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CaviraOSS

CaviraOSS/LongMemory

Mecanismo de memória persistente, local-first e auto-hospedado para apps e agentes com LLM, com armazenamento em SQLite, recuperação temporal e integração com MCP.

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Último commit
há 20 dias

O que é?

LongMemory é uma camada de memória para aplicações com LLM e agentes autônomos. Ela armazena fatos de conversas, documentos e eventos de projetos em um banco de dados SQLite local, permitindo que uma aplicação recupere o que era verdade em determinado momento, em vez de depender apenas de buscas por vetores mais próximos. A recuperação oferece modos estrito, histórico, associativo e baseado no mundo real, e os resultados respeitam um limite de tokens, com explicações sobre o motivo da seleção de cada item.

O mecanismo foi desenvolvido em TypeScript e pode ser usado como biblioteca npm, CLI, API HTTP ou servidor MCP com Streamable HTTP. Um SDK para Python oferece um cliente HTTP sem dependências para um servidor auto-hospedado. Os embeddings podem vir de APIs compatíveis com OpenAI, Gemini, AWS Bedrock, Ollama ou modelos HTTP locais.

Além de memória de uso geral, o projeto inclui memória de projeto para decisões, tarefas e falhas, além de importação de sessões de agentes de programação como Claude Code, Codex e Gemini CLI. Também oferece um dashboard Next.js, uma extensão para VS Code e pacotes de integração para plataformas como Claude Code, Cline, Dify e LangGraph. O projeto inclui Docker, Docker Compose e configurações de implantação para várias plataformas PaaS.

Recursos principais

  • 01Persistência local com SQLite, que restaura nós, entidades, arestas e histórico temporal ao reabrir o banco.
  • 02Modos de recuperação para consultas estritas, históricas, associativas e baseadas no mundo real.
  • 03Memória de projeto que abrange decisões, tarefas, falhas e impacto no código.
  • 04Montagem de contexto com limite de tokens e explicações sobre as evidências selecionadas.
  • 05Servidor MCP via stdio ou Streamable HTTP autenticado, além de acesso por CLI, HTTP e SDK para Python.
  • 06Importação de sessões de agentes de programação, incluindo Claude Code, Codex e Gemini CLI.

Casos de uso

  • Dar a um chatbot ou agente de programação memória das preferências do usuário entre sessões.
  • Acompanhar decisões e mudanças do projeto para que um agente possa responder o que era verdade em uma data passada.
  • Adicionar memória de longo prazo a agentes criados com LangGraph, CrewAI ou AutoGen via MCP.
  • Executar um serviço de memória privado e auto-hospedado em um computador pessoal ou servidor pequeno.

Início rápido

  1. 1

    Instale a biblioteca pelo npm

    npm install longmemory
  2. 2

    Instale a CLI globalmente

    npm install --global longmemory
  3. 3

    Inicialize o LongMemory no seu projeto

    longmemory init

Antes de usar

  • O SDK de Python é apenas um cliente HTTP e precisa de um serviço TypeScript auto-hospedado em execução separadamente.
  • Implantações em ambientes hospedados exigem configurar uma chave de API, fornecer armazenamento persistente e lidar com TLS na edge da plataforma.

Em coleções

Memória de longo prazo para agentes de IAFrameworks e apps de agentes de IA open sourceServidores MCPBancos de dados e ferramentas SQL

Tópicos

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Perguntas frequentes

O que é LongMemory?
Mecanismo de memória persistente, local-first e auto-hospedado para apps e agentes com LLM, com armazenamento em SQLite, recuperação temporal e integração com MCP. LongMemory é uma camada de memória para aplicações com LLM e agentes autônomos. Ela armazena fatos de conversas, documentos e eventos de projetos em um banco de dados SQLite local, permitindo que uma aplicação recupere o que era verdade em determinado momento, em vez de depender apenas de buscas por vetores mais próximos. A recuperação oferece modos estrito, histórico, associativo e baseado no mundo real, e os resultados respeitam um limite de tokens, com explicações sobre o motivo da seleção de cada item.
LongMemory é gratuito? Qual é a licença?
LongMemory é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
LongMemory ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de LongMemory foi em 18 de out. de 2026.
Para que posso usar LongMemory?
Dar a um chatbot ou agente de programação memória das preferências do usuário entre sessões. Acompanhar decisões e mudanças do projeto para que um agente possa responder o que era verdade em uma data passada. Adicionar memória de longo prazo a agentes criados com LangGraph, CrewAI ou AutoGen via MCP. Executar um serviço de memória privado e auto-hospedado em um computador pessoal ou servidor pequeno.
Como instalar LongMemory?
Instale a biblioteca pelo npm: npm install longmemory Instale a CLI globalmente: npm install --global longmemory Inicialize o LongMemory no seu projeto: longmemory init
Onde consigo LongMemory?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/CaviraOSS/LongMemory

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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