RMS მეხსიერების MCP

შენ მუშაობ ერთ პროექტზე სამ სხვადასხვა ინსტრუმენტში. Cursor-მა იცის არქიტექტურა, რადგან წინა კვირას ოცი წუთი დახარჯე მის ასახსნელად. Zed-მა არ იცის. Claude Code-მა არ იცის. შემდეგ კვირას, Cursor-მაც არ ეცოდინება.

RMS მეხსიერების MCP არის ლოკალური MCP სერვერი, დაწერილი Rust-ში. ის ინახავს იზოლირებულ Markdown საცავს თითოეული პროექტისთვის და ავლენს მას ყველა დაკავშირებულ IDE-სთვის ხუთი MCP ინსტრუმენტის საშუალებით. არქიტექტურული გადაწყვეტილებები, შეზღუდვები, შაბლონები და გამართვის ისტორია გროვდება საცავში მუშაობისას. ყოველი აგენტი, რომელიც უკავშირდება, კითხულობს იმავე წყაროდან — ხელახალი ახსნის გარეშე, კოპირების გარეშე, დრიფტის გარეშე.

რატომ არა საერთო წესების ფაილი

.cursorrules,CLAUDE.md,.zed/assistant.md— ყველა IDE-ს აქვს საკუთარი ფორმატი, საკუთარი მდებარეობა, საკუთარი ინექციის მექანიზმი. შენ ინახავ ასლებს. ისინი ერთ კვირაში გამოდიან სინქრონიზაციიდან. როცა მესამე ინსტრუმენტს დაამატებ, მესამე ასლს დაამატებ.

RMS მეხსიერება ცვლის მათ ყველას ერთი საცავით და ერთი MCP სერვერით. სერვერი აყენებს სწორ რეგისტრის გასაღებს თითოეული IDE-ს წესების ფაილში, რათა აგენტებმა იცოდნენ, რომელ პროექტზე მუშაობენ — მაგრამ ცოდნა თავად ერთ ადგილას ცხოვრობს.

პრობლემა

• ინსტრუმენტის სპეციფიკური წესების ფაილები გამოდიან სინქრონიზაციიდან
• სემანტიკური ძებნა პროექტის ცოდნაზე არ არსებობს არცერთ IDE-ში მშობლიურად
• კოდის კონტექსტი იკარგება სესიებს შორის, მაშინაც კი, როცა კოდი თავად არ შეცვლილა
• მრავალ IDE სამუშაო პროცესებს არ აქვთ საერთო მეხსიერების ფენა

გადაწყვეტა

• ერთი Markdown საცავი პროექტზე, რეპოს გარეთ
• ჰიბრიდული ვექტორული + სრულტექსტური ძებნა საცავსა და კოდზე
• rms-memory installაერთებს სერვერს ყველა IDE-ში ერთდროულად
• აგენტები წერენ გადაწყვეტილებებს პროაქტიულადrms_write

მთავარი მახასიათებლები

ჰიბრიდული მოძიება (LanceDB) — ჩაშენებული LanceDB აერთიანებს ვექტორულ მსგავსებას Tantivy სრულტექსტური ძებნასთან. მოთხოვნა "რატომ გადავედით REST-დან gRPC-ზე" პოულობს შესაბამის არქიტექტურულ გადაწყვეტილებას, მაშინაც კი, თუ ზუსტი სიტყვები არ არის დოკუმენტში.corpus=all-ისთვის, Reciprocal Rank Fusion აერთიანებს vault-ისა და კოდის შედეგებს იმის დაშვების გარეშე, რომ მანძილები ორი კორპუსიდან შედარებადია.

სემანტიკური კოდის მეხსიერება — არჩევითი Tree-sitter ინდექსაცია ქმნის ცალკე კოდის კორპუსს თქვენი წყაროს ფაილებიდან. მხარდაჭერილი ენები: Rust, Go, TypeScript, JavaScript, JSX, TSX, Python, C, C++, Java, Ruby, Swift, Vue (შიდა სკრიპტები). აგენტები ეძებენ ფუნქციის სახელით, სტრუქტურით, ინტერფეისით ან სიმბოლოთი — არა მხოლოდ ფაილის სახელით. უცვლელი სეგმენტები ხელახლა იყენებენ თავიანთ ვექტორებს რეინდექსაციისას; watch რეჟიმში განახლდება მხოლოდ შეცვლილი გზები.

მრავალენოვანი სემანტიკური პარსინგი — fastembed-rs საშუალებით multilingual-e5-small მშობლიურად უჭერს მხარს რუსულსა და ინგლისურს. შერეული ენების vault-ები მუშაობენ კონფიგურაციის გარეშე.

AST-ზე ორიენტირებული Markdown დაყოფა — pulldown-cmark გადის Markdown AST-ზე და თითოეულ ნაწილს ანიჭებს მშობელ სათაურს. კოდის ბლოკები რჩება მიბმული იმ მონაკვეთთან, რომელსაც ეკუთვნის. 1500 სიმბოლოს ზღვარი 200 სიმბოლოს გადაფარვით დიდი ბლოკებისთვის — წინადადების შუაში გაწყვეტის გარეშე.

გლობალური ცენტრალიზებული vault-ები — თითოეული პროექტი იღებს იზოლირებულ vault-ს, რომელიც გამოითვლება პროექტის გზის ჰეშიდან ~/.rms-memory/vaults/-ში. არა .mcp ფაილები თქვენს რეპოში. არა პროექტის კონფიგურაცია. ერთი registry.toml მარშრუტებს ყველა რეგისტრირებულ პროექტს. მრავალფარგლიანი მხარდაჭერა — --scopeიღებს თვითნებურ იდენტიფიკატორებს ფაილური სისტემის ბილიკების მიღმა: თემის ID-ები, ლიდის ID-ები, პროდუქტის სფეროები.

მრავალ-IDE ავტო-ინსტალაცია—rms-memory installსკანირებს~/.config/და~/Library/Application Support/და შეჰყავს MCP სერვერის ჩანაწერი ყველა მხარდაჭერილი IDE-ს კონფიგურაციაში. არ არის საჭირო ხელით JSON რედაქტირება. მხარს უჭერს Cursor, Zed, Claude Code, OpenCode, VS Code და Codex. წესების კოდის სახით პატჩირება არადესტრუქციულად განაახლებს.cursorrules,.zed/assistant.mdდა.claude/CLAUDE.mdსწორი პროექტის რეესტრის გასაღებით.

აუდიტის მეტამონაცემები— ყოველი ჩანაწერი ავტომატურად იღებსlast_modified_by(ფაქტობრივი IDE კლიენტის სახელი MCP handshake-დან),timestamp,created_at,confidence(0.0–1.0), დაsource. გამოიყენეთmin_confidence-შიrms_searchსანდოობის მიხედვით გაფილტვრისთვის. ჩანაწერები confidence მნიშვნელობის გარეშე ყოველთვის შედის — მიგრაციამდელი კონტენტის ჩუმად გამორიცხვა არ ხდება.

მდგრადი ჩაწერა—rms_writeწერს და fsync-ავს დროებით ფაილს იმავე დირექტორიაში სანამ ატომურად ჩაანაცვლებს სამიზნეს. მოძრავი.bakსარეზერვო ასლები (ნაგულისხმები: 5) ნებისმიერი ცვლილების წინ.createრეჟიმი სწორად უარყოფს არსებული ფაილების გადაწერას.

უსაფრთხო პროექტის სასიცოცხლო ციკლი—rms-memory projects remove <key>შლის რეგისტრაციას vault ფაილების შეხების გარეშე. სრული გასუფთავებით სამუდამო წაშლა არის ცალკე, გამოკვეთილი ოპერაცია, რომელიც მოითხოვს ზუსტ პროექტის გასაღებს და შემოიფარგლება კონფიგურირებული მთავარი vault-ის შვილობითი ელემენტით. წყაროს კოდი არასდროს იცვლება.

Wiki იზოლაცია—<vault>/wiki/**გამორიცხულია Markdown ინდექსაციისგან, ვექტორული ძიებისგან, სრულტექსტური ძიებისგან, დამკვირვებლებისგან, მდგრადი გრაფისგან და Wiki კონტექსტის პაკეტებისგან.rms_writeუარყოფს wiki ბილიკებს. MCP რჩება AI-ს გარეშე — Wiki გენერაცია ცხოვრობს მხოლოდ თანმხლებ GUI-ში.

წარმოების მდგრადობა— პროექტის დონის ფაილური სისტემის ლოკი, რომელიც გაზიარებულია პარალელურ IDE პროცესებს შორის; ბილიკის გადაკვეთის და symlink გაქცევის პრევენცია; პანიკას თავისუფალი მონაცემთა ბაზის ფენაResult-ის დამაბრუნებელი შიდა კომპონენტებით; მოთხოვნის ზომის შეზღუდვები (1 MB stdin ლიმიტი, ძიების ლიმიტი clamped 100-მდე); გრაციოზული გამორთვაSIGINT-ზე; ზომბი პროცესების პრევენცია stdin EOF-ზე; GC ობოლი LanceDB ინდექსებისთვის; macOS sandbox-ის გვერდის ავლით fastembed მოდელების ჩამოტვირთვისთვის; იზოლირებული ტელემეტრიის ლოგირება~/.rms-memory/rms.log-ში.

MCP ხელსაწყოები

rms_search— ეძებს Markdown vault-ში ნაგულისხმევად. დააყენეთcorpusმნიშვნელობაზეcodeანall.allიყენებს Reciprocal Rank Fusion-ს. აგენტებს ევალებათ პირველ რიგში ამის გამოძახება.

rms_code_search— მოსახერხებელი endpoint სემანტიკური კოდის კორპუსისთვის. შედეგები მოიცავს ფაილს, სიმბოლოს, ტიპს და ხაზების დიაპაზონს.

rms_read— კითხულობს სრულ შინაარსს დოკუმენტისა, რომელიც ნაპოვნიაrms_search-ის მეშვეობით.

rms_write— ინახავს ახალ გადაწყვეტილებებს, შეზღუდვებს ან წესებს. აგენტებს უბიძგებენ გამოიძახონ ეს პროაქტიულად რთული ბაგის გადაჭრის ან პრეფერენციის შესწავლის შემდეგ. ავტომატურად შეჰყავს აუდიტის მეტამონაცემები.

rms_projects— ჩამოთვლის რეგისტრირებულ პროექტის გასაღებებს მაშინაც კი, თუ MCP კლიენტმა არ მიაწოდა სამუშაო სივრცის ფესვები.

CLI ბრძანებები

rms-memory install— აერთებს სერვერს ყველა მხარდაჭერილ IDE-ში.--dry-runმხარდაჭერილია.

rms-memory init— არეგისტრირებს პროექტს გლობალურ რეესტრში.

rms-memory config— ინტერაქტიული გლობალური კონფიგურაცია; კოდის ინდექსის რეჟიმის და ენების სიის კონფიგურაცია პროექტის მიხედვით.

rms-memory reindex— Markdown vault-ის განახლება (--vault), კოდის მეხსიერების (--code) ან ორივეს (--all).

rms-memory doctor— 5-პუნქტიანი vault ჯანმრთელობის დიაგნოსტიკა.--repair-frontmatterუსაფრთხოდ ასწორებს დუბლირებულ და დაკარგულ ID-ებს სარეზერვო ასლებით.

rms-memory import— ასკანირებს არსებულ დოკუმენტებს (README.md, docs/, ADR/) და შემოაქვს მათ როგორც vault დოკუმენტები ან ნულოვანი ასლის ბმული ფაილები.

rms-memory sync— ინკრემენტული LanceDB წაშლა-შემდეგ-ჩასმის სინქრონიზაცია.

rms-memory gc— ასუფთავებს ობოლ LanceDB ინდექსებს.

rms-memory wiki— აგროვებს კონტექსტის პაკეტს vault დოკუმენტებიდან, კოდის ინდექსიდან და პროექტის ფაილებიდან Wiki გენერაციისთვის.

rms-memory export-llms— აერთიანებს მიმდინარე vault-ს ერთ llms.txt დატვირთვად.

მხარდაჭერილი IDE-ები

Cursor · Zed · Claude Code · OpenCode · VS Code · Codex

ინსტალაცია

bash

# macOS (Apple Silicon) და Linux
brew tap max-ramas/tap
brew install rms-memory-mcp

# ნებისმიერი პლატფორმა Rust-ით
cargo install rms-memory-mcp

წინასწარ აწყობილი ბინარები aarch64-apple-darwin, x86_64-unknown-linux-gnu, aarch64-unknown-linux-gnu და x86_64-pc-windows-msvc ქვეყნდება ყოველი გამოშვებისას, ასევე .deb და .rpm პაკეტები Linux-ისთვის.

ლიცენზია: MIT · უფასო · GitHub