open-zk-kb
open-zk-kb
Вы открываете новую сессию, и ваш агент снова понятия не имеет, кто вы. Вы заново объясняете свой стек, свои соглашения, тот самый крайний случай, который вы исправляли уже пять раз.
open-zk-kb даёт вашему агенту память — исправления закрепляются, контекст накапливается, и каждая сессия начинается умнее предыдущей.
Быстрый старт
Требуется Bun — установите с помощью
curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
bunx open-zk-kb@latestУстановщик настраивает выбранные клиенты, устанавливает инструкции для агента и создаёт локальное хранилище. Поддерживаемые клиенты: OpenCode, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Pi и OMP.
Руководство по ручной установке и устранению неполадок см. в Руководстве по установке.
Related MCP server: Memento
Зачем нужен open-zk-kb?
Ваш агент начинает с нуля каждую сессию. Никакой памяти, никакой кривой обучения. Вы исправляете одни и те же ошибки, заново объясняете одни и те же соглашения, заново передаёте один и тот же контекст. При смене инструментов становится ещё хуже — агент Cursor не знает того, чему научился ваш агент Claude.
open-zk-kb решает эту проблему.
Исправьте один раз — и оно закрепится — ваш агент сохраняет исправления, предпочтения и решения. В следующей сессии он уже будет это знать.
Работает во всех инструментах — одна база знаний, общая для Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode, Zed, Pi и OMP
Находит релевантное — гибридный поиск сопоставляет смысл, а не только ключевые слова, поэтому на поверхность выходит только полезный контекст
Работает локально — никаких API-ключей, никакого облака, работает офлайн. Ваши данные остаются на вашей машине.
Человекочитаемо — обычные Markdown-файлы, которые можно просматривать, редактировать и версионировать
Открытый исходный код — лицензия MIT
Pi: встроенные инструменты знаний
Установите пакет Pi, затем перезапустите Pi:
pi install npm:open-zk-kbРасширение открывает все десять инструментов knowledge-* прямо в Pi. Результаты используют компактную отрисовку, родную для Pi: поиск, сохранение, контекст и состояние имеют сфокусированные сводки и разворачиваемые детали, а остальные инструменты показывают краткий вывод статуса. MCP-сервер и локальные SQLite/эмбеддинги по-прежнему работают на Bun >= 1.0; сам Pi работает в своей поддерживаемой среде выполнения Node.js. Поэтому установка Bun обязательна даже при использовании пакета Pi.
Pi также автоматически загружает активные проектные предпочтения при запуске сессии и внедряет их в контекст модели без необходимости поиска, инициированного моделью. Видимая запись knowledge-context сообщает, что произошло, не фабрикуя вызов инструмента.
Полный рабочий процесс с предпочтениями и примеры отрисовки см. в руководстве по работе с Pi. Инструкции, проверку и устранение неполадок, управляемые установщиком, см. в разделе Установка Pi.
Конфигурация
Нулевая конфигурация не требуется. Локальные эмбеддинги работают из коробки без API-ключа.
Руководство по эмбеддингам, пути к хранилищу, настройке жизненного цикла и параметрам сервера см. в Руководстве по конфигурации.
Как это устроено
Основано на методе Zettelkasten — атомарные, связанные заметки со структурированными типами. Каждая заметка фиксирует одну концепцию (решение, предпочтение, подводный камень) и связывается с родственными заметками, создавая взаимосвязанный граф знаний.
Поиск сочетает полнотекстовое индексирование SQLite FTS5 с локальными векторными эмбеддингами (MiniLM-L6-v2) для семантического сопоставления. Markdown-файлы являются источником истины; база данных — это перестраиваемый индекс.
Телеметрия
Когда она включена (telemetry.enabled: true и telemetry.share: true), open-zk-kb отправляет одно анонимное событие за каждую завершённую сессию в PostHog (EU Cloud) при следующем запуске. Оно включает канонический клиент, ограниченные идентификаторы моделей, размер хранилища и счётчики для всех десяти инструментов — но не содержимое заметок, запросы, пути, имена или адреса электронной почты. Значения по умолчанию в среде выполнения отключены; интерактивный установщик включает обмен данными только после явного согласия, а автоматическая и прямая установка пакетов остаются отключёнными, если не настроены отдельно. Установите DO_NOT_TRACK=1, чтобы безусловно заблокировать обмен данными (локальные счётчики SQLite не затрагиваются), или оставьте оба флага false. Полную схему событий и подробности см. в разделе Телеметрия.
Документация
Руководство по установке — установка, настройка для конкретных клиентов, устранение неполадок
Работа с Pi — встроенные инструменты, автоматические предпочтения и галерея отрисовки
Справочник по инструментам — все 10 MCP-инструментов с параметрами и примерами
Жизненный цикл заметок — типы заметок, статусы, система рецензирования
Конфигурация — эмбеддинги, хранилище, жизненный цикл и параметры сервера
Архитектура — двойное хранение, модель владения, проектные решения
Разработка — локальная разработка, тестирование, отладка
Участие — рекомендации для участников
Лицензия
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Persistent memory for AI assistants: store, search, and connect knowledge across conversations.
Personal wiki and memory layer for AI assistants. Persistent, structured memory across sessions.
AI memory layer — one shared, persistent memory across every AI tool you connect.
Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceGives any AI tool persistent, searchable memory across sessions using hybrid semantic and keyword search, running 100% locally with no API keys or cloud dependencies.61MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides persistent memory for AI tools by building a local knowledge graph from conversations, enabling cross-session recall and context awareness without cloud dependencies.9MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables persistent, searchable memory for AI assistants across platforms like Claude, ChatGPT, and Gemini, using semantic search and automatic deduplication.16 npmMIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides persistent memory for AI assistants, enabling context retention across sessions through hybrid search and memory management tools.1MIT