mnemos

La base de conocimientos de piloto automático para tu agente de codificación.

Instálalo una vez. A partir de ahí, tu agente construye por sí mismo una base de conocimientos estructurada de tu proyecto, mientras programas. Sin prompts que recordar, sin llamadas remember(), sin API que aprender.

Binario único de Go. SQLite integrado. Cero nube. Sin Docker. Sin Python. Sin tiempo de ejecución de Node.

Agent (Claude Code / Cursor / Kiro / Gemini CLI / ...)
 ↓ MCP stdio
mnemos serve
 ↓
Auto-compiled knowledge base (~/.mnemos/mnemos.db)

Qué hace diferente a mnemos

Cada servidor de memoria almacena texto. Mnemos compila una base de conocimientos.

Mientras que otros servidores esperan que tú (o un prompt cuidadosamente ajustado) decidas cuándo almacenar y cuándo recuperar, mnemos ejecuta una tubería completa en segundo plano:

Agent action → mnemos auto-pipeline:
 ├── Quality gate (reject/rewrite low-value content)
 ├── 3-tier dedup (hash → fuzzy → semantic)
 ├── Auto-summarize (extractive, fast; LLM if available)
 ├── File linking (extract identifiers, link to code)
 ├── Type classification (episodic / long_term / semantic / working)
 ├── Quality scoring (for retrieval ranking)
 └── Decay scheduling (so knowledge base stays relevant)

Retrieval:
 ├── Hybrid search (FTS5 + optional semantic + RRF)
 ├── File-overlap boost (memories about active files rank higher)
 ├── MMR diversity (kill redundant results)
 ├── Adaptive packing (full content or summary based on budget)
 └── Token-budget cap (always fits in context)

No llamas a nada de esto. Tu agente no llama a nada de esto. Los hooks lo activan automáticamente al inicio de la sesión, al enviar un prompt y al finalizar la sesión.

Related MCP server: RecallNest

Tres capas, todas disponibles hoy

Capa 1 — Transporte MCP. Servidor MCP estándar, stdio, funciona con cualquier cliente MCP.

Capa 2 — Hooks de piloto automático. Un comando (mnemos setup claude) conecta los hooks + dirección + configuración de MCP. El inicio de sesión inyecta automáticamente el contexto relevante. El envío de prompts realiza búsquedas automáticas al cambiar de tema. El fin de sesión verifica la cobertura.

Capa 3 — Base de conocimientos autocompilada. Puerta de calidad, desduplicación de 3 niveles, resumen automático, vinculación de archivos, ensamblaje de contexto MMR: todo automático. Nunca los activas tú. Incluye un demonio pasivo en segundo plano que detecta continuamente la obsolescencia, contradicciones y relaciones faltantes en tu base de memoria.

Comparación honesta

Mnemos no intenta ser Zep; es una apuesta diferente. Zep es la mejor respuesta si necesitas razonamiento temporal sobre hechos de negocio y tienes infraestructura empresarial. Mnemos es la mejor respuesta si eres un usuario de agentes de codificación que desea una base de conocimientos de piloto automático que se ejecute sola en tu portátil.

Instalación

# Homebrew (macOS / Linux)
brew install s60yucca/tap/mnemos && mnemos setup claude

# curl (verify mnemos.dev is live before using)
curl -fsSL https://mnemos.dev/install.sh | bash && mnemos setup claude

# npm (coming in v1.2)
# npx mnemos setup claude

# Build from source (requires Go 1.23+)
git clone https://github.com/s60yucca/mnemos
cd mnemos && make build

Cambia claude por cursor, kiro o gemini-cli. Reinicia tu cliente. El piloto automático se ejecuta desde aquí.

Qué hace realmente el piloto automático

mnemos setup <cliente> escribe:

• Archivo de dirección (CLAUDE.md, .cursorrules, .kiro/steering/mnemos.md) — le dice al agente qué vale la pena almacenar

• Configuración de hooks (.claude/hooks.json o equivalente) — conecta los eventos del ciclo de vida

• Configuración de MCP (.mcp.json) — registra mnemos serve como proveedor de herramientas

Tres hooks se ejecutan automáticamente:

Inicio de sesión → mnemos hook session-start Ensambla memorias relevantes dentro de un presupuesto de tokens (diversificado por MMR, potenciado por archivos). Inyecta en el contexto. Inicio en frío < 200 ms.

Envío de prompt → mnemos hook prompt-submit Detecta cambios de tema + intención. Busca automáticamente en la base de conocimientos cuando el cambio es significativo. Respeta el tiempo de enfriamiento para evitar ruido.

Fin de sesión → mnemos hook session-end Verifica si se capturó memoria duradera. Opcionalmente almacena un rastro mínimo. Limpia el estado de la sesión.

La dirección le dice al agente qué vale la pena recordar. Los hooks manejan la recuperación, desduplicación, resumen y vinculación, para que el agente no desperdicie tokens pensando en la logística de la memoria.

Demonio de piloto automático pasivo

Más allá de los hooks, mnemos ejecuta un demonio en segundo plano que mejora continuamente tu base de conocimientos:

• Detección de obsolescencia — marca memorias que hacen referencia a archivos eliminados o patrones desactualizados

• Detección de contradicciones — encuentra memorias que entran en conflicto entre sí

• Inferencia de relaciones — vincula automáticamente memorias relacionadas

• Relleno (Backfill) — genera retroactivamente resúmenes para memorias que carecen de ellos

mnemos autopilot status # check daemon state
mnemos autopilot run # trigger immediate run
mnemos autopilot run --dry-run # preview findings without writing
mnemos autopilot report # view latest findings

Benchmark de rendimiento (latencia)

Hardware: M1 Pro, 16GB RAM, SQLite en SSD. Tu latencia puede variar.

La mayoría de las operaciones se mantienen por debajo de 60 ms independientemente del tamaño del conjunto de datos. Los subcomandos de hook utilizan el modo InitLight: sin trabajadores en segundo plano, sin interrupción de sesión.

El benchmark de valor (ahorro de tokens, precisión, evitación de errores) está en progreso. Consulta DOGFOODING_RUNBOOK.md para conocer la metodología. Los números reales reemplazarán este marcador de posición antes del lanzamiento público.

Herramientas MCP

Inicio rápido después de la instalación

# Agents call these automatically via MCP. You can also use directly:
mnemos store "JWT uses RS256, 1h expiry, config in auth/config.go"
mnemos search "token expiry"
mnemos stats
mnemos maintain

Configuración

La mayoría de los usuarios nunca tocan esto. Pero si quieres:

# ~/.mnemos/config.yaml
embeddings:
 provider: noop # noop (default) | ollama | openai
 # Pure FTS works fine. Enable semantic for meaning-based search.

quality_gate:
 min_words: 5
 max_words: 200
 min_density: 0.3
 require_specific: true # long_term memories need project identifiers
 duplicate_threshold: 0.8

summarization:
 extractive: true # always on, fast, offline

file_linking:
 enabled: true # auto-disables outside git

hook:
 enabled: true
 search_cooldown: 5m
 session_start_max_tokens: 2000
 mmr_lambda: 0.7 # 0=max diversity, 1=max relevance
 file_boost: 0.3

autopilot:
 enabled: true
 interval: 15m
 contradiction_enabled: false

Tipos de memoria

Mnemos clasifica automáticamente. Puedes sobrescribir manualmente mediante el flag --type.

Por qué construí esto

Me cansé de volver a explicar mi propio proyecto a Claude Code cada mañana.

Probé los servidores de memoria existentes. La mayoría almacenaba texto bien. Pero todos esperaban que yo —o un prompt cuidadosamente ajustado— decidiera cuándo almacenar y cuándo recuperar. Eso no es una base de conocimientos. Eso es una base de datos con un envoltorio MCP.

Mnemos es lo que construí para hacerlo realmente automático. mnemos setup claude, reinicia el editor y la base de conocimientos se compila sola.

Configuración de piloto automático — un comando por cliente

mnemos setup claude # writes CLAUDE.md, .claude/hooks.json, .mcp.json
mnemos setup cursor # writes .cursorrules, .mcp.json
mnemos setup kiro # writes .kiro/steering/mnemos.md, .kiro/mcp.json
mnemos setup gemini-cli # writes GEMINI.md, .gemini/settings.json, .mcp.json

Flags: --global (instalar para todos los proyectos), --force (sobrescribir existente).

Referencia de CLI

mnemos init # first-time setup
mnemos store "..." # store (auto-pipeline)
mnemos search "auth" # hybrid search
mnemos list --project myapp # list memories
mnemos get <id> # fetch by id
mnemos update <id> --content "..." # update
mnemos delete <id> # soft delete
mnemos relate <src> <tgt> --type supersedes # typed relation
mnemos stats # storage + quality stats
mnemos maintain # decay + stale + GC
mnemos serve # MCP server (stdio)
mnemos version

# Autopilot setup
mnemos setup claude | cursor | kiro | gemini-cli [--global] [--force]

# Passive autopilot daemon
mnemos autopilot status
mnemos autopilot run [--dry-run] [--project <id>]
mnemos autopilot report [--project <id>]

# Backfill
mnemos backfill summaries --project <id> [--dry-run] [--limit N]

# Hook subcommands (called by clients, not manually)
mnemos hook session-start
mnemos hook prompt-submit
mnemos hook session-end

Lo que mnemos no es

• No es un SaaS de memoria para chatbots. Para recordar preferencias de usuario en bots de atención al cliente, usa Mem0.

• No es una base de datos de grafos de conocimiento temporal. Para razonamiento de válido-en/inválido-en sobre hechos de negocio, usa Zep.

• No es un producto en la nube. No existe la nube de mnemos. Nunca existirá.

• No es específico de un framework. Nativo de MCP. Funciona con cualquier cosa que hable MCP.

Mnemos hace una sola cosa: dar a los agentes una base de conocimientos que se compila sola.

Hoja de ruta

Consulta ROADMAP.md. Versión corta:

• v1.1.1 (enviado): tubería automática completa, ensamblaje de contexto MMR, recuperación consciente de archivos, demonio de piloto automático pasivo, marco de benchmark

• v1.2 (próximo): benchmark de valor público (dogfooding), envoltorio npm, GIF de demostración, lanzamiento en HN

• v1.3 (planificado): memoria de equipo a través de git — .mnemos/shared/ compartido para el conocimiento de los compañeros de equipo

• v2.0+ (por determinar): alcances de memoria entre proyectos, compactación de memoria, impulsado por los comentarios de los usuarios

Comunidad

• Discusiones en GitHub

• Problemas en GitHub

Licencia

MIT

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
Need Help?Related Servers

Tools

• mnemos_compileC
• mnemos_contextC
• mnemos_deleteA
• mnemos_getC
• mnemos_maintainB
• mnemos_relateC
• mnemos_searchB
• mnemos_storeC