Skip to main content
Glama

claude-memory

Память + отслеживание проектов для Claude Code. Один MCP-сервер.

  • Семантический поиск по всем прошлым транскриптам Claude Code — новые сессии вспоминают старые, далеко за пределами окна контекста

  • Постоянные заметки (remember) — для проекта или глобальные

  • Структурированное отслеживание: проекты → вехи → эпики → тикеты → задачи, отображается как дорожная карта

  • Элементы отслеживания встроены в то же векторное пространство — тикеты появляются в семантическом поиске

  • Системные промпты для каждого проекта, хранятся в БД, внедряемые при старте сессии

Стек: эмбеддинги Voyage AI + векторная БД Qdrant + SQLite + FastMCP. Всё бесплатно: бесплатного тарифа Voyage с запасом хватает для личного использования, бесплатный тариф Qdrant Cloud вмещает 1 млн векторов (или запустите локальный docker). Эксплуатация — $0.

Setup

Два ключа:

git clone https://github.com/mathis-sperlich/claude-memory
cd claude-memory
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# fill VOYAGE_API_KEY, QDRANT_URL, QDRANT_API_KEY

Укажите SCAN_PROJECTS в ingest.py на ваши каталоги транскриптов (Claude Code сохраняет их в ~/.claude/projects/<encoded-project-dir>/*.jsonl).

Индексация

.venv/bin/python ingest.py --dry-run   # sanity-check chunking
.venv/bin/python ingest.py             # embed + upsert

Идемпотентно — повторные запуски встраивают только новые фрагменты. Безопасно как cron-задача. Шаблон launchd для почасового запуска: launchd/com.mathis.claude-memory.plist (отредактируйте пути, cp в ~/Library/LaunchAgents/, launchctl load).

Проверьте поиск из CLI:

.venv/bin/python query.py "how did the auth token refresh bug get fixed?"

Плохие результаты? Уменьшите MAX_CHUNK_CHARS в ingest.py или попробуйте модель побольше EMBED_MODEL в .env и повторите индексацию с --reset.

Подключение к Claude Code

~/.claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "claude-memory": {
      "command": "/path/to/claude-memory/.venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/claude-memory/mcp_server.py"]
    }
  }
}

Перезапустите Claude Code. Готово — теперь у Claude есть query_history, remember, инструменты отслеживания и инструменты системных промптов.

Инструменты

Память

Инструмент

Назначение

query_history(question, k=, project=, since=, kind=)

Семантический поиск по всему. kind: note, transcript, tracking или подтип

list_recent_sessions(days=, project=)

Над чем я недавно работал

remember(content, title=, tags=, project=)

Сохранить постоянную заметку. project ограничивает её; если опущен → глобальная (появляется в поиске каждого проекта)

list_notes(tag=, limit=) / forget(note_id)

Управление заметками

Отслеживание

Иерархия: проект → веха (необязательно) → эпик → тикет → задача.

Инструмент

Назначение

create_project(name, description=)

Верхний уровень иерархии

create_milestone(project, name, body=, target_date=)

Что выходит вместе

create_epic(project, title, body=, milestone=, priority=)

Группировка тикетов для достижения цели

create_ticket(project, title, body=, epic=, priority=)

Единица работы

create_todo(project, title, body=, ticket=, priority=)

Маленький шаг

list_items(kind=, project=, status=, parent_id=)

Отфильтрованный список

get_item(id)

Один элемент + дочерние элементы

update_item(id, status=, title=, body=, priority=, ...)

Частичное обновление, ошибка на неприменимых полях

delete_item(id)

Удаление. Проекты должны быть сначала пустыми

get_roadmap(project)

Дорожная карта в Markdown: вехи → эпики → тикеты + прогресс

list_projects()

Имена всех проектов во всех хранилищах

status: open / in_progress / done. priority: P0P3.

Системные промпты

set_system_prompt(content, project=) / get_system_prompt(project=) / list_system_prompts() / delete_system_prompt(project=). Глобальный и попроектные слои, объединяются при чтении. Хранятся в tracking.db. Если не задано, используется docs/usage.md.

Хуки (необязательно, детерминированные)

Инструменты MCP срабатывают, когда решает модель. Хуки срабатывают всегда. hooks/session_start.py внедряет открытые тикеты текущего проекта + системный промпт при каждом старте сессии:

{
  "hooks": {
    "SessionStart": [{
      "matcher": "*",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "/path/to/claude-memory/.venv/bin/python /path/to/claude-memory/hooks/session_start.py"
      }]
    }]
  }
}

Удалённый доступ (необязательно)

По умолчанию — локальный stdio, ноль сетевых запросов. Хотите ту же память с claude.ai или других машин? HTTP-транспорт + Cloudflare tunnel + GitHub OAuth с белым списком логинов:

.venv/bin/python mcp_server.py --transport http --port 8765

Полное руководство, включая службы launchd + самовосстанавливающийся watchdog: CLOUD_SETUP.md.

Примечания

  • Конфиденциальность: Voyage видит текст при создании эмбеддингов (по условиям использования данные клиентов не используются для обучения), Qdrant Cloud хранит векторы и полезную нагрузку. Если вас это беспокоит → локальный Qdrant + локальный эмбеддер, тот же код.

  • Зависшие запросы на эмбеддинги ограничены переменными окружения VOYAGE_TIMEOUT / VOYAGE_MAX_RETRIES (по умолчанию 20 с / 2).

-
license - not tested
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

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

Related MCP Connectors

  • The project brain for AI coding agents — memory, decisions, sprints, knowledge base via MCP.

  • Hosted MCP memory: save sessions/decisions once, search from Claude, Cursor, ChatGPT. EU-hosted FTS.

  • Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

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/mathis-sperlich/claude-memory'

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