# Persome

Локальный MCP-сервер сохраняет контекст работы на Mac и передаёт его доверенным агентам. Нужен, когда одному контексту должны следовать разные AI-клиенты.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed · ★ 1328
- Автор: Intuition-Lab
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/Intuition-Lab/personal-model
- Обновлён: 2026-10-16
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/persome

## Что делает

Persome собирает сведения о рабочей активности на Mac и формирует локальную модель пользователя. Агент получает контекст о целях, приоритетах и рабочих привычках через MCP, а данные можно просматривать, исправлять, экспортировать и удалять.

Внутри используется долгосрочная память с уровнями Point, Line, Face, Volume и Root. Наблюдения связываются с источниками, поэтому более новые сведения могут уточнить или пересмотреть прежний вывод. Одну модель можно подключать к Claude Code, Codex, Cursor и другим доверенным MCP-клиентам.

Сервер запускается локально через `uvx personal-model`. Без разрешения macOS Persome не сможет учиться на выбранной активности Mac.

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

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

### Codex

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

### Cursor

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

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "persome": {
            "type": "stdio",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "personal-model"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from personal-model <команда>

### Gemini CLI

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

## Когда брать
- передавать один контекст между AI-агентами
- сохранять сведения о целях и рабочих привычках
- проверять источники, на которых основан вывод
- исправлять или удалять накопленную модель
- подключать локальную память через MCP

## Примеры запросов агенту
- Проверь мои текущие приоритеты и используй их при планировании задачи.
- Сопоставь эту задачу с моими рабочими привычками и предложи следующий шаг.
- Покажи, какие наблюдения подтверждают этот вывод.

## Похожие
- [mem0](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mem0.md) — скилл · 2300 установок
- [mem0-cli](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mem0-cli.md) — скилл · 773 установки
- [Agentic UX Design - Relationship-Centric Interfaces](https://affpapa.org/nevibecode/skills/agentic-ux-design-relationship-centric-interfaces.md) — скилл · 3300 установок
- [speak-tts](https://affpapa.org/nevibecode/skills/speak-tts.md) — скилл · 735 установок
- [apple-intelligence](https://affpapa.org/nevibecode/skills/apple-intelligence.md) — скилл · 516 установок

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