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
This server cannot be deployed
Maintenance
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.
Shared memory for AI tools: save once, recall word for word from Claude, ChatGPT, Codex or Gemini.
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.1661 npm2MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides AI coding assistants with persistent, context-rich memory of a codebase, including documentation and git history, enabling recall across sessions.105Apache 2.0
- AlicenseCqualityAmaintenanceGives AI coding assistants persistent project memory and semantic code search, running fully locally with no API keys required.56MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceLoads entire codebase into LLM context for AI-assisted code understanding and editing.8 npm17MIT