Engram MCP Server

официальный

Engram — это размещённый MCP-сервер, который обеспечивает надёжную память для AI-агентов.

Документация

Engram MCP

Дайте вашим ИИ-агентам память, которой можно доверять. Engram позволяет вашему ИИ запоминать прошлые разговоры, факты и решения, благодаря чему он ощущается как настоящий член команды.

Этот репозиторий содержит шаблоны конфигурации для подключения MCP-клиентов к Engram — облачному сервису памяти для ИИ-агентов.

Что такое Engram?

Engram — это облачный MCP-сервер, предоставляющий надёжную, объяснимую память для ИИ-агентов:

Надёжная память: Агенты запоминают разговоры, факты и решения с автоматическим извлечением графа знаний
Объяснимое извлечение: Каждый ответ ссылается на воспоминания и рёбра графа, которые его обосновали
Трёхкомпонентное извлечение: BM25 + векторный поиск + граф знаний, объединённые и переранжированные
Используйте свою модель: Все вызовы LLM проходят через вашего провайдера — без наценки за инференс
Встроенные средства управления: Организуйте воспоминания по корзинам, управляйте хранением и выполняйте запросы на естественном языке

Бесплатный тариф: 10 000 сохранённых воспоминаний и 50 000 извлечений в месяц — банковская карта не требуется. Информацию о платных тарифах см. в разделе цены.

Быстрая настройка

1. Получите API-ключ

Зарегистрируйтесь на lumetra.io, чтобы создать аккаунт и сгенерировать API-ключ.

Некоторые клиенты (Claude.ai веб, ChatGPT) используют OAuth вместо вставки ключа — см. соответствующие разделы ниже.

2. Добавьте Engram в ваш MCP-клиент

MCP-эндпоинт: https://mcp.lumetra.io/mcp/sse

Claude Code

claude mcp add-json engram '{"type":"sse","url":"https://mcp.lumetra.io/mcp/sse","headers":{"Authorization":"Bearer <your-api-key>"}}'

Claude.ai веб (OAuth — без вставки ключа)

В настройках Claude → Коннекторы → Добавить пользовательский коннектор вставьте:

https://mcp.lumetra.io/mcp/sse

Вы будете перенаправлены через Lumetra для авторизации подключения. API-ключ не требуется.

ChatGPT веб (OAuth — тарифы с поддержкой коннекторов)

В настройках ChatGPT → Добавить пользовательский MCP-коннектор вставьте:

https://mcp.lumetra.io/mcp/sse

Тот же процесс OAuth, что и для Claude.ai.

Cursor

~/.cursor/mcp.json или .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "url": "https://mcp.lumetra.io/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "url": "https://mcp.lumetra.io/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Windsurf принимает как url, так и serverUrl для удалённых MCP-серверов. Здесь мы используем url для единообразия с другими клиентами на этой странице.

OpenCode

opencode.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "url": "https://mcp.lumetra.io/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      }
    }
  }
}

OpenClaw

Когда навык станет доступен на ClawHub:

openclaw skill add lumetra-engram
# or
clawhub install lumetra-engram

Пока что установите вручную из lumetra-io/engram-openclaw-skill:

mkdir -p .openclaw/skills
curl -fsSL https://codeload.github.com/lumetra-io/engram-openclaw-skill/tar.gz/refs/heads/main \
  | tar -xz --strip-components=2 -C .openclaw/skills engram-openclaw-skill-main/skills/engram
export ENGRAM_API_KEY="eng_live_..."

3. Перезапустите клиент

Теперь ваш MCP-клиент получит доступ к инструментам памяти Engram.

Доступные инструменты

После подключения ваш агент получает следующие инструменты памяти:

Инструмент	Описание
`store_memory(content, bucket?)`	Сохранить факт или фрагмент информации (по умолчанию в корзину `"default"`)
`query_memory(question, bucket?)`	Искать воспоминания на естественном языке с синтезом ИИ и объяснениями по каждому воспоминанию
`list_memories(bucket, limit?)`	Показать воспоминания в корзине, сначала новые (`limit` 1–100, по умолчанию 20)
`list_buckets()`	Показать доступные корзины памяти
`delete_memory(memory_id, bucket)`	Удалить конкретное воспоминание по ID
`clear_memories(bucket)`	Очистить все воспоминания в корзине (деструктивное действие!)

Объединение запросов по нескольким корзинам (передача нескольких корзин в одном вызове) доступно на REST-эндпоинте /v1/query и в официальных SDK. MCP-инструмент query_memory в настоящее время принимает одну корзину за вызов.

REST API

Engram также предоставляет REST API для программного доступа из любого HTTP-клиента (Vercel AI SDK, LangChain, LlamaIndex, Mastra, CrewAI, AutoGen, n8n, ваши собственные скрипты).

Базовый URL: https://api.lumetra.io

Аутентификация: Укажите ваш API-ключ в заголовке Authorization:

curl -X POST https://api.lumetra.io/v1/buckets/default/memories \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "Alice works at TechCorp"}'

Краткий пример:

# Store a memory
curl -X POST https://api.lumetra.io/v1/buckets/work/memories \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "Bob is the CEO of Acme Inc"}'

# Query your memories
curl -X POST https://api.lumetra.io/v1/query \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "Who is the CEO of Acme?", "buckets": ["work"]}'

См. полную документацию API для всех доступных эндпоинтов.

Варианты использования

Команды используют Engram для:

Поддержка с учётом предыдущего контекста: Перенос предыдущего тикета, окружения, плана и обещанных дальнейших действий
Код-ревью с контекстом: Хранение ADR, заметок владельцев, хрупких участков и посмертных анализов как воспоминаний
Общие определения метрик: Хранение определений, согласованных соединений и SQL-сниппетов в одном месте
Контент в едином стиле: Централизация тональности и утверждённых формулировок для авторов

Об этом репозитории

Этот репозиторий содержит:

Этот README с инструкциями по настройке для популярных MCP-клиентов
server.json — манифест MCP-сервера, соответствующий официальной схеме

Файл server.json использует официальную схему MCP-сервера и может использоваться MCP-клиентами, поддерживающими обнаружение удалённых серверов. Для ручной настройки используйте примеры для конкретных клиентов выше.

Сам сервис Engram работает по адресам https://mcp.lumetra.io (MCP) и https://api.lumetra.io (REST) — локальная установка не требуется.

Поддержка

Сайт продукта: lumetra.io
Документация: lumetra.io/docs
Цены: lumetra.io/pricing
Контакты: [email protected]