jcartu/rasputin-memory
🔌 MCP Serverjcartu
Постоянный MCP-совместимый бэкенд памяти для ИИ-агентов с гибридным поиском и автоматическим извлечением фактов.
Rasputin Memory создан для решения проблемы «контекстного окна» путем предоставления сложного уровня постоянной памяти для автономных агентов. В основе системы лежит архитектура гибридного поиска, объединяющая BM25 для поиска по ключевым словам и векторные эмбеддинги для семантического понимания на базе FalkorDB и Qdrant. Ключевой особенностью является конвейер автоматического извлечения фактов с помощью LLM, который преобразует историю диалогов в структурированные знания, значительно повышая релевантность извлекаемого контекста. Система использует переранжирование моделями для уточнения результатов, достигая точности 77,7% по метрике LoCoMo (Long-Context Memory). Rasputin является MCP-совместимым, что позволяет использовать его как стандартизированный инструмент для современных LLM-интерфейсов. Он предлагает REST API для легкого подключения и полностью разворачивается на собственных серверах, обеспечивая разработчикам полный контроль над данными и инфраструктурой. Преодолевая разрыв между кратковременной историей чата и долгосрочным хранением знаний, Rasputin позволяет агентам поддерживать глубокий контекст на протяжении многих сессий.
💡Основное
- ├─Точность LoCoMo 77,7%
- ├─MCP-совместимая архитектура
- └─Гибридный поиск BM25 и векторов
🎯Для
- ├─Разработчики ИИ-агентов
- └─Бэкенд-инженеры