core

Recall past conversations and user preferences with searchable long‑term memory.

От сообществаСбоиБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Memory Ingest: Store conversation in memory for future reference. USE THIS TOOL: At the END of every conversation after fully answering the user. WHAT TO STORE: 1) User's question or request, 2) Your
  • Memory Search: Search stored memories for past conversations, user preferences, project context, and decisions. USE THIS TOOL: 1) At start of every conversation to find related context, 2) When user m
  • Memory Get Spaces: List all available memory spaces (project contexts). USE THIS TOOL: To see what spaces exist before searching or storing memories. Each space organizes memories by topic (e.g., 'Pro

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Recall past conversations and user preferences with searchable long‑term memory. Organize work into spaces and quickly load rich project context. Act across connected services like GitHub, Linear, and Slack with discoverable integration actions.

Как подключить

Как подключить core к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://core--harshith.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить core к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://core--harshith.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить core к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://core--harshith.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (9)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

memory_ingestStore conversation in memory for future reference. USE THIS TOOL: At the END of every conversation after fully answering the user. WHAT TO STORE: 1) User's question or request, 2) Your solution or explanation, 3) Important decisions made, 4) Key insights discovered. HOW TO USE: Put the entire conversation summary in the 'message' field. IMPORTANT: You MUST provide a sessionId - if you don't have one, call initialize_conversation_session tool FIRST to obtain it at the start of the conversation, then use that SAME sessionId for all memory_ingest calls. Optionally add spaceIds array to organize by project. Returns: Success confirmation with storage ID.
memory_searchSearch stored memories for past conversations, user preferences, project context, and decisions. USE THIS TOOL: 1) At start of every conversation to find related context, 2) When user mentions past work or projects, 3) Before answering questions that might have previous context. HOW TO USE: Write a simple query describing what to find (e.g., 'user code preferences', 'authentication bugs', 'API setup steps'). Returns: Markdown-formatted context optimized for LLM consumption, including session compacts, episodes, and key facts with temporal metadata.
memory_get_spacesList all available memory spaces (project contexts). USE THIS TOOL: To see what spaces exist before searching or storing memories. Each space organizes memories by topic (e.g., 'Profile' for user info, 'GitHub' for GitHub work, project names for project-specific context). Returns: Array of spaces with id, name, and description.
memory_about_userGet user's profile information (background, preferences, work, interests). USE THIS TOOL: At the start of conversations to understand who you're helping. This provides context about the user's technical preferences, work style, and personal details. Returns: User profile summary as text.
memory_get_spaceGet detailed information about a specific space including its full summary. USE THIS TOOL: When working on a project to get comprehensive context about that project. The summary contains consolidated knowledge about the space topic. HOW TO USE: Provide either spaceName (like 'core', 'GitHub', 'Profile') OR spaceId (UUID). Returns: Space details with full summary, description, and metadata.
initialize_conversation_sessionInitialize a session for this conversation. MUST be called FIRST at the start of every conversation before any memory_ingest calls. This generates a unique UUID that tracks the entire conversation session. IMPORTANT: One conversation = one session. Call this tool once at the beginning, store the returned sessionId, and use that SAME sessionId for ALL memory_ingest operations throughout this conversation. DO NOT create custom session IDs. Returns: A UUID string to use as sessionId for all subsequent memory operations.
get_integrationsList all connected integrations (GitHub, Linear, Slack, etc.). USE THIS TOOL: Before using integration actions to see what's available. WORKFLOW: 1) Call this to see available integrations, 2) Call get_integration_actions with a slug to see what you can do, 3) Call execute_integration_action to do it. Returns: Array with slug, name, accountId, and hasMcp for each integration.
get_integration_actionsGet list of actions available for a specific integration. USE THIS TOOL: After get_integrations to see what operations you can perform. For example, GitHub integration has actions like 'get_pr', 'get_issues', 'create_issue'. HOW TO USE: Provide the integrationSlug from get_integrations (like 'github', 'linear', 'slack'). Returns: Array of actions with name, description, and inputSchema for each.
execute_integration_actionExecute an action on an integration (fetch GitHub PR, create Linear issue, send Slack message, etc.). USE THIS TOOL: After using get_integration_actions to see available actions. HOW TO USE: 1) Set integrationSlug (like 'github'), 2) Set action name (like 'get_pr'), 3) Set arguments object with required parameters from the action's inputSchema. Returns: Result of the action execution.