- Разработчик Мухаммад Раза создал EchoVault — локальную память для кодинг-агентов Claude Code, Codex и Cursor.
- Данные хранятся локально в SQLite и Markdown-файлах без передачи в облако, что повышает конфиденциальность.
- Система поддерживает загрузку контекста, поиск по прошлым решениям и сохранение новых, используя гибридный подход к поиску.
DevOps-инженер Мухаммад Раза представил открытый проект EchoVault — MCP-сервер, который предоставляет постоянную память для кодинг-агентов Claude Code, Codex и Cursor между сессиями. Ключевой особенностью решения является хранение всей информации локально в базе данных SQLite и Markdown-файлах, что полностью исключает передачу данных в облако и защищает приватность пользователей. Проект доступен под лицензией MIT и может быть установлен всего тремя командами.
Проблема отсутствия постоянной памяти в работе с подобными агентами хорошо известна: каждая новая сессия начинается с чистого листа, и все предыдущие обсуждения или решения забываются. Особенно актуально это при длительной работе над сложными задачами, например, аутентификацией в проекте, когда агент должен помнить контекст из предыдущих сессий. Раза, консультирующий несколько клиентов, столкнулся с неудобствами облачных решений и перегрузкой локальных альтернатив, что подтолкнуло его к созданию EchoVault.
EchoVault предоставляет агентам три основных инструмента: загрузку контекста при старте, поиск по сохранённым решениям и сохранение новых данных. Для поиска используется гибридный метод: точный поиск осуществляется через SQLite FTS5 по ключевым словам, а семантический поиск реализован с помощью sqlite-vec и локальных эмбеддингов через Ollama. Память общая для всех агентов — например, сохранённые Claude Code данные видны Cursor и Codex.
Особое внимание уделено мотивации агентов сохранять результаты сессий. Раза отметил, что директивные формулировки в описании MCP-инструментов (например, «это ОБЯЗАТЕЛЬНО нужно вызвать перед завершением сессии») значительно повышают частоту сохранения по сравнению с пассивными инструкциями. Полного идеала это не даёт, однако улучшает ситуацию.
Стоит отметить, что EchoVault не первый проект, решающий проблему памяти для AI-агентов кодинга. Например, в октябре Стив Йегге представил Beads — баг-трекер с похожей задачей, который работает через граф задач. Однако подход Разы проще и концентрируется исключительно на сохранении решений и их мотиваций без усложнения зависимостями.
