# loci

loci хранит общую память для ИИ-инструментов и ищет по заметкам и документации. Ответы сопровождаются ссылками на разделы исходных файлов.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed · ★ 100
- Автор: IvenKooLab
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/IvenKooLab/loci
- Обновлён: 2026-10-22
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/loci

## Что делает

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`.

## Требования
- Нужно: Python и uv (команды через uvx)

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add loci -- uvx loci-rag
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from loci-rag <команда>

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add loci -- uvx loci-rag
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from loci-rag <команда>

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "loci": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "loci-rag"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from loci-rag <команда>

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "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>

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add loci uvx loci-rag
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from loci-rag <команда>

## Когда брать
- 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`.

## Похожие
- [GitHub](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/github.md) — MCP-сервер · ★ 33918
- [Netdata](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/netdata.md) — MCP-сервер · ★ 81115
- [browser-use](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/browser-use.md) — MCP-сервер · ★ 119160
- [Codebase Memory](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/codebase-memory.md) — MCP-сервер · ★ 47392
- [mcp-server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/mcp-server.md) — MCP-сервер · ★ 43872
- [AIHawk](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/aihawk.md) — MCP-сервер · ★ 32221

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md