Mnemo
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╚══════╝ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚══════╝
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██╔══╝ ██║ ██║ ██║ ██╔██╗
██║ ███████╗╚██████╔╝██╔╝ ██╗
╚═╝ ╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝Mnemo
Memoria extendida para asistentes de IA mediante caché de contexto de Gemini.
Mnemo (del griego: memoria) permite a asistentes de IA como Claude acceder a grandes bases de código, sitios de documentación, archivos PDF y más, aprovechando la ventana de contexto de 1M de tokens de Gemini y sus funciones de caché de contexto.
¿Por qué Mnemo?
En lugar de complejos procesos de RAG con embeddings y recuperación, Mnemo adopta un enfoque más sencillo:
Carga toda tu base de código en la caché de contexto de Gemini
Consúltala con lenguaje natural
Deja que Claude coordine mientras Gemini mantiene el contexto
Esto te ofrece:
Recuperación perfecta: sin fragmentación ni recuperación, lo que significa que no se pierde contexto
Menor latencia: el contexto en caché se sirve rápidamente
Ahorro de costes: los tokens en caché cuestan entre un 75% y un 90% menos que los tokens de entrada normales
Simplicidad: sin bases de datos vectoriales, embeddings ni lógica de recuperación compleja
Related MCP server: Heimdall MCP Server
¿Qué puede cargar Mnemo?
Fuente | Servidor local | Worker |
Repositorios de GitHub (públicos) | ✅ | ✅ |
Repositorios de GitHub (privados) | ✅ | ✅ |
Cualquier URL (docs, artículos) | ✅ | ✅ |
Documentos PDF | ✅ | ✅ |
APIs JSON | ✅ | ✅ |
Archivos/directorios locales | ✅ | ❌ |
Rastreo de múltiples páginas | ✅ ilimitado | ✅ 40 páginas máx. |
Opciones de despliegue
Mnemo se puede desplegar de tres formas según tus necesidades.
Opción 1: Servidor local (Desarrollo y funciones completas)
Ideal para desarrollo y cuando necesitas cargar archivos locales.
# 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 devConfiguración de Claude Code MCP:
{
"mcpServers": {
"mnemo": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:8080/mcp"
}
}
}Opción 2: Cloudflare Worker autohospedado (Recomendado para Claude.ai)
Despliégalo en tu propia cuenta de Cloudflare. Tú controlas tus datos y costes.
Requisitos previos:
Cuenta de Cloudflare (la versión gratuita funciona)
# 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 deployConfiguración de Claude.ai MCP:
{
"mcpServers": {
"mnemo": {
"type": "http",
"url": "https://mnemo.<your-subdomain>.workers.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_AUTH_TOKEN"
}
}
}
}¿Por qué usar esto? Claude.ai no puede conectarse a localhost. El Worker te proporciona un endpoint externo al que Claude.ai puede acceder.
Opción 3: Alojamiento gestionado (VIP)
¿No quieres gestionar la infraestructura? Ofrecemos alojamiento de Mnemo totalmente gestionado para clientes seleccionados.
Incluye:
Despliegue de Worker dedicado
Soporte prioritario
Dominio personalizado
Monitorización de uso
Contacto: lf@logosflux.io para precios y disponibilidad.
Ejemplos de uso
# 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-projHerramientas MCP
Herramienta | Descripción |
| Carga repositorios de GitHub, URLs, PDFs o directorios locales en la caché de Gemini |
| Consulta un contexto en caché con lenguaje natural |
| Lista todas las cachés activas con recuento de tokens y caducidad |
| Elimina una caché |
| Obtiene estadísticas de uso con seguimiento de costes |
| Recarga una caché con contenido actualizado |
Parámetros de context_load
Parámetro | Descripción |
| Fuente única: URL de GitHub, cualquier URL o ruta local |
| Múltiples fuentes para combinar en una sola caché |
| Nombre descriptivo para esta caché (1-64 caracteres) |
| Tiempo de vida en segundos (60-86400, por defecto 3600) |
| Token de GitHub para repositorios privados |
| Prompt del sistema personalizado para consultas |
Configuración
Variable | Descripción | Por defecto |
| Tu clave de API de Gemini | Requerido |
| Puerto del servidor (solo local) | 8080 |
| Directorio de datos (solo local) | ~/.mnemo |
| Token de autenticación para endpoints protegidos | Ninguno |
Autenticación
Cuando se configura MNEMO_AUTH_TOKEN, los endpoints /mcp y /tools/* requieren autenticación:
# Set auth token (Workers)
bunx wrangler secret put MNEMO_AUTH_TOKEN
# Requests must include header:
Authorization: Bearer your-token-hereEndpoints públicos (no requieren autenticación):
GET /health- Comprobación de estadoGET /- Información del servicioGET /tools- Lista de herramientas disponibles
Costes
Siempre pagas por el uso de la API de Gemini independientemente de la opción de despliegue. Mnemo utiliza la caché de contexto de Gemini, que es significativamente más barata que la entrada estándar:
Recurso | Coste |
Almacenamiento en caché | ~$4.50 por 1M de tokens por hora |
Entrada en caché | 75-90% de descuento frente a entrada normal |
Entrada normal | ~$0.075 por 1M de tokens (Flash) |
Ejemplo: Base de código de 100K tokens en caché durante 1 hora con 10 consultas ≈ $0.47
Costes de Cloudflare (autohospedado):
Workers: La versión gratuita incluye 100K solicitudes/día
D1: La versión gratuita incluye 5M de lecturas/día
Probablemente $0 para un uso moderado
Arquitectura
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘Licencia
MIT
Créditos
Creado por 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
- AlicenseAqualityBmaintenanceProvides persistent memory and a codebase knowledge graph for AI coding assistants, enabling shared context across multiple tools like Claude, Cursor, and ChatGPT, with significant token reduction.525MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceGives AI coding assistants persistent project memory and semantic code search, running fully locally with no API keys required.MIT
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Logos-Flux/mnemo'
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