skynetcmd/m3-memory

Категория: mcp_server · Оценка: 8.2/10 · Бизнес-потенциал: 7.0/10

Обеспечивает постоянную память для AI-агентов (Claude Code, Gemini, Aider и др.) через MCP-сервер. Реализует гибридный поиск с высокой точностью (99.2% LongMemEval-S), сохраняет историю разговоров, индексирует файлы и директории, поддерживает полное локальное выполнение с опциональным облачным режимом. Устанавливается одной командой и автоматически настраивает hooks для популярных агентов.

Технологии: Python, MCP Protocol, SQLite (FTS5), vector search, MMR

Как применить

1. Установить и протестировать с Claude Code или другим MCP-агентом, оценить точность и скорость работы. 2. Подумать, как интегрировать в существующий стек (FastAPI + боты) для создания AI-ассистента с памятью для клиентов. 3. Следить за развитием проекта — подписаться на релизы, изучить API для возможного расширения.

Открыть оригинал →

Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →

Похожие инструменты

modelcontextprotocol/python-sdk

Официальный Python SDK для реализации серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP).

unifapi-agent/agents

UnifAPI Agents — это открытый набор MCP-скиллов для AI-ассистентов (Claude, ChatGPT, Codex и др.), которые через публичные API выполняют SEO-аудиты, проверку GEO/AI-видимости, мониторинг бренда, оценку цен KOL и конкурентный анализ из публичных данных.

Appwrite MCP vs Vercel MCP: I benchmarked both

Сравнительный анализ двух MCP-серверов (Appwrite и Vercel), оценивающий их производительность и функциональность при выполнении типовых задач развёртывания и отладки приложений через агента.