Dakera

Servidor MCP auto-hospedado baseado em Rust para memória de agente de IA — memória persistente e consultável com busca híbrida, grafos de conhecimento, embeddings integrados e 14 ferramentas principais (expansível para mais de 86 com escalonamento baseado em perfil).

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Documentação

⚡ dakera-mcp

Servidor MCP para Dakera AI. Dá a qualquer agente de IA compatível com MCP memória persistente e consultável — com gerenciamento inteligente de tokens integrado.

Funciona com Claude, Claude Code e qualquer framework compatível com MCP.

Parte de Dakera AI — o mecanismo de memória para agentes de IA.

O mecanismo de memória Dakera pontua 88,2% Recall@20 no LoCoMo (1.540 perguntas · avaliado por LLM-judge) — detalhes do benchmark

Arquitetura: 14 ferramentas principais + descoberta sob demanda

Iniciar cada sessão de agente com mais de 60 esquemas de ferramentas desperdiça ~15K tokens antes de você escrever uma única mensagem. O dakera-mcp resolve isso com exposição híbrida de ferramentas:

14 ferramentas carregadas por padrão — as 12 operações de memória de maior frequência + 2 ferramentas de meta-descoberta
Expansão sob demanda — use dakera_discover_tools e dakera_load_tools para buscar esquemas adicionais de ferramentas apenas quando precisar

Conjunto padrão de ferramentas (perfil core)

Ferramenta	Finalidade
`dakera_store`	Armazenar uma memória com importância, tags e tipo
`dakera_recall`	Recuperação semântica por texto de consulta
`dakera_search`	Busca avançada de memórias com filtros de tag/tipo
`dakera_session_start`	Iniciar uma sessão para agrupar memórias relacionadas
`dakera_session_end`	Encerrar uma sessão com resumo opcional
`dakera_batch_recall`	Recuperação em massa baseada em filtros (por tags, importância, tempo)
`dakera_forget`	Excluir memórias específicas por ID
`dakera_hybrid_search`	Busca combinada vetorial + BM25
`dakera_fulltext_search`	Busca de texto completo BM25
`dakera_knowledge_graph`	Construir um grafo de conhecimento a partir de uma memória semente
`dakera_extract`	Extrair entidades e estrutura de texto livre
`dakera_batch_forget`	Exclusão em massa por tags, tipo ou intervalo de tempo
`dakera_discover_tools`	Pesquisar o catálogo completo de ferramentas por palavra-chave ou nível
`dakera_load_tools`	Carregar esquemas completos de ferramentas específicas sob demanda

Perfis e custo de tokens

Perfil	Ferramentas	~Tokens	Como ativar
core	14	~2.964	Padrão — sempre carregado
admin	32	~5.975	`DAKERA_MCP_PROFILE=admin`
power	69	~13.205	`DAKERA_MCP_PROFILE=power`
all	87	~16.212	`DAKERA_MCP_PROFILE=all`

Acessando ferramentas adicionais

# In your agent: discover what's available
dakera_discover_tools(tier="power")
→ returns names + descriptions, no schemas loaded

# Load schemas for the tools you want
dakera_load_tools(tools=["dakera_consolidate", "dakera_agent_stats"])
→ returns full inputSchema for each tool

Seleção de perfil

O perfil controla quais ferramentas aparecem em tools/list. Três maneiras de defini-lo:

1. Por solicitação (nos parâmetros de tools/list):

{"profile": "power"}

2. Variável de ambiente (aplica-se a todas as solicitações):

DAKERA_MCP_PROFILE=power

3. Padrão: core (14 ferramentas, ~2.964 tokens)

Executar o Dakera

O servidor MCP conecta-se a um servidor de memória Dakera. Você precisa de um em execução primeiro:

docker run -d \
  --name dakera \
  -p 3300:3000 \
  -e DAKERA_ROOT_API_KEY=dk-mykey \
  ghcr.io/dakera-ai/dakera:latest

Para armazenamento persistente (recomendado):

curl -sSfL https://raw.githubusercontent.com/Dakera-AI/dakera-deploy/main/docker-compose.yml \
  -o docker-compose.yml
DAKERA_API_KEY=dk-mykey docker compose up -d

curl http://localhost:3000/health  # → {"status":"ok"}

Guia completo de implantação (Docker Compose, Kubernetes, Helm): dakera-deploy

Instalação

npm / npx (Node.js 18+)

# Global install
npm install -g @dakera-ai/dakera-mcp

# Or run directly without installing
npx @dakera-ai/dakera-mcp

Homebrew (macOS / Linux)

brew install dakera-ai/tap/dakera-mcp

Cargo

cargo install dakera-mcp

Docker

docker pull ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:latest

Download binário

Binários pré-compilados para macOS, Linux e Windows estão disponíveis na página de releases.

Plataforma	Arquivo
macOS (Apple Silicon)	`dakera-mcp-aarch64-apple-darwin.tar.gz`
macOS (Intel)	`dakera-mcp-x86_64-apple-darwin.tar.gz`
Linux x64	`dakera-mcp-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz`
Linux arm64	`dakera-mcp-aarch64-unknown-linux-musl.tar.gz`
Windows x64	`dakera-mcp-x86_64-pc-windows-msvc.zip`

Conectar

Adicione ao .mcp.json (Claude Code) ou claude_desktop_config.json (Claude Desktop):

{
  "mcpServers": {
    "dakera": {
      "command": "dakera-mcp",
      "env": {
        "DAKERA_API_URL": "http://localhost:3300",
        "DAKERA_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

Para iniciar com o perfil power (expõe 68 ferramentas):

{
  "mcpServers": {
    "dakera": {
      "command": "dakera-mcp",
      "env": {
        "DAKERA_API_URL": "http://localhost:3300",
        "DAKERA_API_KEY": "your-key",
        "DAKERA_MCP_PROFILE": "power"
      }
    }
  }
}

Por que isso existe

Agentes de IA esquecem tudo quando a sessão termina. O Dakera resolve isso. Este servidor MCP dá ao seu agente uma camada de memória persistente com zero sobrecarga de infraestrutura — aponte-o para uma instância Dakera e ele funciona.

O padrão de 14 ferramentas mantém sua janela de contexto enxuta. As meta-ferramentas permitem expandir sob demanda quando você precisa de operações avançadas como upsert vetorial em massa, travessia de grafo de conhecimento ou federação de memória.

→ dakera.ai para instância hospedada
→ Auto-hospede com dakera-deploy

Documentação

→ Documentação completa
→ Referência MCP

Relacionados

Repo	O que é
dakera-py	SDK Python
dakera-js	SDK TypeScript
dakera-cli	CLI
dakera-deploy	Auto-hospedar Dakera

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_{Parte do ecossistema open-core da Dakera AI. Construído com Rust. Auto-hospedado. Zero dependências.}