# AccInt

Локальный MCP-сервер, который превращает разовые запуски агента в накапливаемый опыт: проверенные шаги записываются и воспроизводятся, а не выводятся заново.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed · ★ 8
- Автор: maxbaluev
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/maxbaluev/accreted-intelligence
- Обновлён: 2026-07-05
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/accint

## Что делает

AccInt ведёт Work Model — внешнее состояние, где хранятся решения, критерии качества и запреты, а также проверенные пути выполнения задач. Каждый прогон проходит один и тот же цикл: обязательство, действие, пауза на ваше подтверждение, результат, оценка. Всё, что уходит за пределы машины, ждёт вашего «ок» — этот шлюз встроен в любой сценарий, который трогает внешний мир.

Работает это как два действия над одной памятью. Перед запуском сервер предсказывает путь, который сработал раньше, а после — сверяет предсказание с фактическим исходом. Домен живёт в содержимом, а не в архитектуре: отдельного режима для кода и для рутины нет, поэтому один и тот же цикл подходит и для правки тестов, и для напоминаний по счетам.

Установка идёт одной строкой: установщик проверяет железо, выбирает подходящий уровень эмбеддера, скачивает бинарник релиза и поднимает локальный демон. Движок закрыт, открыты строительные блоки. Скачивание бинарника и запуск демона требуют сети — без неё первичная настройка не пройдёт. Для установки через MCPB-клиент есть запись в официальном реестре MCP.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Установка**
- Команды запуска нет в реестре MCP — смотрите README репозитория

## Когда брать
- перестать выводить заново то, что агент уже однажды сделал правильно
- записать проверенный путь решения задачи и воспроизвести его в следующем запуске
- провести действие во внешнем сервисе и получить подтверждение на каждом шаге
- сверить предсказание агента с фактическим результатом и скорректировать память
- держать накопленный опыт на своей машине, а не в чужом облаке

## Примеры запросов агенту
- Покажи, какой путь сработал в прошлый раз для этой задачи, и повтори его
- Выполни это действие, но сначала покажи, что уйдёт наружу, и дождись моего подтверждения
- Сверь результат с тем, что ты предсказал, и обнови Work Model

## Похожие
- [agent-recall](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/agent-recall.md) — MCP-сервер · ★ 372
- [Granoflow](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/granoflow.md) — MCP-сервер
- [self-improving-agent](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pskoett-self-improving-agent.md) — скилл · 353 установки
- [the-workshop](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/the-workshop.md) — плагин · ★ 40451
- [renaissance-architecture](https://affpapa.org/nevibecode/skills/renaissance-architecture.md) — скилл · 3300 установок
- [wigolo](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/wigolo.md) — MCP-сервер · ★ 5506

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md