Graphiti Local — MCP-сервер памяти агента
Локальная временная база знаний для агентов: шесть инструментов только для чтения, а изменения попадают в граф лишь после проверки человеком.
claude mcp add graphiti-local -- uvx graphiti-localЧто делает Graphiti Local
Graphiti Local хранит решения по проекту в графе и отдаёт их агенту через шесть MCP-инструментов только для чтения либо через CLI kg. Предложенные обновления не уходят в граф сразу: они лежат в отдельной очереди, пока человек не одобрит их и не применит. Инференс идёт через Ollama, граф лежит в LadybugDB. Для локальной установки ни Docker, ни облачный ключ API не нужны.
Попробовать можно одной командой: uvx --from git+https://github.com/renezander030/graphiti-local kg-demo отвечает на вопрос по небольшому синтетическому графу из пакета. Модель тут не участвует, поиск идёт по ключевым словам. Построение графа из своих текстов требует извлечения фактов, а для него уже нужна модель — это полная установка. Ставятся uv и Ollama, скачивание при настройке требует доступа в интернет.
Перед тем как извлечённые факты попадут в настроенный граф, запустите kg-ingest INPUT --review-output review.jsonl и разметьте каждое утверждение в файле review.jsonl.review.jsonl как accept, refuse или contested. Пока решения не проставлены, восстановление из снимка не сработает. Извлечение моделью ошибается, поэтому возвращённые факты и метки времени стоит просматривать. kg-ingest принимает и файл Markdown, и дерево каталогов; большие документы режутся по устойчивым границам текста. Для нескольких пользователей каждый получает группу и свой файл LadybugDB, а имя файла считается по SHA-256 группы. Если нужна граница арендатора внутри одного сервера базы, берут FalkorDB или Neo4j.
Какие задачи решает
- хранить решения по проекту между сессиями агента
- проверять извлечённые факты до записи в граф
- искать текущее состояние знаний без истории
- разложить большой документ или каталог на эпизоды
- развести память нескольких пользователей по отдельным файлам
Примеры запросов агенту
- Запусти
kg-demoи спроси, какую базу использует Aurora Analytics - Разметь факты в
review.jsonl.review.jsonlкакacceptилиrefuse - Загрузи каталог
docs/черезkg-ingestи покажи, что попало в граф
Как установить Graphiti Local
Командой платформы
claude mcp add graphiti-local -- uvx graphiti-localuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from graphiti-local <команда>
Командой платформы
codex mcp add graphiti-local -- uvx graphiti-localuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from graphiti-local <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"graphiti-local": {
"command": "uvx",
"args": [
"graphiti-local"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from graphiti-local <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"graphiti-local": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"graphiti-local"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from graphiti-local <команда>
Командой платформы
gemini mcp add graphiti-local uvx graphiti-localuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from graphiti-local <команда>
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о Graphiti Local
Как установить Graphiti Local в Claude Code?
Выполните claude mcp add graphiti-local -- uvx graphiti-local. Для полной локальной установки понадобятся uv и запущенный Ollama.
Что делает Graphiti Local?
Держит локальный временной граф знаний и отдаёт его агенту через шесть MCP-инструментов только для чтения. Правки в граф вносятся после одобрения человеком.
Можно ли обойтись без Ollama?
Да, для команды kg-demo модель не нужна: ответ ищется по ключевым словам в синтетическом графе. Извлечение фактов из своих текстов уже требует модели.
