Infraestrutura de memória de longo prazo para agentes de IA, com foco em Markdown. Pesquisa híbrida BM25 + semântica em arquivos Markdown/código via MCP.
memtomem/memtomem é uma infraestrutura de memória de longo prazo projetada especificamente para agentes de IA, priorizando o formato Markdown. Ele implementa um mecanismo de busca híbrido que combina BM25 (busca por palavras-chave) com busca semântica (baseada em embeddings), permitindo que agentes encontrem informações relevantes em arquivos Markdown e de código de forma eficiente. Suportado via MCP (Model Context Protocol), o memtomem pode ser integrado a ferramentas como Claude Code, Cursor e Codex, fornecendo uma camada de memória persistente que evolui com o uso do agente. É ideal para desenvolvedores que desejam que seus agentes lembrem de contextos anteriores, decisões de projeto e documentação técnica, tudo armazenado em arquivos Markdown versionáveis e legíveis por humanos.
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Infraestrutura de memória de longo prazo para agentes de IA, com foco em Markdown. Pesquisa híbrida BM25 + semântica em arquivos Markdown/código via MCP.
Fonte: https://github.com/memtomem/memtomem
Enviado: 2026-05-12T10:18:25Z Estrelas: 4
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
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