Memra

Memoria persistente para agentes de IA — alojada en la UE y centrada en la privacidad. Herramientas: recordar, recuperar (semántica híbrida + léxica), superar con cadenas de auditoría, historial, arranque. La detección de contradicciones en tiempo de escritura señala cuando un nuevo dato choca con el conocimiento almacenado. Funciona con Claude Code, Cursor, Zed y cualquier cliente MCP. Nivel gratuito, sin tarjeta — y también se ejecuta completamente local sin cuenta alguna.

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Documentación

Infraestructura de memoria para agentes de IA

Tus herramientas de IA olvidan todo. Soluciónalo.

Memoria persistente para Claude Code, Cursor y cada herramienta de IA en tu stack. Local-first. Sincronizada en la nube. Alojada en la UE.

memoria de agente de IA • recuperación semántica • embeddings vectoriales • memoria de grafo • enmascaramiento de PII • privacidad primero • alojado en la UE • objetivo p50 <200ms • objetivo de uptime 99.5% • nativo MCP • API REST • memoria de agente de IA • recuperación semántica • embeddings vectoriales • memoria de grafo • enmascaramiento de PII • privacidad primero • alojado en la UE • objetivo p50 <200ms • objetivo de uptime 99.5% • nativo MCP • API REST • memoria de agente de IA • recuperación semántica • embeddings vectoriales • memoria de grafo • enmascaramiento de PII • privacidad primero • alojado en la UE • objetivo p50 <200ms • objetivo de uptime 99.5% • nativo MCP • API REST • memoria de agente de IA • recuperación semántica • embeddings vectoriales • memoria de grafo • enmascaramiento de PII • privacidad primero • alojado en la UE • objetivo p50 <200ms • objetivo de uptime 99.5% • nativo MCP • API REST •

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> qué es memra

¿Qué es la memoria de agente de IA de Memra?

Memra es infraestructura de memoria para agentes de IA. Integra una API REST o un servidor MCP y tus agentes obtienen memoria persistente a largo plazo, recuperación semántica, contexto de grafo y enmascaramiento de PII. Alojado en la UE y con privacidad primero: es la capa de memoria para agentes de IA creada para equipos que no pueden permitirse repetirse.

✓ memoria de agente de IA ✓ API de memoria persistente ✓ capa de memoria ✓ memoria LLM ✓ nativo MCP ✓ alojado en la UE ✓ Claude Code ✓ Cursor

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> integración

Dos líneas para recordar. Una línea para recuperar.

Funciona con cualquier herramienta de IA que admita MCP. O llama a la API REST directamente.

# store a memory
curl -X POST https://usememra.com/api/v1/memories \
  -H "Authorization: Bearer memra_live_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "content": "User prefers dark mode and concise responses",
    "type": "preference"
  }'

# recall relevant memories
curl -X POST https://usememra.com/api/v1/memories/recall \
  -H "Authorization: Bearer memra_live_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "user preferences"}'_

también disponible: SDK de Python • SDK de PHP • servidor MCP • API REST

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> métricas

Diseñado para producción

Infraestructura real. Rendimiento real. Privacidad real.

UE

alojado

Hetzner Helsinki, Finlandia.
modo soberano: cero subprocesadores fuera de la UE.

<200ms

latencia p50

búsqueda semántica
en milisegundos.

5

factores de recuperación

vector + temporal +
importancia + recencia + grafo.

99.5%

objetivo de uptime

infraestructura
de un solo inquilino en la UE.

11

endpoints

API REST completa.
almacenar, recuperar, buscar, exportar.

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> flujo de datos

Cómo funciona la memoria

01

almacenar

Tu agente de IA envía memorias a través de la API REST o MCP. El contenido se escribe atómicamente en el motor de archivos planos, los metadatos se indexan en PostgreSQL y los embeddings se ponen en cola de forma asíncrona.

POST /v1/memories → cola → embed → indexar

02

procesar

El enmascaramiento opcional de PII mediante Presidio + spaCy detecta datos sensibles en 24 idiomas de la UE. Los embeddings se generan mediante OpenAI y se almacenan en caché con claves Redis conscientes del inquilino para privacidad.

escaneo de PII → embed → caché → extracción de grafo

03

recuperar

La recuperación inteligente de 5 factores puntúa cada memoria frente a tu consulta usando similitud vectorial, relevancia temporal, ponderación de importancia, decaimiento de recencia y contexto de grafo de entidades. Diseñado para objetivos de recuperación p50 por debajo de 200ms.

consulta → puntuación de 5 factores → resultados clasificados → <200ms

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> precios

Precios simples y transparentes

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hobby

Gratis

para siempre

  • + 2,500 memorias
  • + 5,000 recuperaciones/mes
  • + 1 proyecto
  • + 2 claves API
  • + 30 req/min

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EUR 39/mes

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  • + 25,000 memorias
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team

EUR 399/mes

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  • + memorias ilimitadas
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