AI のコーディングの代理店のための全コードベース知識。 Rust、Postgres + pgvectorで構築され、MCP上に露出されたフィールドアウェアコードグラフと永続的なメモリ。

**問題:**AIコーディングエージェントは、各セッションの本からいくつかのページを参照してください。 彼らはコードベースがゼロから一緒に収まる方法を悲しみ、読み、そして再導きます - 何かが変化するときに何が壊れるのか、そして過去のセッションで行われた決定の記憶を知らないマップはありません。

解決: RemembrallMCP は、フィールド・アウェアの依存グラフ(機能、クラス、メソッド、fields、およびそれら間の参照)を 9 の言語にわたって、セッション間で生き残る永続的なメモリを、エージェント全体にコードベースを与えます。

1。 Field-Aware Code Graph - ツリーシッターで構築されたコードベースのライブマップ。 関数、クラス、メソッド、データフィールド、コール、インポート、定義、継承、および9言語のフィールドリファレンス関係。 「これを変更すると、何が壊れますか?」 - 単一のstructフィールドにダウン - エージェントが何かに触れる前に、ミリ秒で答えを得る。

2. 持続的な記憶 - セッション間で生き残る決定、パターン、および組織的知識.

RemembrallMCP

Whole-codebase knowledge for AI coding agents. A field-aware code graph plus persistent memory, built on Rust, Postgres + pgvector, and exposed over MCP.

The problem: AI coding agents see a few pages out of the book each session. They grep, read, and re-derive how the codebase fits together from scratch - no map of what calls what, no way to know what breaks when something changes, and no memory of decisions made in past sessions.

The solution: RemembrallMCP gives the agent the whole codebase - a field-aware dependency graph (functions, classes, methods, fields, and the references between them) across 9 languages, plus persistent memory that survives between sessions.

1. Field-Aware Code Graph - A live map of your codebase built with tree-sitter. Functions, classes, methods, and data fields, plus call, import, defines, inherits, and field-reference relationships across 9 languages. Ask “what breaks if I change this?” - down to a single struct field - and get an answer in milliseconds, before the agent touches anything.

2. Persistent Memory - Decisions, patterns, and organizational knowledge that survive between sessions. Hybrid semantic + full-text search finds relevant context instantly.

remembrall_recall("authentication middleware patterns")
-> 3 relevant memories from past sessions

remembrall_index("/path/to/project", "myapp")
-> Builds dependency graph: 847 symbols, 1,203 relationships

remembrall_impact("AuthMiddleware", direction="upstream")
-> 12 files depend on AuthMiddleware (with confidence scores)

remembrall_impact("amount", direction="upstream")
-> methods that read self.amount, across the whole codebase

remembrall_store("Switched from JWT to session tokens because...")
-> Decision stored for future sessions

Why the code graph matters

Without RemembrallMCP, agents explore your codebase from scratch every session. Claude Code spawns Explore agents, Codex reads dozens of files, Cursor greps through directories - all burning tokens and time just to understand what calls what. A single “find all callers of this function” task can cost thousands of tokens across multiple tool calls.

With RemembrallMCP, that same query is a single remembrall_impact call that returns in <1ms with zero exploration tokens. The dependency graph is already built and waiting.