# dakera-mcp

Self-hosted MCP-сервер сохраняет память агента и находит её по смыслу. Подходит для проектов, где контекст нужно переносить между сессиями.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 9
- Автор: Dakera-AI
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/Dakera-AI/dakera-mcp
- Обновлён: 2026-10-22
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/dakera-mcp

## Что делает

dakera-mcp даёт MCP-агенту постоянную память: он сохраняет записи, ищет их по смыслу, тегам и типам, ведёт сессии, строит граф знаний и извлекает сущности из текста. Для комбинированного поиска есть векторный поиск вместе с BM25.

По умолчанию загружается 14 инструментов. Остальные можно находить через `dakera_discover_tools` и подключать через `dakera_load_tools`; профили расширяют набор до 106 инструментов. Сервер поставляется как один Rust-бинарник и запускается через Docker.

Версия `dakera-mcp 0.12.3` работает с серверами Dakera `v0.11.108` и `v0.12.0`–`v0.12.3`. Без Docker команда установки не запустит сервер.

## Требования
- Нужно: Docker

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add dakera-mcp -- docker run -i --rm ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:0.12.3
```

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add dakera-mcp -- docker run -i --rm ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:0.12.3
```

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "dakera-mcp": {
            "command": "docker",
            "args": [
                "run",
                "-i",
                "--rm",
                "ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:0.12.3"
            ]
        }
    }
}
```

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "dakera-mcp": {
            "type": "stdio",
            "command": "docker",
            "args": [
                "run",
                "-i",
                "--rm",
                "ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:0.12.3"
            ]
        }
    }
}
```

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add dakera-mcp docker run -i --rm ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:0.12.3
```

## Когда брать
- сохранять решения и факты между сессиями агента
- находить воспоминания по смыслу запроса
- фильтровать память по тегам, типам и времени
- строить граф знаний из сохранённых данных
- удалять отдельные или группы воспоминаний

## Примеры запросов агенту
- Сохрани решение по архитектуре из этого диалога в память с тегом `architecture`.
- Найди прошлые решения по авторизации и покажи связанные воспоминания.
- Заверши текущую сессию и добавь краткое резюме.

## Похожие
- [agent-memory-systems](https://affpapa.org/nevibecode/skills/agent-memory-systems.md) — скилл · 1086 установок
- [honcho-integration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/honcho-integration.md) — скилл · 883 установки
- [neo4j-agent-memory-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/neo4j-agent-memory-skill.md) — скилл · 879 установок
- [Honcho](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/honcho.md) — MCP-сервер · ★ 7784
- [ResiMind](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/resimind.md) — MCP-сервер · ★ 292
- [ContextLattice](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/contextlattice.md) — MCP-сервер · ★ 156

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