Mnemo
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╚═╝ ╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝Mnemo
Erweitertes Gedächtnis für KI-Assistenten via Gemini Context Caching.
Mnemo (griechisch: Gedächtnis) ermöglicht KI-Assistenten wie Claude den Zugriff auf große Codebasen, Dokumentationsseiten, PDFs und mehr, indem es das 1M-Token-Kontextfenster und die Context-Caching-Funktionen von Gemini nutzt.
Warum Mnemo?
Anstelle komplexer RAG-Pipelines mit Embeddings und Retrieval verfolgt Mnemo einen einfacheren Ansatz:
Laden Sie Ihre gesamte Codebasis in den Kontext-Cache von Gemini
Fragen Sie diese in natürlicher Sprache ab
Lassen Sie Claude die Orchestrierung übernehmen, während Gemini den Kontext hält
Das bietet Ihnen:
Perfekte Wiedergabe – kein Chunking oder Retrieval bedeutet keinen verlorenen Kontext
Geringere Latenz – zwischengespeicherter Kontext wird schnell bereitgestellt
Kosteneinsparungen – zwischengespeicherte Token kosten 75-90 % weniger als reguläre Eingabe-Token
Einfachheit – keine Vektordatenbanken, Embeddings oder komplexe Retrieval-Logik
Related MCP server: Heimdall MCP Server
Was kann Mnemo laden?
Quelle | Lokaler Server | Worker |
GitHub-Repos (öffentlich) | ✅ | ✅ |
GitHub-Repos (privat) | ✅ | ✅ |
Beliebige URL (Doku, Artikel) | ✅ | ✅ |
PDF-Dokumente | ✅ | ✅ |
JSON-APIs | ✅ | ✅ |
Lokale Dateien/Verzeichnisse | ✅ | ❌ |
Mehrseitige Crawls | ✅ unbegrenzt | ✅ max. 40 Seiten |
Bereitstellungsoptionen
Mnemo kann je nach Bedarf auf drei Arten bereitgestellt werden.
Option 1: Lokaler Server (Entwicklung & volle Funktionen)
Am besten für die Entwicklung geeignet und wenn Sie lokale Dateien laden müssen.
# Clone and install
git clone https://github.com/logos-flux/mnemo
cd mnemo
bun install
# Set your Gemini API key
export GEMINI_API_KEY=your_key_here
# Start the server
bun run devClaude Code MCP-Konfiguration:
{
"mcpServers": {
"mnemo": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:8080/mcp"
}
}
}Option 2: Selbst gehosteter Cloudflare Worker (Empfohlen für Claude.ai)
Bereitstellung in Ihrem eigenen Cloudflare-Konto. Sie behalten die Kontrolle über Ihre Daten und Kosten.
Voraussetzungen:
Cloudflare-Konto (kostenloser Tarif reicht aus)
# Clone and install
git clone https://github.com/logos-flux/mnemo
cd mnemo/packages/cf-worker
# Configure secrets
bunx wrangler secret put GEMINI_API_KEY
bunx wrangler secret put MNEMO_AUTH_TOKEN # Optional but recommended
# Create D1 database
bunx wrangler d1 create mnemo-cache
# Deploy
bunx wrangler deployClaude.ai MCP-Konfiguration:
{
"mcpServers": {
"mnemo": {
"type": "http",
"url": "https://mnemo.<your-subdomain>.workers.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_AUTH_TOKEN"
}
}
}
}Warum diese Option? Claude.ai kann keine Verbindung zu localhost herstellen. Der Worker bietet Ihnen einen externen Endpunkt, den Claude.ai erreichen kann.
Option 3: Managed Hosting (VIP)
Sie möchten keine Infrastruktur verwalten? Wir bieten für ausgewählte Kunden ein vollständig verwaltetes Mnemo-Hosting an.
Beinhaltet:
Dedizierte Worker-Bereitstellung
Priorisierter Support
Eigene Domain
Nutzungsüberwachung
Kontakt: lf@logosflux.io für Preise und Verfügbarkeit.
Anwendungsbeispiele
# Load a GitHub repo
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "https://github.com/honojs/hono", "alias": "hono"}'
# Load a documentation site (crawls up to token target)
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "https://hono.dev/docs", "alias": "hono-docs"}'
# Load a PDF
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf", "alias": "gpt4-paper"}'
# Load a private repo (with GitHub token)
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "https://github.com/owner/private-repo", "alias": "private", "githubToken": "ghp_xxx"}'
# Load multiple sources into one cache
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"sources": ["https://github.com/owner/repo", "https://docs.example.com"], "alias": "combined"}'
# Query the cache
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_query \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"alias": "hono", "query": "How do I add middleware?"}'
# List active caches
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_list \
-H "Content-Type: application/json" -d '{}'
# Get usage stats with cost tracking
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_stats \
-H "Content-Type: application/json" -d '{}'
# Evict when done
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_evict \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"alias": "hono"}'CLI
# Start server
mnemo serve
# Start MCP stdio transport (for Claude Desktop)
mnemo stdio
# Load a project
mnemo load ./my-project my-proj
# Query
mnemo query my-proj "What's the main entry point?"
# List caches
mnemo list
# Remove cache
mnemo evict my-projMCP-Tools
Tool | Beschreibung |
| Lädt GitHub-Repos, URLs, PDFs oder lokale Verzeichnisse in den Gemini-Cache |
| Fragt einen zwischengespeicherten Kontext in natürlicher Sprache ab |
| Listet alle aktiven Caches mit Token-Anzahl und Ablaufdatum auf |
| Entfernt einen Cache |
| Ruft Nutzungsstatistiken mit Kostenverfolgung ab |
| Lädt einen Cache mit frischem Inhalt neu |
context_load Parameter
Parameter | Beschreibung |
| Einzelne Quelle: GitHub-URL, beliebige URL oder lokaler Pfad |
| Mehrere Quellen, die zu einem Cache kombiniert werden |
| Anzeigename für diesen Cache (1-64 Zeichen) |
| Lebensdauer in Sekunden (60-86400, Standard 3600) |
| GitHub-Token für private Repos |
| Benutzerdefinierte System-Anweisung für Abfragen |
Konfiguration
Variable | Beschreibung | Standard |
| Ihr Gemini API-Schlüssel | Erforderlich |
| Server-Port (nur lokal) | 8080 |
| Datenverzeichnis (nur lokal) | ~/.mnemo |
| Auth-Token für geschützte Endpunkte | Keine |
Authentifizierung
Wenn MNEMO_AUTH_TOKEN konfiguriert ist, erfordern die Endpunkte /mcp und /tools/* eine Authentifizierung:
# Set auth token (Workers)
bunx wrangler secret put MNEMO_AUTH_TOKEN
# Requests must include header:
Authorization: Bearer your-token-hereÖffentliche Endpunkte (keine Authentifizierung erforderlich):
GET /health- GesundheitsprüfungGET /- Service-InformationenGET /tools- Liste der verfügbaren Tools
Kosten
Sie zahlen immer für die Gemini API-Nutzung, unabhängig von der Bereitstellungsoption. Mnemo nutzt das Context Caching von Gemini, das deutlich günstiger ist als die Standard-Eingabe:
Ressource | Kosten |
Cache-Speicher | ~4,50 $ pro 1 Mio. Token pro Stunde |
Zwischengespeicherte Eingabe | 75-90 % Rabatt gegenüber regulärer Eingabe |
Reguläre Eingabe | ~0,075 $ pro 1 Mio. Token (Flash) |
Beispiel: 100.000 Token Codebasis für 1 Stunde zwischengespeichert mit 10 Abfragen ≈ 0,47 $
Cloudflare-Kosten (selbst gehostet):
Worker: Kostenloser Tarif beinhaltet 100.000 Anfragen/Tag
D1: Kostenloser Tarif beinhaltet 5 Mio. Lesezugriffe/Tag
Wahrscheinlich 0 $ bei moderater Nutzung
Architektur
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Mnemo │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ MCP Tools │
│ • context_load - Load into Gemini cache │
│ • context_query - Query cached context │
│ • context_list - Show active caches │
│ • context_evict - Remove cache │
│ • context_stats - Token usage, costs │
│ • context_refresh - Reload cache │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Adapters (v0.2) │
│ • GitHub repos (via API) │
│ • URL loading (HTML, PDF, JSON, text) │
│ • Token-targeted crawling │
│ • robots.txt compliance │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Packages │
│ • @mnemo/core - Gemini client, loaders, adapters │
│ • @mnemo/mcp-server - MCP protocol handling │
│ • @mnemo/cf-worker - Cloudflare Workers deployment │
│ • @mnemo/local - Bun-based local server │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘Lizenz
MIT
Credits
Entwickelt von Logos Flux | Voltage Labs
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
No tool schema history has been recorded yet.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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Related MCP Connectors
Shared memory for coding agents. Stop re-explaining your codebase every session.
Persistent memory for Claude Code and Cursor. Stop re-explaining your project every session.
Your portable context layer — load it into any AI.
- OneLoreOAuthai.onelore
Shared project context for AI agents and teams: docs, tasks, and messages that stay current.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityCmaintenanceProvides AI assistants with persistent memory of your project architecture, development history, and technical decisions, allowing them to give context-aware coding help without needing repeated explanations.16612MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides AI coding assistants with persistent, context-rich memory of a codebase, including documentation and git history, enabling recall across sessions.104Apache 2.0
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