Как я спроектировал Memory MCP Server для AI-агентов: архитектура, SQLite, semantic search и грабли
AI-агент каждую сессию начинает с нуля — не помнит, что вчера разбирали архитектуру, какие баги нашли и почему выбрали именно это решение. Знакомо?
Я сделал open-source MCP-сервер на Go, который даёт агентам persistent memory с semantic search. Один memory-layer для Cursor, Claude Code и Codex — чтобы контекст не терялся между инструментами.
В статье — не обзор, а инженерный разбор: схема БД, embedding pipeline с fallback между провайдерами (и почему я в итоге от этого отказался), in-memory cosine similarity вместо vector DB, RAG-индексирование с инкрементальным обновлением, и реальные промпты для агентов.
Отдельно разобрал грабли: почему fallback между разными embedding-моделями — это не отказоустойчивость, а источник тихих багов, и как я это починил.