Exomem

MCP memory server

Agentes ganham memória.

Você mantém os arquivos.

Exomem é um servidor de memória MCP de código aberto que roda sobre a base de conhecimento em Markdown que você já possui — uma pasta simples ou seu cofre Obsidian. Claude Code, Codex e Cursor ganham contexto durável; você mantém os arquivos, a proveniência e o ciclo de revisão.

Ver código-fonte →$ pip install exomem

Python · AGPL-3.0 · auto-hospedado · sem conta

01 — Por que existe

Memória deve ser infraestrutura inspecionável que você possui — não estado oculto de assistente na nuvem de outra pessoa.

Exomem dá aos agentes um substrato compartilhado sem pedir que você mova seu conhecimento para outro aplicativo. Material-fonte, notas compiladas, entidades tipadas, evidências e histórico de substituição permanecem como arquivos simples — abra qualquer um deles em um editor de texto.

O servidor mede e roteia: busca, embeddings, extração, gravação de arquivos, saúde do grafo, filas de revisão. O julgamento permanece com o humano e com o modelo cliente que usa as ferramentas.

notes/old-plan.mdMarkdown simples

---

type: decision status: superseded superseded_by: "[[newer-constraint]]"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.

A substituição vive no arquivo, não em um banco de dados oculto — faça grep, diff e versionamento.

02 — Recursos

A pilha completa, local.

01

Ferramentas MCP

Busca, captura, notas, evidências, auditoria e filas de revisão — utilizáveis a partir de qualquer cliente MCP.

02

Recuperação híbrida

Busca por palavras-chave e vetores sobre bases de conhecimento Markdown tipadas. Sub-segundo em 50.000 notas, medido.

03

Índice local

SQLite FTS5 para trilhas lexicais, sqlite-vec para vetores. Nenhum serviço de busca externo, nunca.

04

Ingestão de mídia

OCR local, ASR, PDF, extração de Office e indexação de imagens CLIP — capturas de tela e gravações tornam-se pesquisáveis.

05

Um único registro

Superfícies CLI e REST geradas a partir do mesmo registro de operações das ferramentas MCP.

03 — Medido em escala

Sub-segundo em 50.000 notas — medido, não afirmado.

A maioria das ferramentas de memória afirma que escala. Exomem publica os números — e a metodologia, para que você possa reproduzi-los no seu próprio cofre.

864ms

find() híbrido de ponta a ponta em 50.000 notas — cache quente desligado, metodologia pública no repositório.

<10ms

Trilhas de palavras-chave e lexicais, servidas diretamente do índice SQLite FTS5.

0dependências de nuvem

Na instalação enxuta. Uma GPU é opcional — nunca obrigatória.

Desktop de referência — Ryzen 7 5800X3D · RTX 5080 · 32 GB RAM. Veja a metodologia →

04 — A diferença

Sua memória continua sua.

Serviços de memória em nuvem

• Extraem seus dados para um banco de dados vetorial ou grafo de conhecimento na nuvem deles
• A memória é uma cópia derivada — você nunca recebe os arquivos simples de volta
• Conta e assinatura exigidas; seus dados saem da sua máquina

Exomem

• Markdown simples em um cofre que você possui — edite em qualquer lugar, para sempre
• O índice é um sidecar SQLite local — os próprios arquivos são a memória
• Auto-hospedado, sem conta — com a instalação enxuta, nada sai da sua máquina

Comparação completa vs mem0, Letta, Zep, cognee e Basic Memory →
Exomem vs claude-mem: continuidade de sessão vs conhecimento durável →
Como avaliamos sistemas de memória — as regras de justiça, antes dos resultados →

05 — Instalação

terminalcopy

$ pip install exomem

$ exomem --help

# extras: local embeddings · CLIP · OCR · ASR

Funciona com

Claude CodeClaude DesktopCodexCursorqualquer cliente MCP

A mesma memória também é acessível pela CLI e por uma fachada REST pessoal — tudo gerado a partir de um único registro de operações.

Código-fonte no GitHub →Pacote PyPI →README →

06 — Exomem Hospedado

Exomem Hospedado é um alfa privado apenas para amigos.

Exomem auto-hospedado continua sendo o produto completo de código aberto que você executa por conta própria. O Hospedado o executa para um pequeno grupo de amigos enquanto terminamos o alfa v1. Células de locatário processam texto simples para busca; armazenamento e transporte são criptografados. Manifeste interesse abaixo; convites são emitidos pessoalmente e não há checkout público.

alfa v1 apenas para amigosseus dados exportáveis a qualquer momentoConfiguração auto-hospedada →

Manifestar interesse

07 — FAQ

Perguntas frequentes

Quais agentes e clientes funcionam com Exomem?

Qualquer cliente compatível com MCP — Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor ou um agente personalizado. A mesma memória também é acessível pela CLI (kb / exomem) e por uma fachada REST pessoal, tudo gerado a partir de um único registro de operações.

Minhas notas saem da minha máquina?

Não. Seu cofre permanece como arquivos Markdown simples que você possui, e os índices de busca são arquivos sidecar SQLite locais ao lado dele. A instalação enxuta não tem dependência de nuvem — nada é enviado.

Quão rápida é a busca em um cofre grande?

Medido em um corpus de 50.000 notas: a busca híbrida roda de ponta a ponta em 864 ms no desktop de referência, com cache quente desligado, com as trilhas de palavras-chave e lexicais respondendo em milissegundos a partir do índice FTS5. A metodologia está publicada em docs/benchmarks.md.

Como Exomem é diferente dos serviços de memória em nuvem?

Ferramentas de memória em nuvem extraem seus dados para um banco de dados vetorial ou grafo de conhecimento na nuvem deles. Exomem mantém sua memória como Markdown simples em um cofre que você possui e a indexa localmente — seus arquivos são a memória, não uma cópia derivada.

Preciso de uma GPU?

Não. A instalação enxuta executa busca por palavras-chave e BM25 prontas para uso — o mecanismo FTS5 do SQLite vem dentro da biblioteca padrão do Python. Extras opcionais adicionam embeddings locais, busca de imagens CLIP, OCR e conversão de fala em texto; uma GPU acelera esses recursos, mas nunca é obrigatória.