mnemos

База знаний с автопилотом для вашего агента кодинга.

Установите один раз. С этого момента ваш агент сам выстраивает структурированную базу знаний вашего проекта — пока вы пишете код. Никаких промптов, которые нужно помнить, никаких вызовов remember(), никакого API для изучения.

Один бинарный файл Go. Встроенная SQLite. Никакого облака. Никакого Docker. Никакого Python. Никакой среды выполнения Node.

Agent (Claude Code / Cursor / Kiro / Gemini CLI / ...)
 ↓ MCP stdio
mnemos serve
 ↓
Auto-compiled knowledge base (~/.mnemos/mnemos.db)

Что отличает mnemos

Любой сервер памяти хранит текст. Mnemos компилирует базу знаний.

В то время как другие серверы ожидают, что вы (или тщательно настроенный промпт) решите, когда сохранять и когда извлекать, mnemos запускает полноценный конвейер в фоновом режиме:

Agent action → mnemos auto-pipeline:
 ├── Quality gate (reject/rewrite low-value content)
 ├── 3-tier dedup (hash → fuzzy → semantic)
 ├── Auto-summarize (extractive, fast; LLM if available)
 ├── File linking (extract identifiers, link to code)
 ├── Type classification (episodic / long_term / semantic / working)
 ├── Quality scoring (for retrieval ranking)
 └── Decay scheduling (so knowledge base stays relevant)

Retrieval:
 ├── Hybrid search (FTS5 + optional semantic + RRF)
 ├── File-overlap boost (memories about active files rank higher)
 ├── MMR diversity (kill redundant results)
 ├── Adaptive packing (full content or summary based on budget)
 └── Token-budget cap (always fits in context)

Вы не вызываете ничего из этого. Ваш агент не вызывает ничего из этого. Хуки запускают это автоматически при начале сессии, отправке промпта и завершении сессии.

Related MCP server: RecallNest

Три уровня, доступные уже сегодня

Уровень 1 — транспорт MCP. Стандартный MCP-сервер, stdio, работает с любым MCP-клиентом.

Уровень 2 — хуки автопилота. Одна команда (mnemos setup claude) настраивает хуки + управление + конфигурацию MCP. Начало сессии автоматически внедряет релевантный контекст. Отправка промпта автоматически выполняет поиск при смене темы. Завершение сессии проверяет полноту данных.

Уровень 3 — автоматически компилируемая база знаний. Контроль качества, трехуровневая дедупликация, авто-суммаризация, связывание файлов, сборка контекста MMR — все автоматически. Вы никогда не запускаете их вручную. Включает пассивный фоновый демон, который постоянно обнаруживает устаревание, противоречия и недостающие связи в вашей базе памяти.

Честное сравнение

Mnemos не пытается быть Zep — это другой подход. Zep — лучшее решение, если вам нужно временное рассуждение о бизнес-фактах и у вас есть корпоративная инфраструктура. Mnemos — лучшее решение, если вы пользователь агента кодинга и хотите базу знаний с автопилотом, которая работает сама на вашем ноутбуке.

Установка

# Homebrew (macOS / Linux)
brew install s60yucca/tap/mnemos && mnemos setup claude

# curl (verify mnemos.dev is live before using)
curl -fsSL https://mnemos.dev/install.sh | bash && mnemos setup claude

# npm (coming in v1.2)
# npx mnemos setup claude

# Build from source (requires Go 1.23+)
git clone https://github.com/s60yucca/mnemos
cd mnemos && make build

Замените claude на cursor, kiro или gemini-cli. Перезапустите клиент. С этого момента работает автопилот.

Что на самом деле делает автопилот

mnemos setup <client> записывает:

• Файл управления (CLAUDE.md, .cursorrules, .kiro/steering/mnemos.md) — говорит агенту, что стоит сохранять

• Конфигурацию хуков (.claude/hooks.json или эквивалент) — настраивает события жизненного цикла

• Конфигурацию MCP (.mcp.json) — регистрирует mnemos serve как поставщика инструментов

Три хука запускаются автоматически:

Начало сессии → mnemos hook session-start Собирает релевантные воспоминания в рамках лимита токенов (диверсифицированные по MMR, с приоритетом файлов). Внедряет в контекст. Холодный старт < 200 мс.

Отправка промпта → mnemos hook prompt-submit Обнаруживает изменения темы + намерения. Автоматически ищет в базе знаний, когда сдвиг значим. Соблюдает кулдаун, чтобы избежать шума.

Завершение сессии → mnemos hook session-end Проверяет, была ли зафиксирована долгосрочная память. Опционально сохраняет минимальную «хлебную крошку». Очищает состояние сессии.

Управление говорит агенту, что стоит запомнить. Хуки обрабатывают извлечение, дедупликацию, суммаризацию, связывание — чтобы агент не тратил токены на размышления о логистике памяти.

Пассивный демон автопилота

Помимо хуков, mnemos запускает фоновый демон, который постоянно улучшает вашу базу знаний:

• Обнаружение устаревания — помечает воспоминания, которые ссылаются на удаленные файлы или устаревшие паттерны

• Обнаружение противоречий — находит воспоминания, которые конфликтуют друг с другом

• Вывод отношений — автоматически связывает похожие воспоминания

• Заполнение данных — ретроактивно генерирует суммаризации для воспоминаний, у которых их нет

mnemos autopilot status # check daemon state
mnemos autopilot run # trigger immediate run
mnemos autopilot run --dry-run # preview findings without writing
mnemos autopilot report # view latest findings

Бенчмарк производительности (задержка)

Оборудование: M1 Pro, 16 ГБ ОЗУ, SQLite на SSD. Ваша задержка может отличаться.

Большинство операций занимают менее 60 мс независимо от размера набора данных. Подкоманды хуков используют режим InitLight — без фоновых воркеров, без прерывания сессии.

Бенчмарк ценности (экономия токенов, точность, избегание ошибок) в процессе. См. DOGFOODING_RUNBOOK.md для методологии. Реальные цифры заменят этот плейсхолдер перед публичным запуском.

Инструменты MCP

Быстрый старт после установки

# Agents call these automatically via MCP. You can also use directly:
mnemos store "JWT uses RS256, 1h expiry, config in auth/config.go"
mnemos search "token expiry"
mnemos stats
mnemos maintain

Конфигурация

Большинство пользователей никогда не меняют это. Но если вы хотите:

# ~/.mnemos/config.yaml
embeddings:
 provider: noop # noop (default) | ollama | openai
 # Pure FTS works fine. Enable semantic for meaning-based search.

quality_gate:
 min_words: 5
 max_words: 200
 min_density: 0.3
 require_specific: true # long_term memories need project identifiers
 duplicate_threshold: 0.8

summarization:
 extractive: true # always on, fast, offline

file_linking:
 enabled: true # auto-disables outside git

hook:
 enabled: true
 search_cooldown: 5m
 session_start_max_tokens: 2000
 mmr_lambda: 0.7 # 0=max diversity, 1=max relevance
 file_boost: 0.3

autopilot:
 enabled: true
 interval: 15m
 contradiction_enabled: false

Типы памяти

Mnemos классифицирует автоматически. Переопределите вручную через флаг --type.

Почему я это создал

Я устал каждое утро заново объяснять свой проект Claude Code.

Я пробовал существующие серверы памяти. Большинство из них отлично хранили текст. Но каждый из них ожидал, что я — или тщательно настроенный промпт — решу, когда сохранять и когда извлекать. Это не база знаний. Это база данных с оберткой MCP.

Mnemos — это то, что я создал, чтобы сделать это действительно автоматическим. mnemos setup claude, перезапустите редактор, и база знаний скомпилирует себя сама.

Настройка автопилота — одна команда на клиент

mnemos setup claude # writes CLAUDE.md, .claude/hooks.json, .mcp.json
mnemos setup cursor # writes .cursorrules, .mcp.json
mnemos setup kiro # writes .kiro/steering/mnemos.md, .kiro/mcp.json
mnemos setup gemini-cli # writes GEMINI.md, .gemini/settings.json, .mcp.json

Флаги: --global (установка для всех проектов), --force (перезаписать существующее).

Справочник CLI

mnemos init # first-time setup
mnemos store "..." # store (auto-pipeline)
mnemos search "auth" # hybrid search
mnemos list --project myapp # list memories
mnemos get <id> # fetch by id
mnemos update <id> --content "..." # update
mnemos delete <id> # soft delete
mnemos relate <src> <tgt> --type supersedes # typed relation
mnemos stats # storage + quality stats
mnemos maintain # decay + stale + GC
mnemos serve # MCP server (stdio)
mnemos version

# Autopilot setup
mnemos setup claude | cursor | kiro | gemini-cli [--global] [--force]

# Passive autopilot daemon
mnemos autopilot status
mnemos autopilot run [--dry-run] [--project <id>]
mnemos autopilot report [--project <id>]

# Backfill
mnemos backfill summaries --project <id> [--dry-run] [--limit N]

# Hook subcommands (called by clients, not manually)
mnemos hook session-start
mnemos hook prompt-submit
mnemos hook session-end

Чем mnemos НЕ является

• Не SaaS для памяти чат-бота. Для запоминания предпочтений пользователя в ботах поддержки клиентов используйте Mem0.

• Не база данных временных графов знаний. Для рассуждений о бизнес-фактах с учетом времени действия используйте Zep.

• Не облачный продукт. Облака mnemos не существует. И никогда не будет.

• Не привязан к фреймворку. Нативный MCP. Работает со всем, что поддерживает MCP.

Mnemos делает одно: дает агентам базу знаний, которая компилирует себя сама.

Дорожная карта

См. ROADMAP.md. Краткая версия:

• v1.1.1 (выпущено): полный авто-конвейер, сборка контекста MMR, извлечение с учетом файлов, пассивный демон автопилота, фреймворк бенчмарков

• v1.2 (следующее): публичный бенчмарк ценности (dogfooding), npm-обертка, демо-GIF, запуск на HN

• v1.3 (планируется): командная память через git — общая .mnemos/shared/ для знаний коллег

• v2.0+ (TBD): области памяти между проектами, сжатие памяти, на основе отзывов пользователей

Сообщество

• GitHub Discussions

• GitHub Issues

Лицензия

MIT

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
Need Help?Related Servers

Tools

• mnemos_compileC
• mnemos_contextC
• mnemos_deleteA
• mnemos_getC
• mnemos_maintainB
• mnemos_relateC
• mnemos_searchB
• mnemos_storeC