# Memwyre

Внешнее постоянное хранилище памяти для ИИ-ассистентов. Сохраняет контекст между сессиями и проектами через протокол MCP.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 27
- Автор: memwyreai
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/memwyreai/Memwyre
- Обновлён: 2026-09-16
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/memwyre

## Что делает

Сервер подключает модели к общему слою долгосрочной памяти. Memwyre сохраняет факты по проектам и отсеивает устаревшие сведения по логарифмической кривой забывания. Это предотвращает перегрузку контекста.

Внутри MCP-сервера заложены функции `search_memory`, `save_memory` и `get_document`. Бэкенд написан на FastAPI с очередями Celery, а данные хранятся в реляционных базах PostgreSQL или SQLite и векторных индексах Pinecone или ChromaDB.

Для работы по умолчанию требуется подключение к удалённому адресу `https://server.memwyre.tech/mcp/`. Все автоматически собранные факты сначала попадают во входящие, поэтому их можно отфильтровать вручную до индексации.

## Требования
- Удалённый сервер: `https://server.memwyre.tech/mcp/`

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
claude mcp add --transport http memwyre https://server.memwyre.tech/mcp/
```

### Codex

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
codex mcp add memwyre --url https://server.memwyre.tech/mcp/
```

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "memwyre": {
            "url": "https://server.memwyre.tech/mcp/"
        }
    }
}
```

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "memwyre": {
            "type": "http",
            "url": "https://server.memwyre.tech/mcp/"
        }
    }
}
```

### Gemini CLI

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
gemini mcp add -t http memwyre https://server.memwyre.tech/mcp/
```

## Когда брать
- сохранить контекст проекта между отдельными сессиями диалога
- найти сохранённые факты и документы через вызов `search_memory`
- изолировать воспоминания ассистента по отдельным рабочим пространствам
- отсеять устаревшие предпочтения перед отправкой контекста в модель

## Примеры запросов агенту
- Сохрани это архитектурное решение в память Memwyre через инструмент `save_memory`
- Найди через `search_memory` наши предыдущие договорённости по формату API
- Вызови `get_document`, чтобы прочитать связанную техническую спецификацию

## Похожие
- [REA](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/rea.md) — MCP-сервер · ★ 386989
- [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

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