Perenna

Лёгкая, постоянная память на Git для ИИ-агентов. Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor и другие MCP-клиенты могут обмениваться долговременными воспоминаниями, не разделяя учётную запись поставщика или историю разговоров.

• Отдельные MCP-инструменты для чтения, записи и удаления воспоминаний

• Локальные транспорты stdio и однопользовательские Streamable HTTP-транспорты с защитой OAuth

• Человекочитаемый Markdown в независимом Git-репозитории

• Локальный поисковый индекс Vexor, который всегда можно пересоздать из Git

• Межпроцессная блокировка для нескольких локальных процессов агентов

Почему Perenna?

Ваша память должна следовать за вами, а не за агентом, которым вы пользуетесь.

Claude Code, Codex, Cursor и ChatGPT хранят память в отдельных изолированных хранилищах. Смените агента — и ваша память исчезнет. Смените машину — и локальная память останется позади.

Perenna даёт им общую память на базе Git. Локальные агенты и ChatGPT могут подключаться к одному и тому же самостоятельно размещённому сервису Perenna, а каждое долговременное воспоминание остаётся обычным Markdown, который вы можете просматривать, редактировать, версионировать и резервировать самостоятельно.

Самостоятельно размещаемый стек Mem0 значительно тяжелее, а его облачный бесплатный тариф в настоящее время допускает использование контента клиентов для обучения моделей и улучшения продукта.

Perenna отличается по своей сути: без учётной записи, без проприетарного облака для памяти, без привязки к вендору. Просто ваши воспоминания, в вашем Git-репозитории, на инфраструктуре, которую вы контролируете.

Related MCP server: phren

Быстрый старт

Установка с помощью вашего ИИ-агента

Вставьте это в Claude Code, Codex, ChatGPT Desktop, Cursor или другого агента для работы с кодом, имеющего доступ к терминалу и локальной конфигурации MCP:

Install Perenna and connect it to this AI agent as a local stdio MCP server.
Work through the complete setup autonomously.

Use these as the source of truth:
- https://github.com/scarletkc/Perenna/blob/main/docs/getting-started.md
- https://github.com/scarletkc/Perenna/blob/main/docs/guides/client-setup.md

1. Detect the operating system, shell, and current MCP client.
2. Check for Python 3.12 or newer, Git, and uv. Install uv in user scope if it
   is missing. If Python or Git needs administrator approval, give me the exact
   command and stop there.
3. Install Perenna with `uv tool install perenna`. If Perenna is already
   installed, upgrade it with `uv tool upgrade perenna`.
   For Codex, also run `perenna skill install --agent codex`. For Claude Code,
   run `perenna skill install --agent claude-code`. Do not replace an existing
   modified copy or remove unrelated installed skills.
4. Check the effective Vexor embedding provider configuration. Reuse a working
   `~/.vexor/config.json` or inherited environment configuration. If none is
   available, ask me to choose between a remote provider and local embeddings.
   Explain that a remote provider receives memory text and search queries. For
   a remote provider, keep the provider and model in Vexor configuration and
   supply its secret through `VEXOR_API_KEY` or the provider-specific environment
   variable. For local embeddings, install `perenna[local]` and configure the
   local model according to the Perenna configuration reference. Verify the
   selected provider with `uvx vexor doctor` using the same environment that
   the Perenna process will inherit.
5. Ask whether I want to synchronize Perenna with a private Git repository. If
   I do, ask me to provide or approve its URL, run
   `perenna sync setup <repository-url>`, and verify it with
   `perenna sync status`. Treat repository creation, remote replacement, and
   reconciling diverged history as separate choices that require my explicit
   approval.
6. Register `perenna mcp --source <stable-client-name>` using the client-specific
   method in the setup guide. Preserve unrelated MCP servers and settings. Use
   a stable source such as `claude-code`, `codex`, or `cursor` for this client.
   For another client, use its official instructions for adding a local stdio
   MCP server. Make sure the Perenna process inherits `VEXOR_CONFIG_JSON`,
   `VEXOR_API_KEY`, or any provider-specific key used in step 4. Report only
   whether a secret is present.
7. Verify `perenna --help` and the saved MCP configuration. Reload MCP servers
   and call `memory_read` with `action: "list"` when the client supports it. If
   a restart is required, tell me the single restart step.
8. Report the commands run, files changed, and verification results. Keep API
   keys out of tracked configuration files.

Установка опубликованного релиза

Для Perenna требуются Python 3.12+, Git и uv.

uv tool install perenna

Установите дополнительный навык поведения памяти для локального клиента:

perenna skill install --agent codex
# or
perenna skill install --agent claude-code

Повторите --agent в одной команде, если навык должны получить оба клиента. В справочнике по конфигурации описаны область действия пользователя и проекта, места назначения и защитные механизмы от перезаписи.

Codex и Claude Code могут вместо этого установить комбинированный навык и MCP-подключение из Marketplace репозитория Perenna. Следуйте руководству по настройке плагина и выберите один путь настройки для каждого клиента.

Для Perenna нужен рабочий провайдер эмбеддингов Vexor. Для интерактивного выбора и настройки провайдера выполните:

uvx vexor init

Perenna автоматически переиспользует ~/.vexor/config.json. При использовании конфигурации на уровне процесса убедитесь, что MCP-сервер получает VEXOR_CONFIG_JSON и либо VEXOR_API_KEY, либо ключ выбранного провайдера из своего хост-окружения. Удалённые провайдеры получают текст воспоминаний и поисковые запросы.

Если вы выбираете локальные эмбеддинги, установите также локальный дополнительный пакет Perenna:

uv tool install "perenna[local]"

Конфигурация провайдера Vexor охватывает удалённую и локальную настройку. В окружении, из которого запускается MCP-клиент, проверьте выбранного провайдера с помощью:

uvx vexor doctor

Настройте MCP-клиент для запуска:

perenna mcp --source <client-name>

Perenna создаёт свои локальные данные в ~/.perenna/, если не задан другой домашний каталог.

Чтобы импортировать, опубликовать или выполнить fast-forward совместимой истории через частный Git-репозиторий, выполните:

perenna sync setup <repository-url>

Установка из исходного кода для разработки

git clone https://github.com/scarletkc/Perenna.git
cd Perenna
uv tool install .

Документация

Начните с индекса документации, затем выберите путь для вашей задачи:

• Начало работы

• Настройка клиента

• Настройка плагина

• Самостоятельное размещение для ChatGPT

• Использование постоянной памяти

• Навык агента perenna-memory

• Справочник по конфигурации

• Архитектура

• Руководство по разработке

Лицензия

MIT