Memra

Memória persistente para agentes de IA — hospedado na UE e com privacidade em primeiro lugar. Ferramentas: remember, recall (semântico + lexical híbrido), supersede com cadeias de auditoria, histórico, bootstrap. Detecção de contradição no momento da escrita sinaliza quando um novo fato conflita com o conhecimento armazenado. Funciona com Claude Code, Cursor, Zed e qualquer cliente MCP. Plano gratuito, sem cartão — e também roda totalmente local, sem conta alguma.

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Documentação

Infraestrutura de memória para agentes de IA

Suas ferramentas de IA esquecem tudo. Resolva isso.

Memória persistente para Claude Code, Cursor e todas as ferramentas de IA do seu stack. Local-first. Sincronizada na nuvem. Hospedada na UE.

memória de agente de IA • recall semântico • embeddings vetoriais • memória em grafo • mascaramento de PII • privacidade em primeiro lugar • hospedado na UE • meta de p50 <200ms • meta de uptime de 99,5% • nativo MCP • API REST • memória de agente de IA • recall semântico • embeddings vetoriais • memória em grafo • mascaramento de PII • privacidade em primeiro lugar • hospedado na UE • meta de p50 <200ms • meta de uptime de 99,5% • nativo MCP • API REST • memória de agente de IA • recall semântico • embeddings vetoriais • memória em grafo • mascaramento de PII • privacidade em primeiro lugar • hospedado na UE • meta de p50 <200ms • meta de uptime de 99,5% • nativo MCP • API REST • memória de agente de IA • recall semântico • embeddings vetoriais • memória em grafo • mascaramento de PII • privacidade em primeiro lugar • hospedado na UE • meta de p50 <200ms • meta de uptime de 99,5% • nativo MCP • API REST •

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> o que é memra

O que é a memória de agente de IA da Memra?

Memra é uma infraestrutura de memória para agentes de IA. Integre uma API REST ou servidor MCP e seus agentes ganham memória persistente de longo prazo, recall semântico, contexto em grafo e mascaramento de PII. Hospedado na UE e com privacidade em primeiro lugar — é a camada de memória para agentes de IA criada para equipes que não podem se dar ao luxo de repetir.

✓ memória de agente de IA ✓ API de memória persistente ✓ camada de memória ✓ memória para LLM ✓ nativo MCP ✓ hospedado na UE ✓ claude code ✓ cursor

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> integração

Duas linhas para lembrar. Uma linha para recordar.

Funciona com qualquer ferramenta de IA que suporte MCP. Ou chame a API REST diretamente.

# 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"}'_

também disponível: SDK Python • SDK PHP • servidor MCP • API REST

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> métricas

Feito para produção

Infraestrutura real. Performance real. Privacidade real.

UE

hospedado

hetzner helsinki, finlândia.
modo soberano: zero subprocessadores fora da UE.

<200ms

latência p50

busca semântica
em milissegundos.

5

fatores de recall

vetorial + temporal +
importância + recência + grafo.

99,5%

meta de uptime

infraestrutura
single-tenant na UE.

11

endpoints

API REST completa.
armazenar, recordar, buscar, exportar.

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> fluxo de dados

Como a memória funciona

01

armazenar

Seu agente de IA envia memórias via API REST ou MCP. O conteúdo é gravado atomicamente no mecanismo de arquivos planos, os metadados são indexados no PostgreSQL e os embeddings são enfileirados de forma assíncrona.

POST /v1/memories → fila → embed → indexar

02

processar

Mascaramento opcional de PII via Presidio + spaCy detecta dados sensíveis em 24 idiomas da UE. Os embeddings são gerados via OpenAI e armazenados em cache com chaves Redis cientes do tenant para privacidade.

scan de PII → embed → cache → extração de grafo

03

recordar

O recall inteligente de 5 fatores pontua cada memória em relação à sua consulta usando similaridade vetorial, relevância temporal, ponderação por importância, decaimento por recência e contexto de entidades em grafo. Feito para metas de recall com p50 abaixo de 200ms.

consulta → pontuação de 5 fatores → resultados ranqueados → <200ms

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> preços

Preços simples e transparentes

veja a comparação completa →

hobby

Grátis

para sempre

  • + 2.500 memórias
  • + 5.000 recalls/mês
  • + 1 projeto
  • + 2 chaves de API
  • + 30 req/min

dev

EUR 39/mês

por conta

  • + 25.000 memórias
  • + 50.000 recalls/mês
  • + 5 projetos
  • + recall inteligente
  • + memória em grafo

team

EUR 399/mês

por conta

  • + memórias ilimitadas
  • + recalls ilimitados
  • + 100 projetos
  • + recall inteligente
  • + memória em grafo