Memstate AI

Memstate AI - MCP

Memori berversi untuk agen AI. Simpan fakta, deteksi konflik, dan lacak bagaimana keputusan berubah seiring waktu — disajikan sebagai server MCP terkelola.

Dashboard · Dokumentasi · Harga

---

Mengapa Memstate?

	RAG (kebanyakan sistem memori lain)	Memstate AI
Penggunaan token per percakapan	~7.500	~1.500
Visibilitas agen	Kotak hitam	Transparansi penuh
Pembuatan versi memori	Tidak ada	Riwayat lengkap
Pertumbuhan token seiring skala memori	O(n)	O(1)
Infrastruktur diperlukan	Ya	Tidak — SaaS terkelola

Sistem memori lain membuang semuanya ke jendela konteks Anda dan berharap yang terbaik. Memstate memberi agen Anda basis pengetahuan terstruktur dan berversi yang dinavigasi dengan tepat — muat hanya yang Anda butuhkan, ketahui apa yang berubah, ketahui kapan fakta bertentangan.

---

Tolok Ukur

Kami membangun rangkaian tolok ukur sumber terbuka yang menguji apa yang benar-benar penting untuk memori agen: dapatkah sistem Anda menyimpan fakta, mengingatnya secara akurat lintas sesi, mendeteksi konflik saat ada perubahan, dan mempertahankan konteks seiring proyek berkembang?

Head-to-Head: Memstate AI vs Mem0

Kedua sistem diuji dalam kondisi identik menggunakan agen yang sama (Claude Sonnet 4.6, suhu 0), skenario yang sama, dan rubrik penilaian yang sama.

Metrik	Memstate AI	Mem0	Pemenang
Skor Keseluruhan	69,1	15,4	Memstate
Akurasi (pengingatan fakta)	74,1	12,6	Memstate
Deteksi Konflik	85,5	19,0	Memstate
Kontinuitas Konteks	63,7	10,1	Memstate
Efisiensi Token	22,3	30,6	Mem0

Bobot penilaian: Akurasi 40%, Deteksi Konflik 25%, Kontinuitas Konteks 25%, Efisiensi Token 10%.

Rincian Per Skenario

Tolok ukur menjalankan lima skenario dunia nyata yang mensimulasikan alur kerja agen multi-sesi:

Skenario	Memstate AI	Mem0
Evolusi Arsitektur Aplikasi Web	43,2	55,6
Migrasi Sistem Auth	66,2	10,2
Evolusi Skema Basis Data	72,7	7,0
Konflik Pembuatan Versi API	86,5	0,9
Pembalikan Keputusan Tim	77,2	3,3

Mem0 memenangkan skenario pertama (pelacakan arsitektur sederhana), tetapi sangat kesulitan pada skenario yang memerlukan penanganan kontradiksi, konteks lintas sesi, dan pelacakan pembalikan keputusan — mencetak hampir nol pada tiga dari lima skenario.

Mengapa Memstate Menang

Tolok ukur mengungkapkan perbedaan arsitektur mendasar:

Mem0 menggunakan pencarian semantik berbasis embedding. Fakta dipotong, di-embedding, dan diambil berdasarkan kemiripan. Ini berfungsi untuk pencarian sederhana tetapi gagal ketika:

• Fakta bertentangan dengan fakta sebelumnya (sistem tidak dapat membedakan yang terkini vs. usang)
• Pengingatan tepat diperlukan (embedding mengembalikan hasil "serupa", bukan yang persis)
• Latensi tulis-ke-baca penting (memori baru butuh beberapa detik untuk dapat dicari)

Memstate menggunakan penyimpanan kunci-nilai terstruktur dan berversi. Setiap fakta berada di jalur kunci eksplisit dengan riwayat versi lengkap. Ini berarti:

• Deteksi konflik bawaan — ketika fakta baru bertentangan dengan yang lama, sistem tahu dan menyimpan kedua versi
• Pengingatan bersifat deterministik — Anda mendapatkan kembali persis apa yang disimpan, bukan kecocokan perkiraan
• Kontinuitas lintas sesi andal — agen menavigasi pohon terstruktur alih-alih berharap pencarian semantik memunculkan konteks yang tepat
• Biaya token tetap O(1) — agen memuat ringkasan terlebih dahulu dan merinci hanya saat diperlukan, alih-alih membuang semua embedding yang berpotensi relevan ke jendela konteks

Catatan Keadilan

• Kedua sistem menggunakan model agen, suhu, dan rubrik evaluasi yang sama
• Mem0 diberi jeda penyerapan 10 detik antara penulisan dan pembacaan untuk memperhitungkan pipeline embedding asinkronnya
• Mem0 mencetak lebih tinggi pada efisiensi token, tetapi metrik ini harus dibaca dalam konteks — penggunaan token yang lebih rendah bisa sekadar mencerminkan lebih sedikit informasi yang dikembalikan. Sistem yang mengambil fakta tidak lengkap atau salah menggunakan lebih sedikit token per respons tetapi mungkin memerlukan lebih banyak panggilan lanjutan, yang akhirnya menghabiskan lebih banyak token untuk mencapai jawaban yang sama
• Kode sumber tolok ukur disertakan dalam repositori ini untuk reproduktibilitas penuh
• Mem0 mungkin berkinerja berbeda dengan konfigurasi kustom atau model embedding yang berbeda

---

Mulai Cepat

Dapatkan kunci API Anda di memstate.ai/dashboard, lalu tambahkan ke konfigurasi klien MCP Anda:

{
  "mcpServers": {
    "memstate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@memstate/mcp"],
      "env": {
        "MEMSTATE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Tanpa Docker. Tanpa basis data. Tanpa infrastruktur. Berjalan dalam 60 detik.

---

Pengaturan Klien

Claude Desktop

Lokasi konfigurasi:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memstate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@memstate/mcp"],
      "env": { "MEMSTATE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add memstate npx @memstate/mcp -e MEMSTATE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE

Cursor

Di Pengaturan Cursor → MCP → Tambah Server — format JSON sama seperti Claude Desktop di atas.

Cline / Windsurf / Kilo Code / Roo Code

Semua mendukung format konfigurasi MCP stdio yang sama. Tambahkan ke file pengaturan MCP klien Anda.

---

Alat Inti

Alat	Kapan digunakan
memstate_remember	Simpan markdown, ringkasan tugas, keputusan. Server mengekstrak jalur kunci dan mendeteksi konflik secara otomatis. Gunakan untuk sebagian besar penulisan.
memstate_set	Atur satu jalur kunci ke nilai pendek (mis. config.port = 8080). Bukan untuk prosa.
memstate_get	Jelajahi semua memori untuk proyek atau subpohon. Gunakan di awal setiap tugas.
memstate_search	Pencarian semantik berdasarkan makna saat Anda tidak tahu jalur kunci persisnya.
memstate_history	Lihat bagaimana sepotong pengetahuan berubah seiring waktu — rantai versi lengkap.
memstate_delete	Hapus lunak jalur kunci. Membuat batu nisan; riwayat lengkap dipertahankan.
memstate_delete_project	Hapus lunak seluruh proyek dan semua memorinya.

Cara kerja jalur kunci

Memori diatur dalam notasi titik hierarkis:

project.my_app.database.schema
project.my_app.auth.provider
project.my_app.deploy.environment

Jalur kunci otomatis diberi awalan: keypath="database" dengan project_id="my_app" → project.my_app.database. Agen Anda dapat merinci tepat apa yang dibutuhkan — tanpa pembuangan konteks penuh.

---

Cara Kerja

Agent: memstate_remember(project_id="my_app", content="## Auth\nUsing SuperTokens...")
         ↓
Server extracts keypaths:  [project.my_app.auth.provider, ...]
         ↓
Conflict detection:  compare against existing memories at those keypaths
         ↓
New version stored — old version preserved in history chain
         ↓
Next session: memstate_get(project_id="my_app") → structured summaries only
         ↓
Agent drills into project.my_app.auth only when it needs auth details

Biaya token tetap konstan terlepas dari berapa banyak total memori yang ada.

---

Tambahkan ke Instruksi Agen Anda

Salin ke AGENTS.md atau prompt sistem Anda:

## Memory (Memstate MCP)

### Before each task
- memstate_get(project_id="my_project") — browse existing knowledge
- memstate_search(query="topic", project_id="my_project") — find by meaning

### After each task
- memstate_remember(project_id="my_project", content="## Summary\n- ...", source="agent")

### Tool guide
- memstate_remember — markdown summaries, decisions, task results (preferred)
- memstate_set — single short values only (config flags, status)
- memstate_get — browse/retrieve before tasks
- memstate_search — semantic lookup when keypath unknown
- memstate_history — audit how knowledge evolved
- memstate_delete — remove outdated memories (history preserved)

---

Variabel Lingkungan

Variabel	Default	Deskripsi
MEMSTATE_API_KEY	(wajib)	Kunci API dari memstate.ai/dashboard
MEMSTATE_MCP_URL	https://mcp.memstate.ai	Timpa untuk penerapan self-hosted

Verifikasi Koneksi Anda

MEMSTATE_API_KEY=your_key npx @memstate/mcp --test

Mencetak semua alat yang tersedia dan mengonfirmasi kunci API Anda berfungsi.

Dibangun untuk agen AI yang layak mengetahui apa yang mereka ketahui.