# pulse8-ai-cortex-knowledge-vault

MCP-сервер хранит знания агентов в Markdown, связывает их в типизированный граф и ищет контекст между проектами.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 15
- Автор: synpulse8-opensource
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/synpulse8-opensource/pulse8-ai-cortex-knowledge-vault
- Обновлён: 2026-07-27
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/pulse8-ai-cortex-knowledge-vault

## Что делает

Сервер превращает каталог Markdown в общее хранилище для агентов и людей. Он поддерживает типизированные узлы, wikilinks, теги и связи, ведёт историю через Git, а затем строит релевантный подграф по запросу. Данные переживают смену сессий и моделей.

Внутри есть полнотекстовый и гибридный поиск, компилятор файлов на базе MarkItDown и MCP-доступ по stdio или streamable HTTP. В хранилище можно загружать PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML и изображения; REST API зеркалит MCP через `/api/v1/`. Для запуска нужен Docker.

Ключ OpenRouter нужен только для LLM-связей между wiki-статьями: конвертация файлов работает без него. Это ограничение важно учесть, если нужен простой поиск документов без графа и постоянной памяти.

## Требования
- Нужно: Python и uv (команды через uvx)
- Переменные окружения: `CORTEX_VAULT_PATH`, `CORTEX_LLM_API_KEY` — это ключи и токены: значения спроси у человека, в репозиторий и общие файлы не записывай.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add pulse8-ai-cortex-knowledge-vault -e CORTEX_VAULT_PATH=<CORTEX_VAULT_PATH> -e CORTEX_LLM_API_KEY=<CORTEX_LLM_API_KEY> -- uvx pulse8-ai-cortex-knowledge-vault
```
Вместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pulse8-ai-cortex-knowledge-vault <команда>

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add pulse8-ai-cortex-knowledge-vault --env CORTEX_VAULT_PATH=<CORTEX_VAULT_PATH> --env CORTEX_LLM_API_KEY=<CORTEX_LLM_API_KEY> -- uvx pulse8-ai-cortex-knowledge-vault
```
Вместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pulse8-ai-cortex-knowledge-vault <команда>

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "pulse8-ai-cortex-knowledge-vault": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "pulse8-ai-cortex-knowledge-vault"
            ],
            "env": {
                "CORTEX_VAULT_PATH": "<CORTEX_VAULT_PATH>",
                "CORTEX_LLM_API_KEY": "<CORTEX_LLM_API_KEY>"
            }
        }
    }
}
```
Вместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pulse8-ai-cortex-knowledge-vault <команда>

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "pulse8-ai-cortex-knowledge-vault": {
            "type": "stdio",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "pulse8-ai-cortex-knowledge-vault"
            ],
            "env": {
                "CORTEX_VAULT_PATH": "<CORTEX_VAULT_PATH>",
                "CORTEX_LLM_API_KEY": "<CORTEX_LLM_API_KEY>"
            }
        }
    }
}
```
Вместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pulse8-ai-cortex-knowledge-vault <команда>

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add -e CORTEX_VAULT_PATH=<CORTEX_VAULT_PATH> -e CORTEX_LLM_API_KEY=<CORTEX_LLM_API_KEY> pulse8-ai-cortex-knowledge-vault uvx pulse8-ai-cortex-knowledge-vault
```
Вместо <…> подставьте свои значения. uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pulse8-ai-cortex-knowledge-vault <команда>

## Когда брать
- хранить память агентов между сессиями
- связывать Markdown-заметки в граф
- искать контекст между проектами
- конвертировать PDF и DOCX в знания
- версионировать хранилище через Git

## Примеры запросов агенту
- Сохрани решение из этой сессии в хранилище знаний.
- Найди связанные заметки о текущей задаче и собери контекст.
- Преобразуй `report.pdf` в запись хранилища и свяжи её с существующими заметками.

## Похожие
- [REA](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/rea.md) — MCP-сервер · ★ 392262
- [GitHub](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/github.md) — MCP-сервер · ★ 33989
- [Netdata](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/netdata.md) — MCP-сервер · ★ 81163
- [browser-use](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/browser-use.md) — MCP-сервер · ★ 119231
- [Codebase Memory](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/codebase-memory.md) — MCP-сервер · ★ 47577
- [mcp-server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/mcp-server.md) — MCP-сервер · ★ 43902

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