Kagura Memory Cloud — MCP-сервер для Claude Code: память с обучением
MCP-сервер с адаптивной памятью, который строит нейронный граф связей между воспоминаниями агента и учится при каждом поиске.
claude mcp add --transport http memory-cloud https://memory.kagura-ai.com/mcpЧто делает Kagura Memory Cloud
Сервер сохраняет знания между сеансами работы агента и связывает их через нейронный граф по методу Хебба: каждый вызов recall() усиливает рёбра между совместно найденными записями. Поиск работает в двух режимах — recall() для точного поиска через гибридный индекс (семантика плюс BM25) и explore() для обхода графа памяти.
Каждая запись состоит из трёх слоёв: краткое описание, контекст и полное содержимое. Агент пишет в память вызовом remember(), сервер индексирует автоматически. Включает 72 инструмента MCP: работа с памятью, контекстами, тегами, файлами в R2, анализами, секретами и планировщиком консолидации.
Работает с OpenAI или локально через Ollama и vLLM. Нужны Python 3.11 и выше, Node.js 20 и выше. Скрипт ./setup.sh запускает сервер за пять минут. Архитектура — воркспейсы с контекстами и RBAC, изоляция памяти по командам.
Какие задачи решает
- сохранить знания агента между разговорами и проектами
- найти связи между записями, которые агент получал в разное время
- дать агенту гибридный поиск — семантический и по ключевым словам
- организовать командную память с разделением доступа
- запустить эмбеддинги и реранкинг локально, без внешних API
Примеры запросов агенту
- Сохрани в память контекст проекта: архитектура — микросервисы на FastAPI, БД — PostgreSQL, очереди — Redis.
- Найди всё, что я записывал про настройку Qdrant.
- Покажи записи, связанные с последней багой в модуле аутентификации.
Как установить Kagura Memory Cloud
Командой платформы: удалённый сервер
claude mcp add --transport http memory-cloud https://memory.kagura-ai.com/mcpКомандой платформы: удалённый сервер
codex mcp add kagura-memory-cloud --url https://memory.kagura-ai.com/mcpФайл настроек
{
"mcpServers": {
"kagura-memory-cloud": {
"url": "https://memory.kagura-ai.com/mcp"
}
}
}Файл настроек
{
"servers": {
"kagura-memory-cloud": {
"type": "http",
"url": "https://memory.kagura-ai.com/mcp"
}
}
}Командой платформы: удалённый сервер
gemini mcp add -t http kagura-memory-cloud https://memory.kagura-ai.com/mcpПо шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о Kagura Memory Cloud
Как установить Kagura Memory Cloud в Claude Code?
Выполни claude mcp add --transport http memory-cloud https://memory.kagura-ai.com/mcp. Сервер добавится в конфигурацию MCP, и агент получит доступ к инструментам памяти.
Что делает Kagura Memory Cloud?
Даёт агенту постоянную память, которая учится: записи связываются через нейронный граф, и каждый поиск усиливает рёбра между совместно найденными воспоминаниями. Поиск работает через гибридный индекс — семантика плюс BM25.
Можно ли запустить эмбеддинги локально?
Да. Сервер поддерживает Ollama и vLLM для эмбеддингов и реранкинга — работает без внешних API, локально и бесплатно.
