Un servidor de memoria semántica local-first que almacena y recupera información utilizando búsqueda híbrida, archivos Markdown simples y embeddings de ML.
jagoff/memo es un servidor de memoria semántica que se ejecuta localmente en su máquina, proporcionando almacenamiento y recuperación inteligente de información sin depender de servicios externos. Utiliza búsqueda híbrida que combina métodos tradicionales y semánticos, admite archivos Markdown simples para una fácil edición y control de versiones, y puede generar embeddings utilizando MLX (en Apple Silicon) o procesamiento basado en CPU.
La herramienta destaca en la detección de contradicciones en la información almacenada, manteniendo un historial completo de ediciones con capacidades de viaje en el tiempo y sintetizando nuevas ideas a partir de recuerdos existentes. Se sincroniza entre máquinas utilizando Git, asegurando que su base de conocimientos se mantenga consistente y respaldada.
La instalación requiere Python y Git. Clone el repositorio desde GitHub, instale las dependencias usando pip, configure su preferencia de backend de embeddings (MLX o CPU) e inicialice su directorio de almacenamiento Markdown local. El servidor MCP se puede integrar con herramientas y aplicaciones de IA compatibles.
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