Was macht mnemo?
Persistente Speicherschicht + Koordinationsschicht für KI-Agenten. Lokales SQLite, Vektorabruf, MCP-Server. Mnemo Connect verwandelt einen Hub in den Verteiler für ein verteiltes Agententeam auf N Maschinen.
Persistente Speicherschicht und Koordinationsschicht für KI-Agenten. Lokales SQLite, Vektorabruf, MCP-Server. Mnemo Connect verwandelt einen Hub in den Verteiler für ein verteiltes Agententeam auf N Maschinen.
Mnemo ist eine persistente Speicher- und Koordinationsschicht, die speziell für KI-Agenten entwickelt wurde. Es nutzt lokales SQLite für zuverlässige Datenspeicherung und Vektorabruf für semantische Ähnlichkeitssuche, sodass Agenten über verschiedene Sitzungen hinweg Kontext und Informationen abrufen können. Die Plattform bietet einen MCP-Server (Model Context Protocol), der eine nahtlose Integration mit Tools wie Claude Desktop, Cursor und anderen MCP-fähigen Clients ermöglicht. Mit Mnemo Connect kann ein zentraler Hub als Verteiler für ein verteiltes Team von Agenten auf mehreren Maschinen fungieren, was die Koordination komplexer Multi-Agenten-Workflows ermöglicht. Dies ist besonders nützlich für Entwickler, die robuste, skalierbare und kontextbewusste KI-Systeme benötigen, die kollaborativ und effizient arbeiten.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.