RMS
GUIRMS Memory GUI
Visual editor, knowledge graph, Git sync, and AI organizer — layered on top of the same vault your agents use.
Узнать большеВаша архитектура. Ваши решения. Доступны каждому агенту, каждой сессии.
GitHubКаждый AI-агент для программирования начинает с нуля. Архитектурные решения, известные ограничения, предпочтительные паттерны, история отладки — всё исчезает, как только вы закрываете вкладку. В итоге вы заново объясняете тот же стек Cursor, затем Zed, затем Claude Code. Или копируете устаревший CLAUDE.md между инструментами в надежде, что он всё ещё актуален.
RMS Memory — это локальный слой памяти для AI-агентов программирования. Единое централизованное хранилище Markdown, структурированное для потребления LLM, которое любая IDE с поддержкой MCP автоматически читает и в которое записывает. Контекст сохраняется между сессиями, инструментами, перезапусками и членами команды.
Большинство разработчиков решают проблему потери контекста с помощью CLAUDE.md или .cursorrules файла. Это работает, пока вы не переключаете инструменты: Cursor не читает правила Zed, Claude Code не читает правила Cursor. Вы поддерживаете копии, они рассинхронизируются, вы вставляете вручную.
Другой подход — позволить ИИ суммировать контекст в новую сессию — даёт поверхностные, с потерями реконструкции решений, на принятие которых ушли часы.
RMS Memory работает иначе: вместо конфигурационных файлов для каждого инструмента локальный MCP-сервер поддерживает структурированное Markdown-хранилище и предоставляет к нему доступ через пять инструментов MCP. Любой агент, поддерживающий MCP, читает архитектурные решения, ограничения и предпочтения из одного источника. Когда агент решает проблему, которую стоит запомнить, он записывает её обратно. Хранилище автоматически накапливает знания между сессиями.
Гибридный поиск — LanceDB объединяет векторный поиск сходства с полнотекстовым поиском Tantivy. Запросы никогда не возвращают пустой результат из-за отсутствия точного ключевого слова. Reciprocal Rank Fusion объединяет результаты из хранилища и корпуса кода без несовместимых исходных расстояний.
Семантическая память кода — опциональное индексирование Tree-sitter для Rust, Go, TypeScript, JavaScript, Python, C, C++, Java, Ruby, Swift и Vue. Агенты ищут по вашей кодовой базе структурно — по функциям, структурам, интерфейсам или символам, а не только по имени файла или содержимому строк.
Глобальные централизованные хранилища — контекст проекта находится вне вашего репозитория. Никаких .mcp файлов, никакого загрязнения репозитория. Один ~/.rms-memory/registry.toml маршрутизирует каждый проект в его изолированное хранилище. Новые IDE подключаются автоматически.
Автоустановка для нескольких IDE — rms-memory install сканирует вашу систему и самостоятельно подключается к Cursor, Zed, Claude Code, OpenCode, VS Code и Codex без ручного редактирования JSON.
Метаданные аудита — каждая запись автоматически получает last_modified_by, timestamp, confidence, и source. Агенты фильтруют по надёжности. Записи без поля confidence всегда включаются, чтобы хранилища до миграции оставались пригодными.
Изоляция Wiki — сопутствующий GUI может генерировать читаемые Wiki-страницы в <vault>/wiki/. MCP-сервер полностью исключает это пространство имён из индексирования, поиска, наблюдателей и графа — поэтому сгенерированный контент никогда не загрязняет поиск.
Продакшн-устойчивость — атомарная запись с ротацией .bak резервных копий, блокировка индекса проекта, общая для процессов IDE, слой базы данных без паник, защита от обхода пути, корректное завершение работы, предотвращение зомби-процессов. Контрольный список устойчивости из десяти пунктов, проверенный в конкурентных сессиях с несколькими IDE.
Выберите редакцию, которая подходит вашей команде.
Visual editor, knowledge graph, Git sync, and AI organizer — layered on top of the same vault your agents use.
Узнать большеПерестаньте повторно объяснять свою архитектуру. Одно хранилище, каждая IDE, каждая сессия.
Узнать больше