Exomem
Sustrato de conocimiento local Markdown/Obsidian para agentes MCP con memoria gobernada y búsqueda híbrida.
Documentación
Servidor de memoria MCP
Los agentes obtienen memoria.
Tú conservas los archivos.
Exomem es un servidor de memoria MCP de código abierto que funciona sobre la base de conocimiento en Markdown que ya posees: una carpeta simple o tu bóveda de Obsidian. Claude Code, Codex y Cursor obtienen contexto duradero; tú conservas los archivos, la procedencia y el ciclo de revisión.
Ver fuente →$ pip install exomem
Python · AGPL-3.0 · autoalojado · sin cuenta
01 — Por qué existe
La memoria debe ser infraestructura inspeccionable que poseas, no un estado oculto del asistente en la nube de otro.
Exomem brinda a los agentes un sustrato compartido sin pedirte que muevas tu conocimiento a otra aplicación. El material fuente, las notas compiladas, las entidades tipadas, la evidencia y el historial de sustitución permanecen como archivos simples: ábrelos en cualquier editor de texto.
El servidor mide y enruta: búsqueda, incrustaciones, extracción, escritura de archivos, salud del grafo, colas de revisión. El juicio permanece en el humano y en el modelo cliente que usa las herramientas.
notes/old-plan.mdMarkdown simple
type: decision status: superseded superseded_by: "[[newer-constraint]]"
Batch embeddings at 256 on 16 GB cards. Replaced after [[benchmark-run-014]] showed VRAM headroom, not throughput, is the bound.
La sustitución vive en el archivo, no en una base de datos oculta: hazle grep, hazle diff, versiona.
02 — Capacidades
Toda la pila, local.
01
Herramientas MCP
Búsqueda, captura, notas, evidencia, auditoría y colas de revisión: utilizables desde cualquier cliente MCP.
02
Recuperación híbrida
Búsqueda por palabras clave y vectorial sobre bases de conocimiento tipadas en Markdown. Menos de un segundo en 50 000 notas, medido.
03
Índice local
SQLite FTS5 para carriles léxicos, sqlite-vec para vectores. Ningún servicio de búsqueda externo, nunca.
04
Ingestión de medios
OCR local, ASR, PDF, extracción de Office e indexación de imágenes CLIP: las capturas de pantalla y grabaciones se vuelven buscables.
05
Un solo registro
Superficies CLI y REST generadas desde el mismo registro de operaciones que las herramientas MCP.
03 — Medido a escala
Menos de un segundo en 50 000 notas: medido, no afirmado.
La mayoría de las herramientas de memoria afirman que escalan. Exomem publica los números, y la metodología, para que puedas reproducirlos en tu propia bóveda.
864ms
find() híbrido de extremo a extremo en 50 000 notas, con caché en caliente desactivada, metodología pública en el repositorio.
<10ms
Carriles de palabras clave y léxicos, servidos directamente desde el índice SQLite FTS5.
0dependencias en la nube
En la instalación ligera. Una GPU es opcional, nunca requerida.
Escritorio de referencia: Ryzen 7 5800X3D · RTX 5080 · 32 GB de RAM. Ver la metodología →
04 — La diferencia
Tu memoria sigue siendo tuya.
Servicios de memoria en la nube
- Extraen tus datos a una base de datos vectorial o grafo de conocimiento en su nube
- La memoria es una copia derivada: nunca recuperas archivos simples
- Requieren cuenta y suscripción; tus datos salen de tu máquina
Exomem
- Markdown simple en una bóveda que posees: edítalo en cualquier lugar, para siempre
- El índice es un sidecar local de SQLite: los archivos mismos son la memoria
- Autoalojado, sin cuenta: con la instalación ligera, nada sale de tu máquina
Comparación completa vs mem0, Letta, Zep, cognee y Basic Memory →
Exomem vs claude-mem: continuidad de sesión vs conocimiento duradero →
Cómo evaluamos sistemas de memoria: las reglas de equidad, antes de los resultados →
05 — Instalación
terminalcopiar
$ pip install exomem
$ exomem --help
# extras: incrustaciones locales · CLIP · OCR · ASR
Funciona con
Claude CodeClaude DesktopCodexCursorCualquier cliente MCP
La misma memoria también es accesible desde la CLI y una fachada REST personal: todo generado desde un solo registro de operaciones.
Fuente en GitHub →Paquete PyPI →README →
06 — Exomem Hosted
Exomem Hosted es un alfa privado solo para amigos.
Exomem autoalojado sigue siendo el producto completo de código abierto que ejecutas tú mismo. Hosted lo ejecuta para un pequeño grupo de amigos mientras terminamos el alfa v1. Las celdas de inquilinos procesan texto plano para búsqueda; el almacenamiento y el transporte están cifrados. Expresa interés abajo; las invitaciones se emiten personalmente y no hay caja pública.
alfa v1 solo para amigosTus datos exportables en cualquier momentoConfiguración autoalojada →
Expresar interés
07 — FAQ
Preguntas frecuentes
¿Qué agentes y clientes funcionan con Exomem?
Cualquier cliente compatible con MCP: Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor o un agente personalizado. La misma memoria también es accesible desde una CLI (kb / exomem) y una fachada REST personal, todo generado desde un solo registro de operaciones.
¿Mis notas salen alguna vez de mi máquina?
No. Tu bóveda permanece como archivos Markdown simples que posees, y los índices de búsqueda son archivos sidecar locales de SQLite junto a ella. La instalación ligera no tiene dependencia en la nube: nada se sube.
¿Qué tan rápida es la búsqueda en una bóveda grande?
Medido en un corpus de 50 000 notas: la búsqueda híbrida se ejecuta de extremo a extremo en 864 ms en el escritorio de referencia, con caché en caliente desactivada, y los carriles de palabras clave y léxicos responden en milisegundos desde el índice FTS5. La metodología está publicada en docs/benchmarks.md.
¿En qué se diferencia Exomem de los servicios de memoria en la nube?
Las herramientas de memoria en la nube extraen tus datos a una base de datos vectorial o grafo de conocimiento en su nube. Exomem mantiene tu memoria como Markdown simple en una bóveda que posees y la indexa localmente: tus archivos son la memoria, no una copia derivada.
¿Necesito una GPU?
No. La instalación ligera ejecuta búsqueda por palabras clave y BM25 de fábrica: el motor FTS5 de SQLite viene dentro de la biblioteca estándar de Python. Los extras opcionales añaden incrustaciones locales, búsqueda de imágenes CLIP, OCR y conversión de voz a texto; una GPU acelera esos procesos, pero nunca es requerida.