mcpField
G
gather

gather

远程服务
github.com/hunta-ai记忆与知识05 周前更新
代码仓库

关于 gather

Gather 是面向 AI 编码 Agent 的多租户记忆服务,提供 MCP 服务、REST API 和 Claude Code 插件、CLI 等客户端集成。候选内容须经过审核才能成为可召回事实,并支持双时态记录和可验证的租户隔离证明。

主要功能

  1. 01自动召回并重新注入上下文
  2. 02暂存候选内容并经审核后提升
  3. 03双时态且可追溯的事实
  4. 04带可验证证明的租户隔离
  5. 05Claude Code 插件和 CLI 集成

适用场景

  1. 01在 Agent 每轮开始时恢复相关记忆
  2. 02保存会话中的经验供后续审核
  3. 03将审核通过的候选内容纳入共享记忆
  4. 04离线验证租户隔离证明

MCP 相关

通过 MCP 提供远程记忆服务,供客户端执行召回和经审核的记忆操作。仓库还包含 MCP 客户端集成和原始服务配置示例。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://mcp.hunta.ai/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

Gather

为 AI 编码 Agent 提供确定性、可验证的记忆。

License Stars CI Website

开始使用 · 控制台 · 工作原理 · 比较


此仓库是 Gather 的开放集成接口。Gather 是一项多租户组织记忆服务(包含 MCP 服务和 REST API),支持服务端强制执行的租户隔离,以及可验证的精选写入。记忆引擎是一项托管服务;此仓库存放客户端集成(从 Claude Code 插件开始),让你的运行环境自动使用这些记忆,而不是寄希望于模型记得这样做。

仓库内容

路径内容
integrations/claude-codegather 插件:钩子 + 捆绑的 MCP 服务 + 筛选技能
cli/hunta CLI:gather、recall、verify、instinct(以及 SDK 种子客户端)
verify/@hunta/verify:离线 Ed25519 隔离证明收据验证(验证,而非信任)
examples/可直接使用的配置(适用于任何 MCP 客户端的原始 mcpServers 配置块)
docs/插件参考:数据流、暂存模型、成本、指标、故障排除

随着时间推移,更多集成(Codex、Agent SDK)也会加入此仓库。

快速开始(Claude Code)

添加两行配置,然后提供令牌:

/plugin marketplace add hunta-ai/gather
/plugin install gather@hunta

在控制台中创建一个Agent 密钥(范围限定为提议和回忆,绝不能写入规范记忆),然后将插件指向你的租户:

export GATHER_URL=https://mcp.hunta.ai   # or your own deployment on Estate (self-host)
export GATHER_TOKEN=<your-agent-key>

下次会话即可使用回忆和捕获功能。完整指南: hunta.ai/get-started。

使用其他客户端(原始 MCP)

如果你不使用 Claude Code,或更喜欢原始 MCP,可以将任何 MCP 客户端直接指向服务 (请参阅 examples/mcp-config.json):

{
  "mcpServers": {
    "gather": {
      "url": "https://mcp.hunta.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <your-agent-key>" }
    }
  }
}

插件功能

  • 自动回忆,每次提交提示词时触发。UserPromptSubmit 钩子会查询你的记忆,并将最相关的事实注入当前轮次,让 Agent 一开始就掌握已有信息。
  • 压缩后重新注入。SessionStart(compact) 钩子会重新运行回忆,让注入的上下文在 Claude Code 重置上下文后依然保留。
  • 防丢失捕获。 PreCompact 和 SessionEnd 钩子会向你的暂存收件箱发送不含内容的线索。对话记录绝不会上传。
  • 筛选技能。 /gather:flush 会审核待处理的候选项;/gather:status 会显示本地回忆命中率和延迟。

核心原则是由运行环境强制调用:工具可用不代表工具会被使用。Agent 不会可靠地自行回忆上下文或回写所学内容,因此钩子会通过设计确保每轮都执行这些操作,无需依赖模型的判断。

记忆的工作原理

Gather 的差异化优势在于写入路径:写入者永不做决定。

  1. 捕获会将候选项存入暂存收件箱。回忆功能看不到候选项。
  2. 提升会运行精选写入流程(提取、去重、双时间维度的取代处理、来源标记)。这是写入规范记忆的唯一途径,并由人(或策略)决定是否执行。
  3. 回忆仅返回已封存且可追溯来源的事实。注入上下文的 Agent 可以提议噪声,但永远不能封存事实。

始终启用捕获,意味着你不会因会话结束而丢失所学内容;暂存隔离墙则确保未经审核的线索绝不会污染 Agent 读取的记忆。 了解更多:筛选关卡。

从设计上确保故障时放行

缓慢或无法访问的记忆服务不会阻塞或降低一轮对话的质量。

  • Hook 超时为 8 秒。
  • 所有错误路径(超时、4xx/5xx、缺少令牌、网络故障)都会以状态码 0 退出且不输出任何内容: 不注入内容,继续执行。
  • 自动捕获只会将候选内容添加到暂存区,因此任何错误路径都不会触及正式知识库。

服务器宕机时,最糟糕的情况是这一轮没有注入上下文,而不是卡住。

隐私

所有数据只会发送到你配置的 GATHER_URL。召回会将提示词文本作为搜索查询发送;捕获会发送一条面包屑(事件、cwd、会话 ID、时间戳),绝不会发送对话记录。 托管服务的端点是 mcp.hunta.ai;Estate 使用你自己的部署,不会有任何数据离开你的基础设施。完整的数据流表:docs/plugin.md。

为什么选择 Gather

Gather典型记忆 API
写入路径精选:提案经过审核后才会进入正式知识库直接写入
隔离按租户进行加密和 RLS,并提供可自行运行的签名证明声称具备
时间双时态(事实何时成立,以及何时获知)最后写入者胜出

诚实的对比,包括我们的不足之处: hunta.ai/compare。

社区与支持

贡献

欢迎提交集成和修复。请参阅 CONTRIBUTING.md 和我们的 行为准则。

许可证

Apache-2.0。

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。