ai-memory-network-mcp-server/Огляд архітектури.md

tags, created

tags	created
архітектура mcp	2026-07-14

Огляд архітектури

Стек

Компонент	Рішення	Примітка
Рантайм	Node.js 22 + TypeScript	однорідно з наявним project-agent
MCP SDK	@modelcontextprotocol/sdk	Streamable HTTP транспорт з коробки
БД	PostgreSQL 18 + pgvector — окремий контейнер у stack'у проекту	образ pgvector/pgvector:pg18; база ai_memory
Пошук	гібридний: FTS (фаза 1) → FTS + vector (фаза 2)	embeddings відкладені до підключення Ollama
Embeddings	Ollama + bge-m3 (1024 вим.)	окремий сервер, окремий воркфлоу — Гібридна схема з Ollama
Хостинг	TrueNAS + Portainer	Деплой на TrueNAS
Автентифікація	API-ключ у заголовку	єдиний механізм для всіх клієнтів

Ключові принципи

1. Логіка проектів — сервер підтримує проекти за аналогією з наявним project-agent: список проектів, стан сесій (summary, todo, changes, bugs, architecture notes) + подібний набір скілів для Claude Code.
2. Пам'ять як граф — записи пов'язані між собою (memory_links), що віддзеркалює [[wiki-посилання]] Obsidian: логіка сховища і логіка БД збігаються.
3. Розширюваність — схема інструментів покриває поточні потреби і не блокує майбутні (виконавці на локальних моделях, нові типи пам'яті).
4. Відкладені embeddings — абстракція EmbeddingProvider: фаза 1 працює без векторів (FTS-only, колонка embedding = NULL), фаза 2 додає Ollama і backfill без зміни API.

Компоненти

Claude Code / інші ШІ-клієнти
        │  MCP Streamable HTTP (+ API key)
        ▼
ai-memory-server (Node.js, контейнер у Portainer)
        │                          │
        ▼                          ▼ (фаза 2)
PostgreSQL 18 + pgvector      Ollama (окремий сервер)
(контейнер у тому ж stack'у)  embeddings + локальні виконавці

Пов'язане: Модель даних, MCP інструменти, Roadmap