Was macht mnemo-mcp?
Beständiges KI-Gedächtnis mit hybrider Suche und eingebetteter Synchronisation. Offen, kostenlos, unbegrenzt.
Beständiges KI-Gedächtnis mit hybrider Suche und eingebetteter Synchronisation. Offen, kostenlos, unbegrenzt.
Dieses Skill, 'n24q02m/mnemo-mcp', bietet ein persistentes KI-Gedächtnis mit hybrider Suche und integrierter Synchronisation. Es ist darauf ausgelegt, KI-Agenten wie Claude Code oder Cursor mit einem externen Gedächtnis auszustatten, das über Sitzungen hinweg bestehen bleibt. Der Hauptvorteil liegt in der hybriden Suchfunktion, die semantische und keyword-basierte Abfragen kombiniert, um relevante Informationen effizient zu finden. Die Synchronisation erfolgt eingebettet, was bedeutet, dass das Gedächtnis sich nahtlos in den Arbeitsablauf des Agenten integriert. Es ist vollständig offen, kostenlos und unbegrenzt nutzbar, was es zu einer idealen Lösung für Entwickler macht, die ihre KI-Workflows mit einem zuverlässigen, dauerhaften Gedächtnis erweitern möchten. Die Konfiguration erfolgt über eine SKILL.md-Datei, die die Integration mit dem MCP-Protokoll definiert.
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Beständiges KI-Gedächtnis mit hybrider Suche und eingebetteter Synchronisation. Offen, kostenlos, unbegrenzt.
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.