marm-memory
Camada de memória AI 3-em-1 local-first & servidor MCP para Claude Code, Codex, Grok, Gemini, VS Code e Cursor. Funde histórico de sessão, indexação de base de código & gráficos de conceito em SQLite. Permite contexto de privacidade primeiro, sem nuvem & recordação instantânea, suporta enxame de múltiplos agentes.
Configure um sistema de memória local para agentes de AI que mantém o rastreamento de contexto e histórico (Claude Code necessário)
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserCamada de memória AI 3-em-1 local-first & servidor MCP para Claude Code, Codex, Grok, Gemini, VS Code e Cursor. Funde histórico de sessão, indexação de base de código & gráficos de conceito em SQLite. Permite contexto de privacidade primeiro, sem nuvem & recordação instantânea, suporta enxame de múltiplos agentes.
marm-memory tem 329 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 62 vezes. marm-memory é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2025. marm-memory está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: agent-memory, ai-agents, ai-memory, claude-code.
O que é marm-memory?
Camada de memória AI 3-em-1 local-first & servidor MCP para Claude Code, Codex, Grok, Gemini, VS Code e Cursor. Funde histórico de sessão, indexação de base de código & gráficos de conceito em SQLite. Permite contexto de privacidade primeiro, sem nuvem & recordação instantânea, suporta enxame de múltiplos agentes.
marm-memory é de código aberto?
marm-memory é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.
marm-memory é gratuito?
Sim. marm-memory é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está marm-memory?
marm-memory está disponível sob a licença Apache-2.0.
Em que linguagem marm-memory está escrito?
marm-memory é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/lyellr88-marm-memory.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.