Files
ai-memory-network-mcp-server/claude-skills/mem-start.md
T

36 lines
2.2 KiB
Markdown

# Пам'ять: старт сесії
Працюємо з MCP-сервером **ai-memory-network** (`http://192.168.0.199:8767/mcp`).
Виконай наступні дії:
1. Виклич інструмент `mcp__ai-memory-network__project_list`. Якщо інструмент недоступний (`No such tool available`) — використай HTTP workaround (див. нижче) з `name = "project_list"`, `arguments = @{}`.
2. Відобрази список проектів таблицею (назва, статус, кількість записів пам'яті, дата оновлення). Запитай, з яким проектом працюємо; запропонуй найактуальніший за `updated_at`. Якщо проект вже очевидний з контексту розмови — використай його без запитання.
3. Для обраного проекту виклич `mcp__ai-memory-network__project_get_state` з `projectName`.
4. Відобрази відновлений контекст:
- `last_session.session_summary` — що робили минулої сесії
- `last_session.todo_json.tasks` — відкриті задачі за пріоритетом (high → medium → low), виконані (`done: true`) — окремо
- `last_session.changes`, `bugs`, `architecture_notes`
- `recent_memories` — останні записи пам'яті проекту
5. Запитай, з чого починаємо сьогодні.
## HTTP workaround (PowerShell)
```powershell
$body = @{
jsonrpc = "2.0"; id = 1; method = "tools/call"
params = @{ name = "<TOOL_NAME>"; arguments = @{ <ARGS> } }
} | ConvertTo-Json -Depth 6
$bytes = [System.Text.Encoding]::UTF8.GetBytes($body)
(Invoke-WebRequest -Uri "http://192.168.0.199:8767/mcp" -Method POST `
-Body $bytes -ContentType "application/json; charset=utf-8" `
-Headers @{ Accept = "application/json, text/event-stream"; Authorization = "Bearer amk_477a49815af5b1790e6d35f565f5cc50ccb9a02cf89bf908" } `
-TimeoutSec 15).Content
```
ВАЖЛИВО: тіло запиту завжди передавати як UTF-8 байти (`UTF8.GetBytes`), інакше кирилиця зіпсується.