hot-memory-mcp — MCP-сервер Claude Code: память и установка
Сохраняет знания о проекте и подставляет часто используемые факты в контекст. Нужен, когда агенту приходится заново объяснять архитектуру и правила.
claude mcp add --env MEMORY_MCP_DB_PATH=<MEMORY_MCP_DB_PATH> --env MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL=<MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL> --transport stdio hot-memory-mcp -- uvx hot-memory-mcpЧто делает hot-memory-mcp
hot-memory-mcp хранит воспоминания в двух слоях. Горячий кэш попадает в контекст через хуки SessionStart и UserPromptSubmit, а остальные записи находятся семантическим поиском. Часто используемые факты система продвигает сама, устаревшие постепенно опускает.
MCP-сервер разделяет память по git-репозиториям и связывает связанные понятия графом знаний. Для заполнения базы после установки нужно один раз выполнить memory-mcp-cli bootstrap; сам сервер не берёт знания из документов автоматически. Embeddings работают через sentence-transformers, а модель скачивается при первом запуске.
Без Python 3.10+ и загрузки embedding-модели сервер не подготовится к работе. Для управления памятью доступны команды /memory-mcp:remember, /memory-mcp:recall, /memory-mcp:hot-cache, /memory-mcp:stats и /memory-mcp:bootstrap.
Какие задачи решает
- сохранять архитектурные решения между сессиями
- находить факты о проекте по смыслу
- подставлять частые знания в контекст без отдельного поиска
- отделять память разных git-репозиториев
- проверять содержимое базы через дашборд
Примеры запросов агенту
- Сохрани решение о структуре API и свяжи его с текущим проектом.
- Найди в памяти правила работы с авторизацией и объясни, какие из них относятся к этому репозиторию.
- Запусти
/memory-mcp:bootstrapи добавь сведения из документации проекта.
Как установить hot-memory-mcp
Командой платформы
claude mcp add --env MEMORY_MCP_DB_PATH=<MEMORY_MCP_DB_PATH> --env MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL=<MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL> --transport stdio hot-memory-mcp -- uvx hot-memory-mcpВместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from hot-memory-mcp <команда>
Командой платформы
codex mcp add hot-memory-mcp --env MEMORY_MCP_DB_PATH=<MEMORY_MCP_DB_PATH> --env MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL=<MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL> -- uvx hot-memory-mcpВместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from hot-memory-mcp <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"hot-memory-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"hot-memory-mcp"
],
"env": {
"MEMORY_MCP_DB_PATH": "<MEMORY_MCP_DB_PATH>",
"MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL": "<MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from hot-memory-mcp <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"hot-memory-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"hot-memory-mcp"
],
"env": {
"MEMORY_MCP_DB_PATH": "<MEMORY_MCP_DB_PATH>",
"MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL": "<MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from hot-memory-mcp <команда>
Командой платформы
gemini mcp add -e MEMORY_MCP_DB_PATH=<MEMORY_MCP_DB_PATH> -e MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL=<MEMORY_MCP_EMBEDDING_MODEL> hot-memory-mcp uvx hot-memory-mcpВместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from hot-memory-mcp <команда>
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о hot-memory-mcp
Как установить hot-memory-mcp в Claude Code?
Выполните claude mcp add hot-memory-mcp -- uvx hot-memory-mcp, затем перезапустите Claude Code.
Что делает hot-memory-mcp?
Сервер сохраняет сведения о проекте, показывает часто используемые записи через хуки и ищет остальные по смыслу. Он также строит связи между воспоминаниями.
Что нужно сделать после установки hot-memory-mcp?
Один раз выполните memory-mcp-cli bootstrap, чтобы заполнить память данными из документов проекта. При первом запуске embedding-модель скачивается автоматически.
