Montycat MCP — MCP-сервер для Claude Code: общая память агентов
Общая память для ИИ-агентов: держит решения и контекст проекта между сессиями и отдаёт их любому MCP-клиенту — от Claude Code до Zed.
claude mcp add --env MONTYCAT_URI=<MONTYCAT_URI> --env MONTYCAT_TLS=<MONTYCAT_TLS> --env MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH=<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH> --env MONTYCAT_TLS_VERIFY=<MONTYCAT_TLS_VERIFY> --env MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT=<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT> --transport stdio montycat-mcp-shared-memory-for-ai-agents -- uvx montycat-mcpЧто делает Montycat MCP - Shared Memory for AI Agents
Montycat MCP держит одно хранилище памяти, из которого читают и в которое пишут все подключённые клиенты: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Windsurf, Cline и Zed. Договорённости и контекст проекта остаются после закрытия чата, поэтому новая сессия не начинается с нуля.
Запись идёт через montycat_remember, montycat_remember_bulk, montycat_update и montycat_forget. Достать нужное можно по смыслу или по точному идентификатору (montycat_semantic_search, montycat_recall, montycat_list_memories), а montycat_await_memory_change ждёт чужую запись вместо опроса сервера. Параметр scope решает, где лежит запись: личное, командное или общее. Это пространство имён, а не граница безопасности; изоляцию даёт отдельный ключ Montycat с минимальными правами на каждый сервер.
Движок и эмбеддинги работают на вашей машине, хостинг памяти не нужен. Сервер поднимает локальный движок сам, либо его запускают в Docker и указывают адрес через MONTYCAT_URI. На Apple Silicon берите тег arm64-semantic: образ semantic собран под amd64 и падает в эмуляции.
Какие задачи решает
- перенести решение по базе в следующую сессию
- найти запись по смыслу, когда формулировка забыта
- свести несколько агентов к одному набору фактов
- дождаться записи другого агента, не опрашивая сервер
- проверить имена полей перед структурированной записью
Примеры запросов агенту
- Запомни, что для биллинга выбрали PostgreSQL, и положи это в
engineering. - Найди в памяти всё про выкладку API и покажи записи из
shared. - Подожди, пока второй агент запишет изменение в
engineering, и продолжи с ним.
Как установить Montycat MCP - Shared Memory for AI Agents
Командой платформы
claude mcp add --env MONTYCAT_URI=<MONTYCAT_URI> --env MONTYCAT_TLS=<MONTYCAT_TLS> --env MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH=<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH> --env MONTYCAT_TLS_VERIFY=<MONTYCAT_TLS_VERIFY> --env MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT=<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT> --transport stdio montycat-mcp-shared-memory-for-ai-agents -- uvx montycat-mcpВместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from montycat-mcp <команда>
Командой платформы
codex mcp add montycat-mcp-shared-memory-for-ai-agents --env MONTYCAT_URI=<MONTYCAT_URI> --env MONTYCAT_TLS=<MONTYCAT_TLS> --env MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH=<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH> --env MONTYCAT_TLS_VERIFY=<MONTYCAT_TLS_VERIFY> --env MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT=<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT> -- uvx montycat-mcpВместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from montycat-mcp <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"montycat-mcp-shared-memory-for-ai-agents": {
"command": "uvx",
"args": [
"montycat-mcp"
],
"env": {
"MONTYCAT_URI": "<MONTYCAT_URI>",
"MONTYCAT_TLS": "<MONTYCAT_TLS>",
"MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH": "<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH>",
"MONTYCAT_TLS_VERIFY": "<MONTYCAT_TLS_VERIFY>",
"MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT": "<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from montycat-mcp <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"montycat-mcp-shared-memory-for-ai-agents": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"montycat-mcp"
],
"env": {
"MONTYCAT_URI": "<MONTYCAT_URI>",
"MONTYCAT_TLS": "<MONTYCAT_TLS>",
"MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH": "<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH>",
"MONTYCAT_TLS_VERIFY": "<MONTYCAT_TLS_VERIFY>",
"MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT": "<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from montycat-mcp <команда>
Командой платформы
gemini mcp add -e MONTYCAT_URI=<MONTYCAT_URI> -e MONTYCAT_TLS=<MONTYCAT_TLS> -e MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH=<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_PATH> -e MONTYCAT_TLS_VERIFY=<MONTYCAT_TLS_VERIFY> -e MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT=<MONTYCAT_TLS_CERTIFICATE_FINGERPRINT> montycat-mcp-shared-memory-for-ai-agents uvx montycat-mcpВместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from montycat-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 Montycat MCP - Shared Memory for AI Agents
Как установить Montycat MCP в Claude Code?
Поставьте uv, затем выполните claude mcp add montycat-mcp -e MONTYCAT_URI=<MONTYCAT_URI> -- uvx montycat-mcp. В /mcp будет видно, что сервер подключён.
Зачем нужен Montycat MCP?
Он даёт агентам общую память: записанные решения доступны в следующей сессии и другим MCP-клиентам, а не только тому, где их сохранили.
Что нужно для запуска?
Python 3.10+ и uv, потому что сервер стартует через uvx montycat-mcp. Локальный движок поднимается сам; свой задаётся через MONTYCAT_URI, для удалённого нужен MONTYCAT_TLS.
