loci — MCP-сервер для Claude Code: что делает и как установить
loci хранит общую память для ИИ-инструментов и ищет по заметкам и документации. Ответы сопровождаются ссылками на разделы исходных файлов.
claude mcp add loci -- uvx loci-ragЧто делает loci
loci собирает заметки, документацию и долговременные воспоминания агентов в локальную базу знаний. MCP-сервер умеет искать по каталогам, отвечать на вопросы с указанием файла и раздела, сохранять и удалять записи, просматривать связи между заметками и состояние индекса. Для поиска используется сочетание векторного поиска и BM25.
Поддерживаются Markdown, текст, HTML, org-mode и экспорты чатов; для PDF и Word нужны дополнительные зависимости. Один экземпляр можно подключить к Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline и Zed через общий LOCI_HOME. Для работы нужны Python 3.11+, заполненные настройки [llm] и [embed], а embedding endpoint должен поддерживать /embeddings. Без Python 3.11+ сервер не запустится.
Для установки через Claude Code выполните claude mcp add loci -- uvx loci-rag. Если меняете embedding model, индекс нужно пересобрать командой loci ingest --force; API-ключи можно передать через BRAIN_LLM_API_KEY и BRAIN_EMBED_API_KEY.
Какие задачи решает
- найти решение в заметках по содержимому и фильтрам
- получить ответ с указанием исходного файла и раздела
- сохранить общую память для нескольких ИИ-инструментов
- проверить состояние и обновить индекс документов
- изучить связи между заметками и извлечённые отношения
Примеры запросов агенту
- Найди в заметках решения по деплою и укажи файлы и разделы источников.
- Ответь, что мы решили насчёт деплоя и почему, со ссылками на исходные разделы.
- Сохрани в общей памяти правило для демо-окружения с заголовком
Demo environment.
Как установить loci
Командой платформы
claude mcp add loci -- uvx loci-raguvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from loci-rag <команда>
Командой платформы
codex mcp add loci -- uvx loci-raguvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from loci-rag <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"loci": {
"command": "uvx",
"args": [
"loci-rag"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from loci-rag <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"loci": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"loci-rag"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from loci-rag <команда>
Командой платформы
gemini mcp add loci uvx loci-raguvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from loci-rag <команда>
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о loci
Как установить loci в Claude Code?
Выполните claude mcp add loci -- uvx loci-rag. Эта команда добавит MCP-сервер loci в Claude Code.
Что делает loci?
loci индексирует заметки и документы, ищет по ним гибридным способом и отвечает на вопросы с указанием файла и раздела. Через MCP он также хранит память и показывает связи между заметками.
Что нужно настроить для работы loci?
Нужен Python 3.11+, конфигурация с секциями [llm] и [embed], а embedding endpoint должен поддерживать /embeddings. Ключи API можно задать через BRAIN_LLM_API_KEY и BRAIN_EMBED_API_KEY.
