hmem — MCP-сервер памяти для Claude Code: что делает и как установить
Хранит знания о проекте между сессиями и устройствами в SQLite с подгрузкой по уровням детализации — агент получает брифинг за одну команду.
claude mcp add --env HMEM_STORAGE_DIR=<HMEM_STORAGE_DIR> --transport stdio hmem-humanlike-memory-for-ai-agents -- npx -y hmem-mcpЧто делает hmem — Humanlike Memory for AI Agents
hmem даёт агенту постоянную память вместо чистого листа при каждом новом чате. Вызов load_project() возвращает сжатый обзор проекта: стек, открытые баги, последние решения, следующий шаг — и это работает одинаково в Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Cline, Zed и Gemini CLI.
Данные хранятся в пяти уровнях детализации: первый уровень — однострочная сводка по каждой записи, она грузится всегда, а уровни со второго по пятый — абзац, полный контекст, расширенные детали и исходный текст целиком — подгружаются только когда агент реально запрашивает подробности. Переписка сохраняется автоматически через стоп-хук, а фоновый субагент на Haiku раз в несколько обменов вытаскивает из неё выводы и ошибки и пишет заметку о передаче дел для следующей сессии.
Отдельно сервер ставит скиллы — файлы поведения на все основные операции с памятью, от чтения и записи до кураторской чистки записей и миграции старых O-entries. Их можно обновлять независимо командой npx hmem update-skills. Для подключения нужно задать переменную HMEM_STORAGE_DIR — без неё сервер не знает, куда писать базу SQLite.
Какие задачи решает
- восстановить контекст проекта без повторного чтения кодовой базы
- перенести память между Claude, Gemini и другими провайдерами
- зафиксировать баги и решения так, чтобы следующая сессия их увидела
- получить проектный брифинг за один вызов вместо ручного пересказа
- разобрать завал из неразобранных записей и дублей в памяти
Примеры запросов агенту
- Загрузи проект P0048 и расскажи, на чём остановились в прошлой сессии
- Обновить скиллы hmem до последней версии
- Найди в памяти запись про баг с rename_id
Как установить hmem — Humanlike Memory for AI Agents
Командой платформы
claude mcp add --env HMEM_STORAGE_DIR=<HMEM_STORAGE_DIR> --transport stdio hmem-humanlike-memory-for-ai-agents -- npx -y hmem-mcpВместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
codex mcp add hmem-humanlike-memory-for-ai-agents --env HMEM_STORAGE_DIR=<HMEM_STORAGE_DIR> -- npx -y hmem-mcpВместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"hmem-humanlike-memory-for-ai-agents": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"hmem-mcp"
],
"env": {
"HMEM_STORAGE_DIR": "<HMEM_STORAGE_DIR>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"servers": {
"hmem-humanlike-memory-for-ai-agents": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"hmem-mcp"
],
"env": {
"HMEM_STORAGE_DIR": "<HMEM_STORAGE_DIR>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
gemini mcp add -e HMEM_STORAGE_DIR=<HMEM_STORAGE_DIR> hmem-humanlike-memory-for-ai-agents npx -y hmem-mcpВместо <…> подставьте свои значения
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о hmem — Humanlike Memory for AI Agents
Как установить hmem в Claude Code?
Выполните claude mcp add hmem-mcp -- npx -y hmem-mcp, либо задайте каталог хранения явно: claude mcp add --env HMEM_STORAGE_DIR=<HMEM_STORAGE_DIR> --transport stdio hmem-humanlike-memory-for-ai-agents -- npx -y hmem-mcp.
Что делает hmem?
Сервер хранит знания о проекте — стек, баги, решения, задачи — в SQLite и подгружает их по уровням детализации, чтобы агент не читал кодовую базу заново в каждой сессии. Память переносится между разными AI-инструментами и устройствами.
Нужно ли что-то настраивать перед установкой hmem?
Да, нужно указать переменную HMEM_STORAGE_DIR с путём к каталогу хранения — без неё сервер не может сохранять данные.
