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caspianmoon/memoripy

Entorno de ejecución de memoria local y basada en evidencias para agentes de IA que filtra las escrituras, registra cambios en los hechos a lo largo del tiempo y explica cada resultado recuperado.

Alternativa open source a:Mem0

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Último commit
hace 3 meses

¿Qué es?

Memoripy es una capa de memoria local para agentes de IA. En lugar de almacenar todo lo que ve un agente, aplica una política de admisión antes de escribir y rechaza o pone en cuarentena el ruido, los posibles secretos y las instrucciones incrustadas en contenido no confiable. Los registros son bitemporales y cuentan con control de versiones, de modo que un hecho actualizado, como una nueva dirección, sustituye al anterior, mientras que las evidencias históricas siguen disponibles para consulta.

La recuperación combina varios métodos independientes, como la coincidencia léxica BM25, la similitud semántica, la coincidencia de entidades y la temporal, mediante fusión de rangos recíprocos. Cada resultado incluye un comprobante que muestra qué métodos lo encontraron, su posición en cada uno y su alcance, además de citas que remiten al material de origen. La memoria se puede delimitar por usuario, agente, ejecución, proyecto, organización y espacio de nombres.

El proyecto incluye un CLI para auditar un almacén existente en busca de duplicados, conflictos, falta de evidencias y ciclos de retroalimentación, además de un ejecutor de contratos de memoria, un servicio HTTP opcional, un servidor MCP y una puerta de enlace multiusuario autogestionada con una interfaz de inspección. El núcleo no requiere dependencias de terceros, y los proveedores de LLM o de embeddings son opcionales.

Funciones clave

  • 01La política de admisión rechaza, aplaza o pone en cuarentena las escrituras automáticas antes de que lleguen al almacenamiento persistente.
  • 02El historial de versiones bitemporal e inmutable permite consultar por separado los hechos actuales y los históricos.
  • 03La recuperación combina varios métodos y adjunta un comprobante y citas a cada resultado.
  • 04Aislamiento por alcance para usuarios, agentes, ejecuciones, proyectos, organizaciones y espacios de nombres.
  • 05Comandos de auditoría, inspección, evaluación y recuperación del CLI para mantener un almacén de memoria.
  • 06Servidor MCP oficial y servicio HTTP con autenticación mediante token bearer.

Casos de uso

  • Proporcionar memoria persistente a un agente personal o de atención al cliente que se actualiza cuando cambian los hechos.
  • Auditar un almacén de memoria de agente existente para detectar entradas desactualizadas, duplicadas o sin respaldo antes de migrarlo.
  • Alojar la memoria de agentes de cada organización detrás de una puerta de enlace autenticada con una interfaz de inspección.
  • Conectar un cliente compatible con MCP a un almacén de memoria local mediante tokens con alcance limitado.

Inicio rápido

  1. 1

    Instalar v4 desde el código fuente

    pip install "git+https://github.com/caspianmoon/memoripy.git@v4"
  2. 2

    Crear un almacén Memory y registrar un dato en Python

Antes de usarlo

  • v4 se desarrolla en una rama y es posible que la versión estable de PyPI todavía apunte a la API anterior.
  • La instalación desde el código fuente requiere git y debe hacerse desde un repositorio alojado en Git, no desde un paquete publicado.

En colecciones

Memoria a largo plazo para agentes de IAFrameworks y apps de agentes de IA open sourceServidores MCP

Temas

#ai-agents#llm#memory#rag#mcp#retrieval#audit#python#ai#memory-management

Preguntas frecuentes

¿Qué es memoripy?
Entorno de ejecución de memoria local y basada en evidencias para agentes de IA que filtra las escrituras, registra cambios en los hechos a lo largo del tiempo y explica cada resultado recuperado. Memoripy es una capa de memoria local para agentes de IA. En lugar de almacenar todo lo que ve un agente, aplica una política de admisión antes de escribir y rechaza o pone en cuarentena el ruido, los posibles secretos y las instrucciones incrustadas en contenido no confiable. Los registros son bitemporales y cuentan con control de versiones, de modo que un hecho actualizado, como una nueva dirección, sustituye al anterior, mientras que las evidencias históricas siguen disponibles para consulta.
¿memoripy es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
memoripy es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿memoripy sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de memoripy fue el 17 ago 2026.
¿Para qué puedo usar memoripy?
Proporcionar memoria persistente a un agente personal o de atención al cliente que se actualiza cuando cambian los hechos. Auditar un almacén de memoria de agente existente para detectar entradas desactualizadas, duplicadas o sin respaldo antes de migrarlo. Alojar la memoria de agentes de cada organización detrás de una puerta de enlace autenticada con una interfaz de inspección. Conectar un cliente compatible con MCP a un almacén de memoria local mediante tokens con alcance limitado.
¿Cómo se instala memoripy?
Instalar v4 desde el código fuente: pip install "git+https://github.com/caspianmoon/memoripy.git@v4" Crear un almacén Memory y registrar un dato en Python
¿Dónde consigo memoripy?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/caspianmoon/memoripy

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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