AI-агентов.

Хранит цепочки запрос -> ошибка -> решение как граф с типизированными рёбрами. Эмбеддинг локальный (CPU, без внешних API). Данные живут в таблице Integram.

Установка

# С GitHub напрямую
npm install judas-priest/vecmory

# Или с пином на конкретный коммит (для стабильности)
npm install judas-priest/vecmory#0cd238f

# Или клонировать и установить локально
git clone https://github.com/judas-priest/vecmory.git
cd vecmory && npm install

Related MCP server: AI Context Memory

Настройка

Создайте .env:

VECMORY_BASE_URL=https://ideav.ru
VECMORY_DB=mem
VECMORY_TOKEN=your-token
VECMORY_TABLE_ID=724958
VECMORY_FIELD_TEXT=724959
VECMORY_FIELD_VEC=724960
VECMORY_FIELD_NEIGHBORS=724962
VECMORY_FIELD_CLEANED_QUERY=724978
VECMORY_FIELD_DOMAIN=724980
VECMORY_FIELD_TOPIC=724982
VECMORY_FIELD_ESSENCE=724984
VECMORY_FIELD_POPULARITY=724986
VECMORY_FIELD_DECAY=724988
VECMORY_FIELD_IMPORTANCE=724990
VECMORY_FIELD_EDGE_TYPES=724992
VECMORY_MODEL=Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

Подключение к Claude Code

{
  "mcpServers": {
    "vecmory": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/vecmory/src/mcp-server.js"],
      "env": {
        "VECMORY_BASE_URL": "https://ideav.ru",
        "VECMORY_DB": "mem",
        "VECMORY_TOKEN": "your-token",
        "VECMORY_TABLE_ID": "724958",
        "VECMORY_FIELD_TEXT": "724959",
        "VECMORY_FIELD_VEC": "724960",
        "VECMORY_FIELD_NEIGHBORS": "724962",
        "VECMORY_FIELD_CLEANED_QUERY": "724978",
        "VECMORY_FIELD_DOMAIN": "724980",
        "VECMORY_FIELD_TOPIC": "724982",
        "VECMORY_FIELD_ESSENCE": "724984",
        "VECMORY_FIELD_POPULARITY": "724986",
        "VECMORY_FIELD_DECAY": "724988",
        "VECMORY_FIELD_IMPORTANCE": "724990",
        "VECMORY_FIELD_EDGE_TYPES": "724992",
        "VECMORY_MODEL": "Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
      }
    }
  }
}

MCP-тулзы

Тулза	Параметры	Что делает
`recall`	`query`, `k?`	Семантический поиск + обход графа соседей (garland)
`remember`	`text`, `domain?`, `topic?`, `essence?`	Записать факт/решение в память
`forget`	`nodeId`	Удалить узел и очистить рёбра
`memory_status`	—	Статистика: total, withNeighbors, avgDegree, byDomain

Архитектура

Claude Code / AI-агент
        |
        | MCP stdio
        v
┌─────────────────────────────────┐
│  vecmory (npm, MCP-сервер)       │
│                                   │
│  MCP layer     — 4 тулзы         │
│  Embedder      — @xenova/transformers, 384-dim, CPU │
│  MemoryGraph   — узлы + типизированные рёбра        │
│  SearchEngine  — cosine brute-force                  │
│  DecayManager  — затухание неиспользуемых узлов      │
│  IntegramHTTP  — HTTP-клиент к Integram API          │
└────────────┬────────────────────┘
             |  HTTP (fetch)
             v
┌─────────────────────────────────┐
│  Integram PHP-бэкенд             │
│  ideav.ru                        │
└─────────────────────────────────┘

Структура узла

Каждый узел — запись в таблице Integram:

Поле	Тип	Описание
`text`	MEMO	Исходный текст
`cleaned_query`	MEMO	Очищенный текст (без ID, хешей)
`vec`	MEMO	Вектор 384-dim как JSON-массив
`domain`	SHORT	Категория: `integrations`, `infra`, `project_X`
`topic`	SHORT	Тип: `bug_fix`, `feature_request`, `question`
`essence`	SHORT	1-3 ключевых слова
`popularity_counter`	NUMBER	Счётчик обращений
`decay_score`	NUMBER	Коэффициент затухания (0.0-1.0)
`importance_weight`	NUMBER	Вес важности
`neighbors`	MEMO	JSON-массив ID соседей
`edge_types`	MEMO	JSON: `{ "node_id": "SIMILAR_TO", ... }`

Типы рёбер

Тип	Когда создаётся
`SIMILAR_TO`	Автоматически при записи (top-k по косинусу)
`CAUSED_BY`	Явно при записи
`FOLLOWED_BY`	Следующий запрос в сессии
`BELONGS_TO`	По полю `domain`
`REFERENCES`	По совпадению `essence`

Пайплайны

remember(text, meta?)

Очистка текста (удаление ID, хешей, стоп-слов)
Эмбеддинг — 384-dim, L2-нормализация
Поиск top-k соседей по косинусу
Создание записи в Integram
Добавление рёбер SIMILAR_TO (forward + backward)
Return { id, neighbors, scores }

recall(query, k?)

Эмбеддинг запроса
Cosine top-k
Обход рёбер на garlandDepth шагов (BFS)
Bump popularity_counter, reset decay_score
Return { nodes, garland, total }

Конфигурация

Переменная	По умолчанию	Описание
`VECMORY_TOP_K`	16	Кол-во результатов поиска
`VECMORY_GARLAND_DEPTH`	2	Глубина обхода графа
`VECMORY_DECAY_RATE`	0.95	Множитель затухания
`VECMORY_DECAY_THRESHOLD`	0.1	Порог архивации
`VECMORY_MODEL`	`Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2`	Модель эмбеддинга

Разработка

npm test          # запуск тестов
npm run test:watch  # watch-режим

Структура пакета

src/
  index.js              — VecMory class (оркестратор)
  mcp-server.js         — MCP stdio сервер (4 тулзы)
  integram-client.js    — HTTP-клиент к Integram API
  embedder.js           — @xenova/transformers wrapper
  search.js             — cosine brute-force
  graph.js              — рёбра, garland, обход
  decay.js              — затухание, архивация
  cleaner.js            — очистка текста
test/
  *.test.js             — 51 тест

Зависимости

Пакет	Зачем
`@xenova/transformers`	Локальный эмбеддинг (ONNX, CPU)
`@modelcontextprotocol/sdk`	MCP-сервер

HTTP через globalThis.fetch (Node 18+). Минимум зависимостей.

Roadmap

Серверный косинус через формульные колонки Integram (тип 101)
RECURSIVE-отчёт для серверного графа
Суб-отчёты для пайплайна cosine → graph
Claude Code хуки (auto-recall, auto-remember)
A/B тестирование «с памятью / без»

Лицензия

MIT

This server cannot be installed

license - permissive license

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

Resources

Need Help?

Related Servers

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

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

Latest Blog Posts

Lightport: Open-Sourcing Glama's AI Gateway
By punkpeye on April 27, 2026.
open source
OpenAI
Tool Definition Quality Score (TDQS)
By punkpeye on April 3, 2026.
mcp
The Hackers Who Tracked My Sleep Cycle
By punkpeye on March 26, 2026.
security

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/judas-priest/vecmory'

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