Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
Lolaplex

agent-memory

by Lolaplex
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Local

agent-memory

Локальная markdown-память для кодинг-агентов — любой провайдер, любой инструмент.

Без общего формата каждый вендор владеет кладбищем — архивы сессий, которые никогда не становятся долговременной идентичностью, если вы не переучиваете каждого нового агента. См. abi/WHY.md для полного обоснования (против RAG, против хранилищ, против вендорской памяти). Дорожная карта эталонной реализации: ROADMAP.md.

Ваша память живёт в папках, которыми вы владеете: ~/.agents/memory (идентичность + карта проектов) и <repo>/.agents/memory (работа по проектам). Ваш агент — или любой хост, который читает markdown и опциональный MCP — использует ту же структуру.

Markdown — источник истины. Python MCP в этом репозитории — эталонная реализация, а не проприетарный бэкенд.

ABI (стабильный контракт)

Поставляется в abi/ — версионируемый, документированный, не зависящий от реализации:

Документ

Описание

abi/README.md

Обзор + соответствие

abi/WHY.md

Зачем это существует (против RAG, хранилищ, вендорских могил)

ROADMAP.md

Дорожная карта эталонной реализации (не ABI)

abi/LAYOUT.md

Таксономия папок

abi/KINDS.md

Куда попадают факты

abi/MCP.md

Контракт инструментов

abi/INJECTION.md

Привязка AGENTS / CLAUDE

abi/PLATFORM.md

Windows, симлинки, пути для каждой машины

abi/INSTALL.md

Синхронизация, инъекция, scan.json, --help-json

abi/INGEST.md

Конвейер каталогизации / извлечения / дистилляции

Установка копирует abi/LAYOUT.md → ~/.agents/memory/LAYOUT.md. Инъекция и флаги CLI: abi/INSTALL.md. Машиночитаемо: python -m agent_memory --help-json.

Related MCP server: Jarvis Markdown MCP

Эталонная реализация (этот репозиторий)

Python находится в src/agent_memory/ (pip install -e . из клона).

Компонент

Роль

agent_memory.mcp_server

MCP: поиск / добавление / регистрация / инвентаризация / синхронизация / импорт

agent_memory.store

Движок структуры, таксономия, инъекция

python -m agent_memory sync

Канонический ~/.agents/AGENTS.md, привязанный CLAUDE.md, инъекция хоста

python -m agent_memory inventory

Диск против PROJECTS.md (пропускает .agents, .cursor)

python -m agent_memory ingest

Каталог чатов + конвейер извлечения

skills/memory-sync/

Навык установки агента

Шаблоны только в git: examples/*.example.*. Живое хранилище: ~/.agents/memory. Запустите python -m agent_memory consolidate, если markdown просочился в этот клон.

Кодинг-агенты: следуйте AGENTS.md для установки.

Структура (кратко)

Путь

Описание

~/.agents/memory/USER.md

Постоянная идентичность

~/.agents/memory/PROJECTS.md

slug / путь / роль / стек / статус

~/.agents/memory/concepts/ …

Сквозная типизированная память (создаётся при первой записи)

~/.agents/memory/projects/<slug>/

Ссылка на реальное дерево (не копия)

<repo>/.agents/memory/

Файлы только при использовании — промежуточный инбокс, затем типизированные пути при записи

~/.agents/AGENTS.md

Короткая инъекция; CLAUDE.md привязан к ней

Поиск объединяет пользователя + все зарегистрированные деревья проектов. Тела чатов остаются в папках продуктов; chats-index.md содержит только заголовки и пути.

Установка

Тот же интерпретатор для pip и MCP:

python -m pip install -e .
python -m agent_memory sync --init
python -m agent_memory inventory

Заполните ~/.agents/memory/USER.md и scan.json (из examples/*.example.* при первом запуске). Перезагрузите вашего агента после слияния MCP.

См. abi/PLATFORM.md о заглушках симлинков Windows и запасном варианте с жёсткими ссылками.

Скрипты

python -m agent_memory inventory
python -m agent_memory inventory --json
python -m agent_memory inventory --register SLUG "/path/to/repo" "role" "stack"
python -m agent_memory sync
python -m agent_memory --help-json
python -m agent_memory sync --help-json
python -m agent_memory inventory --help-json
python -m agent_memory ingest catalog

После установки agent-memory в PATH — то же самое, что python -m agent_memory.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

No tool schema history has been recorded yet.

This server cannot be installed

RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • auxly-memory-cli

    Tzamun-Arabia-IT-Co
    A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Local-first, file-based memory layer for AI agents — one shared Markdown vault across Claude, Codex, Gemini, Cursor and any MCP client. Provides read/write memory tools with an audit trail, per-agent trust levels, and Git sync; no cloud and no lock-in.
    2
    MIT

  • mnemo

    cniackz
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Provides portable memory for AI agents using plain Markdown files. Enables storing, recalling, and managing memories via MCP tools like recall, remember, forget, list, and get.
    5
    1
    MIT

  • mnema

    Ray0907
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Provides a file-first personal memory layer for AI agents, enabling them to store and retrieve memories as markdown files with an SQLite index. The MCP server offers read-only search by default, with optional write tools for manual memory addition and conflict resolution.
    11
    MIT

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Lolaplex/agent-memory'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server