rememb cover

KI-Agenten vergessen alles zwischen den Sitzungen. rememb gibt ihnen ein persistentes Gedächtnis — lokal, portabel und kompatibel mit jedem Agenten.

rememb chat demo

Das Problem

Jeder Entwickler, der KI professionell nutzt, stößt auf diese Hürde:

Session 1: "We're using PostgreSQL, auth at src/auth/, prefer async patterns."
Session 2: Agent starts from zero. You explain everything again.
Session 3: Same thing.

Bestehende Lösungen (Mem0, Zep, Letta) erfordern Server, API-Schlüssel und Cloud-Konten. Du möchtest einfach nur, dass sich der Agent dein Projekt merkt.

Installation

pip install rememb[mcp]        # Recommended — includes MCP server
pip install rememb             # CLI only
pip install rememb[mcp,semantic,pdf]  # All features

Schnellstart

Mit MCP (empfohlen)

Kein Reibungsverlust. Keine CLI-Befehle. Native IDE-Integration.

1. Zur MCP-Konfiguration deiner IDE hinzufügen:

{
  "mcpServers": {
    "rememb": {
      "command": "rememb",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

2. Starte deine IDE neu.

Der Agent liest nun automatisch den Speicher zu Beginn der Sitzung, schreibt, wenn er etwas Neues lernt, und sucht bei Bedarf.

Ohne MCP

rememb rules   # Print generic rules for AI agents

Kopiere die Ausgabe in die Regeldatei deines Editors (.windsurfrules, .cursorrules, CLAUDE.md usw.)

Funktionsweise

.rememb/
  entries.json   ← structured memory (project, actions, systems, user, context)
  meta.json      ← project metadata

Eine JSON-Datei in deinem Projekt. Dein Agent liest sie zu Beginn jeder Sitzung.

User: "We're using PostgreSQL, auth at src/auth/, async patterns"
Agent: [rememb_write] → Saved

[New session]
Agent: [rememb_read]  → Context loaded
Agent: "I see you're using PostgreSQL with auth at src/auth/..."

Die Suche verwendet lokale semantische Embeddings (keine API, keine Cloud). Fällt auf Stichwortsuche zurück, falls keine Embeddings verfügbar sind.

Speicherbereiche

Bereich	Was gespeichert werden soll
`project`	Tech-Stack, Architektur, Ziele
`actions`	Was wurde getan, getroffene Entscheidungen
`systems`	Dienste, Module, Integrationen
`requests`	Benutzerpräferenzen, wiederkehrende Anfragen
`user`	Name, Stil, Fachwissen, Vorlieben
`context`	Alles andere Relevante

CLI

rememb init                     # Initialize memory store
rememb write "text"             # Add entry (--section, --tags)
rememb read                     # List all entries (--section, --agent)
rememb search "query"           # Semantic/keyword search (--top)
rememb edit <id>                # Update entry (--content, --section, --tags)
rememb delete <id>              # Remove entry
rememb clear --yes              # Delete all entries
rememb import <folder>          # Import .md/.txt/.pdf files
rememb rules                    # Show generic rules for AI agents

Design

Local-first — einfache JSON-Datei in deinem Projekt
Portabel — kopiere .rememb/ überall hin, es funktioniert
Agnostisch — jeder Agent, jede IDE (MCP oder CLI)
Kein Lock-in — keine Server, keine API-Schlüssel, keine Konten

Mitwirken

git clone https://github.com/LuizEduPP/Rememb
cd rememb
pip install -e ".[dev]"

PRs sind willkommen. Issues sind willkommen. Sterne sind willkommen. 🌟

Lizenz

MIT

Install Server

A

security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

A

quality - A tier

How are these scores calculated?

Resources

GitHub Repository

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