Talamus
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Local-first, source-grounded memory that survives AI agent sessions.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiMuy nuevo↓ 24/sem · ★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"talamus": {
"command": "uvx",
"args": [
"talamus",
"mcp",
"serve"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add talamus -- uvx talamus mcp serveO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"talamus": {
"command": "uvx",
"args": [
"talamus",
"mcp",
"serve"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"talamus": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"talamus",
"mcp",
"serve"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 9 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub ampres-ai, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5756 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 33% de los otros 5756 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5756 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Talamus?
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.1.3) llegó al registro hace 3 meses.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Talamus
Your coding agent forgets why a decision was made as soon as the session ends.
Talamus keeps the decisions, evidence, and corrections worth remembering as ordinary Markdown, then gives Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, and any MCP agent cited recall in the next session.
No hosted account. No telemetry. No required embeddings. Plain search stays on your machine; LLM-backed actions use only the engine you choose.
Try the whole local retrieval loop first — no persistent install, account, LLM, or hook, and no files written outside ./talamus-demo:
uvx --from talamus talamus demo --root ./talamus-demouvx --from talamus talamus search "embedding" --root ./talamus-demo uvx --from talamus talamus read "Embedding" --root ./talamus-demo
For a technical evaluation, read the architecture and the measured benchmarks.
Talamus was created and is maintained by Giovanni “Angio” Crapuzzi under Ampres, an independent AI and open-source project. The engineering case study documents the architecture, measurements, and trade-offs behind the project.
Connect an agent
Copy-pasteable arc, with the reproducible version in scripts/demo/run_magic.py:
- Set up the project brain.
talamus setupinitializes the brain, chooses an engine, installs MCP for Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, and OpenClaw when detected, asks once before installing the session-capture hook, and can probe the engine with one tiny live call.
talamus setup- Your agent session ends. The consented hook reads the transcript and git diff, applies the worth-remembering gate, writes only useful memory into this brain, and audits the event at
.talamus/logs/capture.log.
- A fresh session asks what happened and gets an answer from real notes, with sources.
talamus recall "why did we choose FTS5?"talamus ask "why did we choose FTS5?"
- Reproduce the scripted demo without spending LLM calls, or run it with your real engine.
python scripts/demo/run_magic.py --fakepython scripts/demo/run_magic.py --keep --engine claude-cli
What is different
TIME: notes have version history, facts have valid-time windows, and talamus ask --as-of 2026-01 answers from the brain as it was.
MEANING: the ontology is induced from evidence, versioned, promoted by measured rules, and used to cluster and route the brain.
VERIFIABILITY: every note carries provenance; talamus verify proposes corrections to review, and answers cite the notes they used.
Measured comparison
The one-screen benchmark is rendered in the benchmark guide and committed as one-screen.md. Every number below traces to a committed result artifact.
| corpus | metric | Talamus | BM25 | MiniLM vector DB |
|---|---|---|---|---|
| SciFact, English-only turf | recall@10 | 0.797 | 0.776 | 0.783 |
| SciFact, English-only turf | nDCG | 0.664 | 0.652 | 0.645 |
| Book, cross-language + vague | hit@10 | 0.971 | 0.829 | 0.743 |
| Book, cross-language + vague | recall@10 | 0.929 | 0.771 | 0.700 |
Also measured in committed artifacts: −97.7% tokens per answer versus loading the brain into context, refusal 1.000 on out-of-scope questions, and search latency p95 72.6 ms at 10k notes / p50 624 ms at 100k.
The honest part: retrieval quality tracks the LLM you bring. With a strong expansion engine, talamus-smart leads a strong multilingual dense model (multilingual-e5) on every metric including ranking (nDCG 0.847 vs 0.837); with a weak or free one, e5 leads ranking while Talamus keeps the best hit/recall — and on a slow local engine, plain search beats --smart outright. Every number traces to a committed artifact; the losses stay on the table.
Engines
Bring the LLM you already have: claude-cli, codex-cli, antigravity-cli (agy), opencode, ollama, or anthropic-api.
Quickstart
pipx install "talamus[mcp]"talamus setup talamus ingest ./notes && talamus ask "what should I remember?"
Run talamus for the status dashboard, talamus quickstart for essential commands, or talamus ui for the local React workbench.
Agent MCP connections are read-only by default. To let an agent deliberately update this project brain, regenerate its configuration with talamus mcp install --enable-writes; central-brain writes require the additional --enable-central-writes flag.
Install the consent-aware Talamus agent skill from skills.sh:
npx skills add ampres-ai/talamus --skill talamus-memoryOpenClaw can install the same standalone skill directly from ClawHub:
openclaw skills install @ampres-ai/talamus-memoryInstalling the standalone skill does not install Talamus automatically. If the CLI is missing, the skill explains the isolated installation choices and asks before running one.
Gemini CLI can install Talamus directly from its extension gallery or from this repository. The extension starts the pinned PyPI release through uvx, so it does not modify the cloned source tree:
gemini extensions install https://github.com/ampres-ai/talamus --auto-updategoose can install the repository as an Open Plugin. This adds the consent-aware memory skill and starts the pinned local MCP server for each new CLI session:
goose plugin install https://github.com/ampres-ai/talamus.gitThe plugin requires uv on PATH; uvx downloads Talamus and its MCP dependencies into an isolated cache on first use.
Containerized MCP (the brain remains in the mounted local folder):
docker run --rm -i -v "$PWD:/data" ghcr.io/ampres-ai/talamus:1.1.3Links
Docs: quickstart, local-first agent memory, agent install guide, commands, agent tool calling, configuration, benchmarks, architecture, design principles, evaluation, multi-brain, ontology.
Project: security, contributing, roadmap, changelog.
Source code, issue tracking, and release history live at ampres-ai/talamus.
Development
pip install -e ".[dev,mcp]"python dev.py
python dev.py runs ruff, format check, mypy, and unittest. Product behavior changes should update user docs in the same change.
License
Apache-2.0.