Servidor MCP Renor | Awesome MCP Servers

Sua IA deveria lembrar.

Renor é uma memória para todos os seus agentes de codificação. Diga a um agente uma vez, e todo agente pode lembrar, em qualquer sessão.

Comece agora Veja como funciona

Funciona com Claude Code Codex OpenCode Pi

Copie o prompt de configuração

Cole no seu agente. Ele conecta o Renor, e então você faz login uma vez no navegador. Sem chave para copiar.

Cursor, ChatGPT, Claude.ai e outros: veja o Quickstart.

Diga uma vez.

Toda sessão de agente começa do zero. Renor é uma camada de memória que seus agentes compartilham via MCP: eles salvam o que importa enquanto você trabalha e consultam antes de responder.

Um exemplo

Um exemplo: na segunda-feira você diz ao Claude Code "Use pnpm neste repositório, nunca npm." e ele salva isso no Renor. Na quinta-feira, Codex lembra disso antes de adicionar um pacote e executa pnpm. Duas semanas depois, OpenCode lembra disso ao configurar CI.

Diga a um agente uma vez e os outros podem lembrar: Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Pi, ChatGPT e Claude.ai.

Seu para ver. Seu para levar.

Tudo o que seus agentes salvam aparece no seu painel. Pesquise, veja como mudou e exporte tudo como Markdown simples a qualquer momento.

O painel do Renor. Dados de exemplo.

Como funciona.

Configure uma vez. Depois disso, funciona dentro dos agentes que você já usa, sem nada novo para aprender.

01 Conecte Cole o prompt de configuração no seu agente. Ele adiciona o Renor como servidor MCP e instala a habilidade Renor.
02 Lembre Enquanto você trabalha, seu agente salva fatos duráveis, decisões e preferências. Ou apenas diga "lembre disso…".
03 Recupere Antes de responder, seu agente puxa o contexto relevante do Renor. Você para de se repetir.

Medido, não afirmado.

LongMemEval-S testa se um sistema de memória consegue responder perguntas sobre longos históricos de conversas em múltiplas sessões.

361 de 500 perguntas do LongMemEval-S respondidas corretamente com Renor como memória. Isso é 72,2%, a pontuação oficial do produto.

Registrado em 2026-09-22 com as configurações padrão de fábrica e um prompt estrito de resposta direta. Uma configuração diferente obteve 86,4% (432 de 500) em 2026-09-30, com um modelo de evidência que um novo workspace não executa, então não é a pontuação oficial.

Metodologia e resultados completos