Markdown-zentrierte, langfristige Gedächtnisinfrastruktur für KI-Agenten. Hybride BM25 + semantische Suche über Markdown-/Code-Dateien via MCP.
memtomem/memtomem ist eine Markdown-zentrierte, langfristige Gedächtnisinfrastruktur für KI-Agenten. Es kombiniert hybride Suche (BM25 + semantisch), um Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex zu ermöglichen, über ihre Sitzungen und Projekte hinweg Wissen zu speichern und abzurufen. Durch die Nutzung des Model Context Protocol (MCP) kann es als MCP-Server ausgeführt werden, der es Agenten erlaubt, mit Tools wie "write-memory" und "search-memories" auf persistente, hierarchische Gedächtnisdateien in Markdown- und Code-Formaten zuzugreifen. Dieses Tool ist besonders nützlich, um Kontextverluste zu vermeiden, konsistente Projektentscheidungen zu treffen und die Produktivität von Entwicklern zu steigern, da Agenten sich an frühere Diskussionen, Codeänderungen und Architekturentscheidungen erinnern können.
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Markdown-zentrierte, langfristige Gedächtnisinfrastruktur für KI-Agenten. Hybride BM25 + semantische Suche über Markdown-/Code-Dateien via MCP.
Quelle: https://github.com/memtomem/memtomem
Veröffentlicht: 2026-05-12T10:18:25Z Sterne: 4
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
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