# Quberi

MCP-сервер для поиска, чтения и сохранения заметок в твою базу знаний Quberi. Входит через аккаунт Quberi.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI
- Автор: quberi
- Лицензия: AGPL-3.0 · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/quberi/quberi/tree/HEAD/apps/api/src/quberi_api/services/mcp
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/quberi

## Что делает

Quberi — командная база знаний с векторным поиском и правами доступа на уровне документа. Загружаешь файлы, задаёшь вопрос агенту — он достаёт релевантные отрывки из тех документов, к которым у тебя есть доступ. Права задаются отдельно на каждый документ, поверх ролей в пространстве. Запрет выигрывает над разрешением, фильтрация происходит внутри векторного индекса.

MCP-сервер подключается по HTTP к `https://mcp.quberi.com/` и открывает агенту те же инструменты поиска и записи, что доступны через OAuth-плагин для DeepSeek Harness. Требуется аккаунт Quberi: при первом вызове сервер запрашивает авторизацию. Администратор организации может запретить доступ из внешних инструментов целиком — тогда MCP-подключение не пройдёт.

Встраивание считается локально на CPU (модель BGE-M3 из Hugging Face, около 4 ГБ на диске). Чат идёт через OpenAI-совместимый endpoint: вопрос и найденные отрывки уходят туда, если это облачный API. Платформа пишет аудит-лог всех запросов, включая поиск из MCP-клиента.

## Требования
- Удалённый сервер: `https://mcp.quberi.com/`

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
claude mcp add --transport http mcp https://mcp.quberi.com/
```

### Codex

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
codex mcp add mcp --url https://mcp.quberi.com/
```

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "mcp": {
            "url": "https://mcp.quberi.com/"
        }
    }
}
```

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "mcp": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.quberi.com/"
        }
    }
}
```

### Gemini CLI

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
gemini mcp add -t http mcp https://mcp.quberi.com/
```

## Когда брать
- Искать по внутренним документам команды из IDE
- Сохранять найденное или сгенерированное агентом в базу знаний
- Читать документы, к которым у текущего пользователя есть доступ
- Ограничить выдачу агента документами с разрешением на уровне конкретного файла

## Примеры запросов агенту
- Найди в базе Quberi всё про политику безопасности API
- Сохрани этот отрывок кода в мою базу знаний как заметку `auth-middleware.md`
- Посмотри в Quberi, есть ли документ о процессе деплоя

## Похожие
- [ae-kb](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ae-kb.md) — скилл · 845 установок
- [PipesHub](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/pipeshub.md) — MCP-сервер · ★ 17
- [knowledge-synthesis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/knowledge-synthesis.md) — скилл · 6400 установок
- [second-brain-query](https://affpapa.org/nevibecode/skills/second-brain-query.md) — скилл · 2500 установок
- [llm-wiki](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nashsu-llm-wiki.md) — скилл · 1800 установок
- [foundry-iq-skills](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/foundry-iq-skills.md) — плагин · ★ 3149

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