Stash gir KI-agenter persistent minne via MCP og PostgreSQL+pgvector

«KI-en din har hukommelsestap. Vi fikset det.» — Stash, README

Slik selger Mohammed Al Ashaal sitt nye repo alash3al/stash, publisert 24. april 2026 og allerede oppe i 254 stjerner. Stash er et minnelag som gir vilkårlige MCP-kompatible agenter persistent kontekst på tvers av sesjoner — funksjonaliteten Claude.ai og ChatGPT håndterer internt, men som blir borte i det øyeblikket du kjører din egen agent mot et API.

Pakken kjører på PostgreSQL med pgvector for vektorindeksering, og hele stacken — database, migrasjoner, MCP-server med bakgrunnskonsolidering — starter med ett docker compose up. Kjernen er en åtte-stegs pipeline som gradvis konsoliderer rå observasjoner til strukturert kunnskap: episoder blir til fakta, fakta til relasjoner, relasjoner til mønstre. Stegene dekker fakta-uttrekk, relasjonsbygging, kausale lenker, målsporing, feilretningsmønstre, hypoteseverifisering og tillitsforfall.

Det praktisk interessante er at Stash er agent-agnostisk via MCP. README lister Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Continue, OpenAI Agents, Ollama og OpenRouter som testede klienter. For deg som bygger egen agent-stack i Norge betyr det at du kan lagre brukerpreferanser, prosjektkontekst og tidligere feilretninger ett sted, og hente det inn fra alle agentene dine via samme protokoll.

Det finnes lignende prosjekter (mem0, Zep, Letta), men Stash er Apache 2.0-lisensiert, skrevet i Go, og gjør et tydelig valg: PostgreSQL framfor en dedikert vektordatabase. For de fleste hobbyprosjekter er det enklere å drifte én Postgres-instans enn å legge til Qdrant eller Weaviate ved siden av.

Hva bør du gjøre?

1. Klon repoet, kopier .env.example til .env, og kjør docker compose up. Pek MCP-klienten din (Claude Desktop, Cursor) mot Stash-serveren og se hvilke verktøy den eksponerer.
2. Hvis du allerede kjører PostgreSQL for andre prosjekter, vurder å bruke samme instans framfor Docker-stacken. pgvector-utvidelsen er trivielt å installere.
3. Test konsolideringsadferden med korte sesjoner først. Åtte stegs pipelines kan bli dyre å kjøre mot kommersielle modeller hvis du logger alt fra dag én.