Skip to main content
Glama

Central Intelligence

Агенты забывают. CI помнит.

Постоянная память для ИИ-агентов. Сохраняйте, извлекайте и делитесь информацией между сессиями. Работает с Claude Code, Cursor, LangChain, CrewAI и любым агентом, поддерживающим MCP.

CI никогда не переписывает ваши воспоминания. Факты извлекаются для поиска, но ваш контент всегда возвращается дословно. Никакого «мусора» в памяти, никаких галлюцинаторных правок, никакой потери данных.

npm License: Apache 2.0

Central Intelligence MCP server

LifeBench 52.2% LongMemEval 75.0% AMB 90/100

Быстрый старт (30 секунд)

# One command — gets API key + auto-configures your AI tools
npx central-intelligence-local signup

# Done. Your agent now has persistent memory.
# Restart Claude Code / Cursor / Windsurf to activate.

Или запустите локально без облака:

npm i -g central-intelligence-local && ci dashboard
# Installs and opens the dashboard at localhost:3141

Related MCP server: aimemory

Когда использовать Central Intelligence

Эвристика: Если вы записали бы это в заметку для себя в будущем, сохраните это в Central Intelligence.

Сценарий

Что делать

Начало новой сессии, нужен контекст из предыдущей

recall или context

Обнаружено что-то важное (архитектура, предпочтения, исправления)

remember

Несколько агентов работают над одним проектом

share с областью видимости user/org

Вы постоянно переучиваете одно и то же каждую сессию

remember один раз, recall навсегда

Передача задачи другому агенту или сессии

remember ключевые решения, следующий агент вызывает context

Пользователь постоянно повторяет одни и те же предпочтения

remember их, проверяйте с помощью recall в следующий раз

Не храните: секреты, пароли, API-ключи, персональные данные (PII), большие бинарные файлы или временные рабочие данные.

Проблема

Каждая сессия ИИ-агента начинается с нуля. Ваш агент изучает ваши предпочтения, понимает кодовую базу, разбирается в архитектуре — а затем сессия заканчивается, и он забывает всё. Следующая сессия? Те же вопросы. Те же ошибки. Тот же контекст с нуля.

Central Intelligence решает эту проблему.

Что он делает

Пять инструментов MCP дают вашему агенту долгосрочную память:

Инструмент

Описание

Пример

remember

Сохранить информацию для последующего использования

"Пользователь предпочитает TypeScript и развертывание на Fly.io"

recall

Семантический поиск по прошлым воспоминаниям

"Что предпочитает пользователь?"

context

Автоматическая загрузка релевантных воспоминаний для текущей задачи

"Работаю над рефакторингом системы аутентификации"

forget

Удалить устаревшие или неверные воспоминания

forget("memory_abc123")

share

Сделать воспоминания доступными для других агентов

scope: "agent" → "org"

Бенчмарки

LifeBench (2026) — Долгосрочная память из нескольких источников

CI набирает 52.2% в LifeBench, самом сложном опубликованном бенчмарке памяти (2003 вопроса от 10 пользователей, 51 тыс. реальных событий, включая сообщения, календарь, медицинские записи, заметки и звонки).

Общий результат

Извлечение информации

Многошаговый

Временной

Недекларативный

52.2%

47.2%

52.9%

46.4%

64.1%

Модель ответов: gpt-5.4-mini. Судья: gpt-4.1-mini. Инструментарий оценки: lifebench-eval.

LongMemEval (ICLR 2025) — Разговорная память

CI набирает 75.0% в LongMemEval, тестирующем разговорную память по 500 вопросам, охватывающим извлечение в рамках одной сессии, рассуждения между сессиями, временные рассуждения, обновление знаний и отслеживание предпочтений.

Общий результат

Одна сессия

Несколько сессий

Временной

Предпочтения

75.0%

91.9%

66.2%

69.9%

76.7%

Модель ответов: gpt-5.4-mini. Судья: gpt-4o. Инструментарий оценки: lifebench-eval.

Agent Memory Benchmark (AMB) — Тестирование инфраструктуры

Протестируйте CI против других провайдеров, используя open-source Agent Memory Benchmark:

npx agent-memory-benchmark --provider central-intelligence --api-key $CI_API_KEY

Примечание: AMB поддерживается тем же автором, что и Central Intelligence. Запустите его самостоятельно и проверьте результаты. PR с адаптерами для новых провайдеров приветствуются.

Дорожная карта

Продвинутый поиск — извлечение фактов, граф сущностей, многошаговые рассуждения, временные выводы, трассировка объяснимости — прототипирован в кодовой базе и появится в версии Enterprise. Детали архитектуры: релиз прототипа v1.0.0. Коммерческая доступность: цены.

Память между инструментами

CI Local считывает конфигурационные файлы из 5 платформ для ИИ-кодинга и делает их доступными для поиска наряду с вашими сохраненными воспоминаниями:

Платформа

Конфигурационный файл

Как парсится

Claude Code

CLAUDE.md

По разделам (## заголовки)

Cursor

.cursor/rules

По абзацам

Windsurf

.windsurf/rules

По абзацам

Codex

codex.md

По разделам

GitHub Copilot

.github/copilot-instructions.md

По разделам

Воспоминания, сохраненные через Claude Code, обнаруживаются при использовании Cursor, и наоборот. Ваша ИИ-память работает везде, а не только в одном инструменте.

Ответы recall теперь включают source (из какого инструмента пришло воспоминание), freshness_score (насколько оно свежее) и duplicate_group (обнаружение почти дубликатов между инструментами).

Как это работает

Agent (Claude, Cursor, Windsurf, Copilot, Codex)
    ↓ MCP protocol
Central Intelligence MCP Server (local, thin client)
    ↓
SQLite + vector embeddings + config file parsing
    ↓
Hybrid search: vector + FTS5 + fuzzy + temporal decay
    ↓
Central Intelligence API (hosted)
    ↓
PostgreSQL + pgvector + fact decomposition + entity graph
    ↓
4-way retrieval: vector + BM25 + graph traversal + temporal
    ↓
Local ONNX cross-encoder reranker (zero API cost)

Каждое воспоминание декомпозируется на структурированные факты с сущностями, временной информацией и причинно-следственными связями. Recall использует двухпутевую архитектуру: параллельно работают 4-путевой поиск на основе фактов (векторный, BM25, обход графа, временной) и 2-путевой поиск на основе памяти. Классификатор типов запросов направляет каждый вопрос по лучшему пути поиска, а результаты объединяются с помощью Reciprocal Rank Fusion и переранжируются локальной моделью cross-encoder. Конфигурационные файлы со всех поддерживаемых платформ парсятся, эмбеддятся и кэшируются локально.

Области видимости памяти

Область

Видимость

Вариант использования

agent

Только агент, который сохранил

Личный контекст, непрерывность сессии

user

Все агенты, обслуживающие одного пользователя

Предпочтения пользователя, контекст между инструментами

org

Все агенты в организации

Общие знания, командные решения

Настройка MCP-сервера

Claude Code

Добавьте в ~/.claude/settings.json в раздел mcpServers:

{
  "central-intelligence": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "central-intelligence-mcp"],
    "env": {
      "CI_API_KEY": "your-api-key"
    }
  }
}

Cursor

Добавьте в ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "central-intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "central-intelligence-mcp"],
      "env": {
        "CI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Любой MCP-совместимый клиент

MCP-сервер опубликован как central-intelligence-mcp на npm. Укажите на него ваш MCP-клиент с установленной переменной окружения CI_API_KEY.

Использование CLI

# Install globally
npm install -g central-intelligence-local

# Get API key + auto-configure AI tools
ci signup

# Open local memory dashboard
ci dashboard

# Sync local memories to cloud
ci sync

# Audit memory health (duplicates, staleness, health score)
ci audit

# Import from ChatGPT data export
ci chatgpt-import conversations.json

# Export/import memory bundles
ci export -o memories.json
ci import memories.json

REST API

Базовый URL: https://central-intelligence-api.fly.dev

Все эндпоинты требуют заголовок Authorization: Bearer <api-key>.

Создание API-ключа

curl -X POST https://central-intelligence-api.fly.dev/keys \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "my-key"}'

POST /memories/remember

{
  "agent_id": "my-agent",
  "content": "User prefers TypeScript over Python",
  "tags": ["preference", "language"],
  "scope": "agent"
}

POST /memories/recall

{
  "agent_id": "my-agent",
  "query": "what programming language does the user prefer?",
  "limit": 5
}

Ответ:

{
  "memories": [
    {
      "id": "uuid",
      "content": "User prefers TypeScript over Python",
      "relevance_score": 0.434,
      "tags": ["preference", "language"],
      "scope": "agent",
      "created_at": "2026-03-22T21:42:34.590Z"
    }
  ]
}

POST /memories/context

{
  "agent_id": "my-agent",
  "current_context": "Setting up a new web project for the user",
  "max_memories": 5
}

DELETE /memories/:id

POST /memories/:id/share

{
  "target_scope": "org"
}

GET /usage

Возвращает количество воспоминаний, события использования и активных агентов для аутентифицированного API-ключа.

Самостоятельный хостинг

# Clone and install
git clone https://github.com/AlekseiMarchenko/central-intelligence.git
cd central-intelligence
npm install

# Set up PostgreSQL
createdb central_intelligence
psql -d central_intelligence -f packages/api/src/db/schema.sql

# Configure
cp .env.example .env
# Edit .env: set DATABASE_URL and OPENAI_API_KEY

# Run
npm run dev:api

Развертывание на Fly.io

fly apps create my-ci-api
fly postgres create --name my-ci-db
fly postgres attach my-ci-db
fly secrets set OPENAI_API_KEY=sk-...
fly deploy

Затем укажите MCP-серверу на ваш экземпляр:

{
  "env": {
    "CI_API_KEY": "your-key",
    "CI_API_URL": "https://your-app.fly.dev"
  }
}

Архитектура

central-intelligence/
├── packages/
│   ├── api/            # Backend API (Hono + PostgreSQL + pgvector)
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── db/           # Schema, migrations (facts, entities, pgvector, hybrid)
│   │   │   ├── middleware/   # Auth, rate limiting, billing, x402 payments
│   │   │   ├── routes/       # REST endpoints, dashboard, docs, demo
│   │   │   └── services/     # Core logic:
│   │   │       ├── memories.ts          # Store + v2 hybrid recall (pgvector + BM25 + RRF + reranker)
│   │   │       ├── rerank.ts            # bge-reranker-v2-m3 (local ONNX), Cohere API fallback
│   │   │       ├── embeddings.ts        # OpenAI text-embedding-3-small
│   │   │       ├── encryption.ts        # AES-256-GCM at rest
│   │   │       ├── date-parser.ts       # Temporal extraction from memory content
│   │   │       ├── auth.ts              # API key validation
│   │   │       ├── fact-extraction.ts   # [Enterprise] Structured fact decomposition via GPT-4o-mini
│   │   │       ├── entity-resolution.ts # [Enterprise] Trigram + co-occurrence entity merging
│   │   │       ├── observations.ts      # [Enterprise] Auto-synthesized higher-level facts
│   │   │       └── query-decompose.ts   # [Enterprise] Query expansion via GPT-4o-mini
│   │   └── tests/        # Vitest
│   ├── mcp-server/     # MCP server (npm: central-intelligence-mcp)
│   ├── cli/            # Cloud CLI (npm: central-intelligence-cli, legacy)
│   ├── local/          # Local memory with cross-tool config parsing
│   ├── node-sdk/       # Node.js/TypeScript SDK (npm: central-intelligence-sdk)
│   ├── python-sdk/     # Python SDK (PyPI: central-intelligence)
│   └── openclaw-skill/ # OpenClaw skill file
├── .github/workflows/  # CI (typecheck + test) + Deploy (Fly.io)
├── benchmark/          # LifeBench VM (self-contained Fly machine)
├── db/                 # Custom Postgres image with pgvector baked in
├── landing/            # Landing page
├── Dockerfile          # API container (non-root, ONNX model pre-cached)
├── fly.toml            # Fly.io config (iad region, health checks)
└── README.md

Цены

Тариф

Цена

Воспоминания

Агенты

Free

$0

500

Безлимитно

Pro

$29/мес

50,000

Безлимитно

Team

$99/мес

500,000

Безлимитно

Актуальную информацию см. на centralintelligence.online/#pricing.

Вклад в проект

Вклад приветствуется. Открывайте issue или PR.

Лицензия

Apache 2.0

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
2dRelease cycle
11Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.

  • Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.

  • User-owned memory for AI agents, Copilot, Claude, IDEs, CLIs, and chat apps over remote MCP.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AlekseiMarchenko/central-intelligence'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server