Mnemos

Mnemos

Tus reuniones, recordadas — en tu máquina, consultables por tus propias herramientas de IA.

Mnemos graba, transcribe y resume tus reuniones localmente, y luego organiza lo que aprende en proyectos: decisiones tomadas, elementos de acción pendientes, preguntas aún abiertas. Incluye su propio servidor MCP, por lo que cualquier agente compatible con MCP — Claude Code, Claude Desktop, o cualquier otra cosa que hable MCP — puede buscar en tu historial de reuniones y responder preguntas basadas en lo que realmente se dijo, sin que una transcripción salga jamás de tu máquina.

Demo

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Casos de uso

A Mnemos no le importa de qué trató la reunión — le importa que necesitarás recordarla después. Algunas formas concretas en que esto se manifiesta:

• Recaudación de fondos. Cada llamada con inversores en un solo proyecto — quién dijo qué sobre los términos, qué preguntas surgieron dos veces, qué le dijiste al último VC que contradice lo que estás a punto de decirle al siguiente.
• Lanzamiento de un producto. Kickoff, debate de precios, sincronización de marketing, la retrospectiva posterior — las decisiones y preguntas abiertas se acumulan en un solo lugar en lugar de dispersarse entre quien haya tomado notas ese día.
• Contratación. Entrevistas y revisiones de panel para un puesto, para que "¿qué acordamos realmente como estándar?" tenga respuesta tres entrevistas después.
• Reuniones 1:1 recurrentes. Un proyecto continuo por cada reporte directo — no una página en blanco cada semana, sino lo que dijiste que harías seguimiento la última vez, todavía ahí.

¿Por qué no simplemente grabar en Zoom o Teams?

Las grabaciones de Zoom y Teams son reales, pero están construidas alrededor de la llamada, no alrededor de ti. Una grabación es un archivo, propiedad de la cuenta de quien la inició, guardado en el silo de esa llamada — no puedes hacerle una pregunta, y no sabe nada de las otras doce reuniones relacionadas con la misma decisión.

Mnemos está construido alrededor de ti en su lugar: captura tu micrófono y el audio del sistema directamente, por lo que funciona igual ya sea la llamada en Zoom, Meet, Teams, un teléfono en altavoz, o una conversación en el pasillo — sin depender de que el anfitrión de la plataforma haya hecho clic en "grabar". Lo que sale no es un archivo de video para volver a ver, sino una memoria que se acumula a través de cada una de esas llamadas: decisiones y elementos de acción que pasan de una conversación a la siguiente, consultables por las herramientas de IA que ya usas, y que nunca dependen de que la cuenta de otra persona siga existiendo.

Por qué local-primero

El contenido de las reuniones es de los materiales más sensibles que una persona genera — estrategia, compensación, desacuerdos, planes a medio formar. Enviar eso a un servidor de terceros para recibir notas útiles es un verdadero intercambio que la mayoría de las herramientas de notas de reuniones te piden hacer. Mnemos no te pide hacerlo: la captura de audio, la transcripción y el almacenamiento ocurren todos en tu máquina. Lo único que sale — el texto de la transcripción enviado a tu CLI de agente de codificación configurado (Claude hoy) para producir un resumen y extraer elementos de acción — es entre tú y el agente que ya elegiste confiar con tu código.

El servidor MCP es la otra mitad de la idea: tu historial de reuniones no debería ser un archivo muerto que tengas que recordar abrir. Debería ser algo a lo que las herramientas de IA que ya usas puedan acceder — "¿qué decidimos sobre precios el mes pasado?", respondido por un agente que realmente verificó, no adivinó.

Qué hace hoy

• Grabar y transcribir. Captura tu micrófono y el audio del sistema, transcribe localmente (Parakeet), muestra una transcripción en vivo mientras aún estás en la reunión.
• Resumir y extraer. Después de que termina una grabación, un turno de agente produce un resumen más elementos de acción estructurados, decisiones y preguntas abiertas — con cada uno trazable hasta el momento en la transcripción del que provino.
• Organizar en proyectos. Las conversaciones pueden pertenecer a un proyecto; la memoria de un proyecto (visión general, desviación del alcance, decisiones, preguntas abiertas) se actualiza a medida que nuevas conversaciones llegan a él.
• Chatear, basado en tus reuniones. Un panel de chat persistente que puede responder preguntas limitadas a una conversación, un proyecto o todo — usando las mismas herramientas MCP que reciben los agentes externos.
• Consultar desde fuera de la aplicación. mnemos-mcp-server es un segundo binario que este repositorio compila, exponiendo mnemos.search, mnemos.get_project_memory, mnemos.list_action_items y más a través de MCP por stdio — apunta Claude Code o Claude Desktop hacia él y pregúntale directamente sobre tus reuniones.

Aún no construido: contactos (identificación de hablantes más allá de una sesión) e integraciones de calendario/externas están presentes en la interfaz como marcadores explícitos de "próximamente", no ausentes silenciosamente. Consulta Estado para la imagen honesta de plataforma/compilación.

Instalación

Descargar Mnemos para macOS — Apple Silicon, macOS 12 o posterior.

Abre el .dmg y arrastra Mnemos a Aplicaciones. La compilación está firmada y notarizada por Apple, por lo que se abre sin advertencia de seguridad.

En el primer lanzamiento, Mnemos descarga un modelo de voz (~2.3 GB) una vez. Después de eso, la grabación y la transcripción se ejecutan completamente en tu máquina, sin conexión.

También necesitarás Claude Code instalado e iniciado sesión — Mnemos lo usa para escribir resúmenes. La incorporación lo verifica y te dice qué hacer si falta.

Windows aún no está publicado; consulta Hoja de ruta.

pnpm install
pnpm dev            # == pnpm tauri dev — builds Rust, starts Vite, opens the window

pnpm tauri build

Verificaciones

pnpm lint           # biome check
pnpm typecheck      # tsc -b (project references: app + node configs)
pnpm test           # vitest

cargo fmt --check   --manifest-path src-tauri/Cargo.toml
cargo clippy        --manifest-path src-tauri/Cargo.toml --all-targets -- -D warnings
cargo test          --manifest-path src-tauri/Cargo.toml

cd src-python && pytest -q

Instala los hooks de pre-commit con pnpm dlx lefthook install.

Estructura

src/                 React frontend
  ipc/               the only module allowed to import from bindings/
  components/app/chat/  the chat panel — lives in the app shell, not a route
  routes/            one file per page (dashboard, recording, project, ...)
src-tauri/           Rust host (Tauri v2)
  src/commands/      one file per feature area
  src/bin/mnemos-mcp-server/  the standalone MCP server binary
  src/db/migrations/ SQLite schema — see AGENTS.md before touching this
src-python/          Python worker: transcription + memory-extraction jobs,
                     run as a long-lived subprocess of the Rust host
swift/mnemos-audio/  macOS audio-capture sidecar (SwiftPM), also a subprocess
bindings/tauri.ts    generated by tauri-specta; committed, CI diff-guarded

Enlaces generados

bindings/tauri.ts se regenera en cada arranque de depuración y mediante cargo test specta_bindings. Nunca lo edites a mano — CI falla con un diff sucio. Las funciones importan desde @/ipc, nunca desde bindings/ directamente.

Estado

Temprano, pre-1.0, un solo mantenedor. macOS en Apple Silicon es la única plataforma compatible hoy — es lo que se compila, firma y prueba. Existe trabajo de paridad para Windows en el código base (la captura de audio nativa vía WASAPI está implementada), pero no se publica ninguna compilación de Windows aún; consulta Hoja de ruta. Linux no es un objetivo — el sidecar de captura de audio es específico de Swift/macOS y no hay ruta de captura para Linux.

Las compilaciones de macOS firmadas y notarizadas se publican en la página de versiones. Los informes de errores y las solicitudes de extracción son bienvenidos; consulta CONTRIBUTING.md.

Hoja de ruta

Aproximadamente en orden. Issues y PRs sobre cualquiera de estos son bienvenidos.

0. Compilación para Windows.
1. Indicador de grabación flotante. Un panel pequeño siempre al frente para que sea obvio que estás siendo grabado — no solo un estado oculto dentro de la ventana principal.
2. Atajo de grabación en barra de menú/bandeja (macOS). Iniciar y detener sin cambiar a la aplicación en absoluto.
3. Diarización. Distinguir a los hablantes en la transcripción, no solo capturar una sola transmisión combinada.
4. Reconocimiento de hablantes. Recordar una voz entre reuniones — el requisito previo para que la página de Contactos realmente haga algo.
5. Integración de calendario. La página de Integraciones es un marcador de posición hoy; esto es lo que la completa.
6. Búsqueda semántica en tu historial de reuniones. mnemos.search y el chat actualmente coinciden con texto almacenado; un índice vectorial local es lo que convierte "¿qué dijimos sobre precios" en una consulta semántica real en lugar de una de palabras clave, a través de cada conversación y proyecto que tengas.
7. Más soporte de agentes de codificación más allá de Claude — Codex, OpenCode, Cline, Kiro y otros como ejecutores de chat/MCP, no solo uno codificado de forma fija.

Trabajando en Mnemos

• AGENTS.md — arquitectura, invariantes no obvios y cosas que parecen errores pero no lo son, tanto para contribuyentes humanos como para agentes de IA de codificación
• CONTRIBUTING.md — flujo de trabajo de desarrollo, verificación, expectativas de PR
• CODE_OF_CONDUCT.md
• SECURITY.md — cómo reportar una vulnerabilidad de forma privada

Licencia

AGPL-3.0. Si ejecutas una versión modificada de Mnemos como un servicio de red, estás obligado a poner el código fuente de tus modificaciones a disposición de sus usuarios — consulta la licencia para los términos exactos.