Memstate AI — MCP

Версионированная память для ИИ-агентов. Храните факты, обнаруживайте конфликты и отслеживайте изменения в решениях с течением времени — всё это через размещенный MCP-сервер.

Панель управления · Документация · Цены

Почему Memstate?

Другие системы памяти выгружают всё в контекстное окно и надеются на лучшее. Memstate предоставляет вашему агенту структурированную, версионированную базу знаний, по которой он перемещается с точностью — загружайте только то, что нужно, знайте, что изменилось, и когда факты противоречат друг другу.

Related MCP server: BuildAutomata Memory MCP Server

Бенчмарки

Мы создали набор тестов с открытым исходным кодом, который проверяет то, что действительно важно для памяти агента: может ли ваша система хранить факты, точно воспроизводить их между сессиями, обнаруживать конфликты при изменениях и поддерживать контекст по мере развития проекта?

Сравнение: Memstate AI против Mem0

Обе системы тестировались в идентичных условиях с использованием одного и того же агента (Claude Sonnet 4.6, температура 0), одних и тех же сценариев и критериев оценки.

Веса оценки: Точность 40%, Обнаружение конфликтов 25%, Непрерывность контекста 25%, Эффективность токенов 10%.

Разбор по сценариям

Бенчмарк запускает пять реальных сценариев, имитирующих рабочие процессы агента с несколькими сессиями:

Mem0 выиграл в первом сценарии (простое отслеживание архитектуры), но столкнулся с серьезными трудностями в сценариях, требующих обработки противоречий, контекста между сессиями и отслеживания отмены решений — набрав почти ноль в трех из пяти сценариев.

Почему Memstate побеждает

Бенчмарк выявляет фундаментальное архитектурное различие:

Mem0 использует семантический поиск на основе эмбеддингов. Факты разбиваются на части, превращаются в эмбеддинги и извлекаются по сходству. Это работает для простых запросов, но перестает работать, когда:

• Факты противоречат предыдущим (система не может отличить текущие от устаревших)

• Требуется точное воспроизведение (эмбеддинги возвращают «похожие» результаты, а не точные)

• Важна задержка записи-чтения (новые воспоминания требуют секунд, чтобы стать доступными для поиска)

Memstate использует структурированное, версионированное хранилище «ключ-значение». Каждый факт находится по явному пути ключа с полной историей версий. Это означает:

• Обнаружение конфликтов встроено — когда новый факт противоречит старому, система знает об этом и сохраняет обе версии

• Воспроизведение детерминировано — вы получаете именно то, что было сохранено, а не приблизительное совпадение

• Непрерывность между сессиями надежна — агент перемещается по структурированному дереву, а не надеется, что семантический поиск выведет нужный контекст

• Стоимость токенов остается O(1) — агент сначала загружает сводки и углубляется в детали только при необходимости, вместо того чтобы выгружать все потенциально релевантные эмбеддинги в контекстное окно

Примечания о справедливости

• Обе системы использовали одну и ту же модель агента, температуру и критерии оценки

• Mem0 была предоставлена 10-секундная задержка при приеме данных между записью и чтением, чтобы учесть его асинхронный конвейер эмбеддингов

• Mem0 набирает больше баллов по эффективности токенов, но эту метрику следует рассматривать в контексте — меньшее использование токенов может просто отражать меньший объем возвращаемой информации. Система, которая извлекает неполные или неверные факты, использует меньше токенов на ответ, но может потребовать больше последующих вызовов, в конечном итоге обходясь дороже для достижения того же результата

• Исходный код бенчмарка включен в этот репозиторий для полной воспроизводимости

• Mem0 может работать иначе при пользовательской конфигурации или другой модели эмбеддингов

Быстрый старт

Получите свой API-ключ на memstate.ai/dashboard, затем добавьте его в конфигурацию вашего MCP-клиента:

{
  "mcpServers": {
    "memstate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@memstate/mcp"],
      "env": {
        "MEMSTATE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Никакого Docker. Никакой базы данных. Никакой инфраструктуры. Запуск за 60 секунд.

Настройка клиента

Claude Desktop

Расположение конфигурации:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memstate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@memstate/mcp"],
      "env": { "MEMSTATE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add memstate npx @memstate/mcp -e MEMSTATE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE

Cursor

В настройках Cursor → MCP → Add Server — тот же формат JSON, что и для Claude Desktop выше.

Cline / Windsurf / Kilo Code / Roo Code

Все они поддерживают тот же формат конфигурации stdio MCP. Добавьте в файл настроек MCP вашего клиента.

Основные инструменты

Как работают пути ключей

Воспоминания организованы в иерархической точечной нотации:

project.my_app.database.schema
project.my_app.auth.provider
project.my_app.deploy.environment

Пути ключей имеют автоматические префиксы: keypath="database" с project_id="my_app" → project.my_app.database. Ваш агент может углубиться именно в то, что ему нужно — никаких выгрузок полного контекста.

Как это работает

Agent: memstate_remember(project_id="my_app", content="## Auth\nUsing SuperTokens...")
         ↓
Server extracts keypaths:  [project.my_app.auth.provider, ...]
         ↓
Conflict detection:  compare against existing memories at those keypaths
         ↓
New version stored — old version preserved in history chain
         ↓
Next session: memstate_get(project_id="my_app") → structured summaries only
         ↓
Agent drills into project.my_app.auth only when it needs auth details

Стоимость токенов остается постоянной независимо от того, сколько всего воспоминаний существует.

Добавьте в инструкции вашего агента

Скопируйте в ваш AGENTS.md или системный промпт:

## Memory (Memstate MCP)

### Before each task
- memstate_get(project_id="my_project") — browse existing knowledge
- memstate_search(query="topic", project_id="my_project") — find by meaning

### After each task
- memstate_remember(project_id="my_project", content="## Summary\n- ...", source="agent")

### Tool guide
- memstate_remember — markdown summaries, decisions, task results (preferred)
- memstate_set — single short values only (config flags, status)
- memstate_get — browse/retrieve before tasks
- memstate_search — semantic lookup when keypath unknown
- memstate_history — audit how knowledge evolved
- memstate_delete — remove outdated memories (history preserved)

Переменные окружения

Проверка соединения

MEMSTATE_API_KEY=your_key npx @memstate/mcp --test

Выводит все доступные инструменты и подтверждает, что ваш API-ключ работает.

Создано для ИИ-агентов, которые заслуживают знать то, что они знают.