memo

Name: memo
Author: jagoff

de jagoffversión 4.16.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.jagoff/memo

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Memory for AI agents — MLX (Apple Silicon) or CPU (Linux), sqlite-vec + BM25, zero cloud.

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
UsoiAún sin medir★ –

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?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "memo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mlx-memo"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add memo -- uvx mlx-memo

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "memo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mlx-memo"
      ]
    }
  }
}

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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "memo": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mlx-memo"
      ]
    }
  }
}

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 6 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub jagoff, 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 7246 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 36% de los otros 7246 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7246 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 memo?

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 (4.16.0) llegó al registro hace 2 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:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy

Instalar

Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días

Instalar

Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado

Instalar

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.

memo

Your coding agent starts every session with amnesia. memo fixes that — 100% on your own machine.

Persistent, searchable memory for Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Devin, and OpenCode. No cloud, no API keys, no Ollama, no vector DB to run. And it spends *fewer* tokens, not more.

Install

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.16.0/install.sh | bash

Prefer a package manager? uv tool install mlx-memo · pipx install mlx-memo · brew tap jagoff/memo && brew install mlx-memo

Then:

memo doctor                                   # self-check

memo save 'we use Postgres, not Mongo' # save a decision memo search 'what database did we pick?' # search by meaning

That's it. Your agents pick it up over MCP automatically — the installer wires every client it finds.

Installing on another Mac or handing setup to an agent?

New Mac:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.16.0/install.sh | bash

memo sync bootstrap git@github.com:yourname/memo-sync.git

Agent-managed setup:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.16.0/install.sh | bash

memo doctor --strict-runtime

On Linux or just want to look around first?

docker run --rm ghcr.io/jagoff/memo:latest memo doctor

Why this saves you money

Most memory servers *add* context. memo is built to remove it.

Profile	Tools	Schema tokens
`agent` (default)	43	~9.7k
`core` / `slim`	60	~13.2k
`full` / `default`	165	~30.6k

The default MCP surface is 43 tools, not 165 — 74% fewer tools, and about 68% less schema context: 43 tools / ~9.7k schema tokens versus 165 tools / ~30.6k tokens on the full surface — overhead paid every session, in every client.

Ambient recall injects one relevant memory before the model answers. The bundled Claude Code hook caps that injection at ~160 tokens. memo roi reports the real grounding and re-ask counts — the estimated-savings figure it used to print was removed in 4.14.0, because multiplying those counts by hardcoded constants was a savings claim memo could not support. For measured savings, memo tokens reads the provider's own usage counters through the context-compression proxy.

memo roi       # value from grounded recalls and avoided re-asks

memo tokens # usage-savings ledger

Three things nothing else does

🕰️ Time-machine — query your knowledge as it was

memo as-of ask "what was the deploy strategy?" --date 2026-02-01

memo diff --from 2026-01-01 --to 2026-03-01

Full historical reconstruction by reverse-replaying history.db. Useful when you need to know *why* past-you made a call, not just what past-you decided.

⚡ Contradiction radar — memory that notices when you change your mind

memo contradict scan      # find conflicting facts corpus-wide

memo contradict triage # resolve: fuse / newer-wins / dismiss

Change a decision and memo flags the now-stale version, so the agent stops reintroducing what you already threw out.

🔮 Dream — it optimizes itself while you sleep

memo dream run

A 7-phase nightly pipeline: inventory → mine signals → resolve conflicts → prune stale → synthesize cross-cluster insights → optimize → pre-warm the top-100 query embeddings so tomorrow's recall stays under 200 ms. Every run writes a receipt you can audit. Zero intervention.

How it works

Hybrid retrieval. A vector leg (MLX on Apple Silicon, sentence-transformers on CPU) and a BM25 leg (FTS5, diacritic-folding for Spanish) run in parallel, fuse via Reciprocal Rank Fusion, then go through an optional MLX cross-encoder rerank.

Markdown is the source of truth. Every memory is a plain .md file you can read, grep, and version-control. SQLite is a derived index that rebuilds from the files at any time — hand-edit in Obsidian and your edit wins on the next memo reindex. Nothing is locked in a database you can't open.

Prompts and memories stay on your machine. Embedder, reranker, and LLM all run in-process. No telemetry. Memory travels only if *you* point memo sync at a git remote you own. Normal startup is fully offline; remote update checks and auto-update require an explicit opt-in. → [Privacy and network policy](https://github.com/jagoff/memo/blob/master/PRIVACY.md)

Also in the box: cross-agent memo resume (reopen any session from any agent), cross-Mac git sync, a knowledge graph with optional codegraph symbol edges, encrypted secret storage, OCR/audio ingestion, evidence packs, outcome learning, signed federation, and a local chat UI over your memory (memo chat serve). → [Full feature reference](https://github.com/jagoff/memo/blob/master/docs/reference.md)

How it compares

Verified July 2026 against each project's own docs. Corrections welcome — open an issue and I'll fix the table.

	memo	mem0	letta	cognee	basic-memory	cipher
100% local, no cloud API	✅	⚠️	⚠️	⚠️	✅	⚠️
Time-machine (rewind to any date)	✅	❌	⚠️	❌	⚠️	⚠️
Contradiction detection + resolution	✅	⚠️	⚠️	❌	❌	❌
Autonomous nightly maintenance	✅	❌	❌	❌	❌	❌
Token-economy MCP profiles	✅	❌	❌	⚠️	✅	❌
Markdown / Obsidian as source of truth	✅	❌	⚠️	❌	✅	❌

✅ first-class · ⚠️ partial, config-gated, or add-on · ❌ absent

Closest comparators are basic-memory (local-first + Obsidian + MCP — same thesis) and cipher (memory for coding agents).

Requirements

	Support
macOS, Apple Silicon (M1–M4)	Full — MLX embedder + reranker + `ask`/`synthesize`/`dream`
Linux / Ubuntu	Standalone CPU backend — search, recall, save. `pipx install "mlx-memo[cpu]"` · docs/ubuntu.md
Intel Mac	Unsupported — current PyTorch releases do not ship Python 3.13 wheels for this platform
Docker	Cross-platform, CPU backend · docs/docker.md

Python ≥ 3.13 (the installer handles this via uv if you don't have it). First install pulls ~8 GB of models, 5–15 min. Optional: an Obsidian vault — without one, memo uses ~/Documents/memo/.

Docs


Install detail, installer knobs, new-Mac migration	reference.md › Install
Per-client MCP setup (Claude Desktop, Cursor, Cline, Continue)	reference.md › MCP setup
Ambient recall, capture, and tuning	reference.md › Ambient memory
Full CLI reference (145 commands) + `memo tui`	reference.md › CLI
All `MEMO_*` flags and model profiles	reference.md › Configuration
Architecture and design notes	reference.md › Design
Privacy and network policy	PRIVACY.md

All 145 top-level CLI commands

Complete command inventory (kept here so CI detects CLI/documentation drift)

Core: save search ask get edit rename delete list

Recall & Hooks: recall recall-hook context briefing continuity prewarm capture-tick capture-stop interject ask-gaps guard digest

Session & History: history as-of diff record-history session chat-session resume reflect mine-history episodes chronicle

Maintenance: reindex maintain review dream consolidate synthesize dedupe cross-dedup retier contradict coordinate terminal invalidate temporal compress-context ops

Analysis & Quality: health stats doctor journey-check lint drift analytics eval roi tokens token-savings usefulness gaps outcome profile confidence graduation hype definitive evidence

Knowledge Graph: graph entities entity extract-entities links version related

Advanced Search: embed rerank contextual retrieve context-pack chat chat-ask repo

Import / Export / Sync: import export backup restore sync ingest federation

Visualization: tui dashboard map logs hook-log

Setup & Config: init setup config install-mcp install-watcher uninstall-watcher install-slash install-statusline install-recall-hook install-shell-wrapper install-shims startup-banner migrate migrate-vault migrate-independence update upgrade self-update watch release onboard

Daemons: daemons recall-daemon ingest-daemon maint-daemon embed-daemon idle-daemon

Other: backend-native collaborative events feedback query mandate drift sleep-cycle operational ocr-image provenance secret verbatim mcp-command codex-badge debug-recall http-api proxy mine-git token-gate fix undo code-facts code-nudge code-health

Contributing

git clone https://github.com/jagoff/memo && cd memo

uv pip install -e '.[dev]'

Issues and PRs welcome — see CONTRIBUTING.md. If memo is useful to you, a ⭐ genuinely helps other people find it.

MIT licensed. Built on Apple MLX, sqlite-vec, and

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

memo

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Context7

Codebase Memory

Exa

README del creador

memo

Install

Why this saves you money

Three things nothing else does

🕰️ Time-machine — query your knowledge as it was

⚡ Contradiction radar — memory that notices when you change your mind

🔮 Dream — it optimizes itself while you sleep

How it works

How it compares

Requirements

Docs

All 145 top-level CLI commands

Contributing