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Glama

🧠 Synapse Layer

RAG ruft ab. Synapse erinnert sich.

Persistente Speicherinfrastruktur für KI-Agenten — AES-256-GCM-verschlüsselt im Ruhezustand, semantische Suche, MCP-nativ.

Synapse Layer ist eine quelloffene, persistente Speicherinfrastruktur für KI-Agenten und Assistenten. Erinnerungen werden im Ruhezustand mit AES-256-GCM verschlüsselt, über pgvector HNSW für semantischen Abruf indiziert und über MCP JSON-RPC für die native Integration mit Claude, GPT, Gemini und jedem MCP-kompatiblen Client bereitgestellt. Lizenziert unter Apache 2.0.

PyPI Python Downloads MCP Compatible Official MCP Registry CI License: Apache-2.0 Smithery

Website · Dokumentation · PyPI · Forge


⚡ 30-Sekunden-Schnellstart

pip install synapse-layer
from synapse_layer import Synapse

s = Synapse(token="sk_connect_YOUR_TOKEN")

s.store("user likes coffee")
print(s.recall("what does user like?"))

Holen Sie sich Ihren Token unter forge.synapselayer.org → Dashboard → Verbinden


Related MCP server: Sylex Memory

Was ist Synapse Layer?

Die persistente Speicherschicht für KI-Agenten — das fehlende Stück zwischen zustandslosen LLMs und echter Kontextkontinuität.

Ihre KI-Agenten vergessen alles zwischen den Sitzungen. Synapse Layer behebt das.

Funktion

Beschreibung

🔐 Verschlüsselt im Ruhezustand

AES-256-GCM mit zufälliger IV pro Vorgang und HMAC-SHA-256-Integrität

🧩 Ein-Klick-Verbindung

Claude Desktop, Cursor, LangChain, CrewAI, n8n

🌐 Agentenübergreifender Speicher

Speichern in ChatGPT, abrufen in Claude

MCP-nativ

Jeder MCP-kompatible Agent

🔒 Header-basierte Authentifizierung

Tokens niemals in URLs oder Logs

🎯 Trust Quotient

Deterministischer Abruf — Erinnerungen nach Vertrauenswürdigkeit bewertet, nicht nur nach Aktualität


Warum Synapse Layer?

Ihre KI-Agenten vergessen alles zwischen den Sitzungen. Synapse Layer behebt das — in einer Zeile.

Ohne Synapse Layer

Mit Synapse Layer

Agent vergisst Kontext jede Sitzung

Persistenter Speicher über alle Sitzungen hinweg

Speicher an ein Modell gebunden

Agentenübergreifend: speichern in ChatGPT, abrufen in Claude

Keine Prüfpfad

Trust Quotient-Bewertung für jede Erinnerung

Komplexe Integration

pip install synapse-layer + 3 Codezeilen

Klartext auf Servern gespeichert

AES-256-GCM-verschlüsselt im Ruhezustand


Anwendungsfälle

  • Langzeit-Assistentenspeicher — Benutzereinstellungen, Fakten und frühere Entscheidungen über Sitzungen hinweg speichern.

  • Agentenübergreifende Kontinuität — Kontext in einem Agenten speichern und in einem anderen abrufen.

  • Sicherer Speicher für MCP-Clients — Claude Desktop, Cursor und andere MCP-kompatible Tools mit einer verwalteten Speicherschicht verbinden.

  • Operativer Speicher für Teams — Strukturierten Kontext, Vertrauensbewertung und durchsuchbaren Abruf für Produktionsagenten bereitstellen.


Installieren

pip install synapse-layer

Schnellstart

Python-Skript

from synapse_layer import Synapse

client = Synapse(token="sk_connect_YOUR_TOKEN")

# Store
client.store("User prefers dark mode and concise answers")

# Recall
results = client.recall("user preferences")
for r in results:
    print(r["content"], r["trust_quotient"])

Mit Kontextmanager

from synapse_layer import Synapse

with Synapse(token="sk_connect_YOUR_TOKEN") as client:
    client.store("User prefers dark mode and concise answers")
    results = client.recall("user preferences")
    for r in results:
        print(r["content"])

Holen Sie sich Ihren Token unter forge.synapselayer.org → Dashboard → Verbinden


13 MCP-Tools auf einen Blick

Synapse Layer stellt derzeit 13 MCP-Tools für persistente Speicher-Workflows bereit:

  • recall

  • save_to_synapse

  • process_text

  • search

  • health_check

  • initialize_context

  • save_memory

  • store_memory

  • recall_memory

  • list_memories

  • memory_feedback

  • neural_handover

  • slo_report

Diese Tools decken Speichererfassung, semantischen Abruf, strukturierte Speicherung, Feedbackschleifen, Agentenübergabe und operative Beobachtbarkeit ab.


Bereitstellungsmodi

Python-Skript-Modus

Verwenden Sie das SDK, wenn Sie direkten Python-Zugriff auf den Forge-Speicher aus Ihrer Anwendung benötigen.

Am besten geeignet für:

  • Prototypen und Skripte

  • Python-native Workflows

  • schnelle Integration in bestehende Apps

Cloud / Forge-API

Verwenden Sie Forge, wenn Sie persistenten, sitzungs- und agentenübergreifenden Speicher mit verwalteten Zugriffstoken benötigen.

Am besten geeignet für:

  • Produktionsassistenten

  • Multi-Agenten-Systeme

  • MCP-basierte Integrationen

  • Gemeinsamen Speicher über Tools und Sitzungen hinweg


MCP-Integration (Claude Desktop / Cursor)

Zu claude_desktop_config.json hinzufügen:

{
  "mcpServers": {
    "synapse-layer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://forge.synapselayer.org/api/mcp",
        "--header",
        "x-connect-token: sk_connect_YOUR_TOKEN"
      ]
    }
  }
}

Speicherort der Konfigurationsdatei:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json


API — Header-basierte Authentifizierung

# Health check
curl -H "x-connect-token: sk_connect_YOUR_TOKEN" \
  https://forge.synapselayer.org/api/connect/health

# Save memory
curl -X POST \
  -H "x-connect-token: sk_connect_YOUR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "User is a Python developer"}' \
  https://forge.synapselayer.org/api/v1/capture

Sicherheit

Funktion

Implementierung

Verschlüsselung

AES-256-GCM im Ruhezustand mit zufälliger IV pro Vorgang

Integrität

HMAC-SHA-256 auf Inhalt

Authentifizierung

Header-basiert (x-connect-token) — Tokens niemals in URLs oder Logs

Privatsphäre

Inhaltsbereinigung + mandantenspezifischer verschlüsselter Speicher

Isolierung

1 Benutzer = 1 Mandant = 1 privater Verstand

Siehe SECURITY.md für die Meldung von Schwachstellen.


Verwandte Projekte

Projekt

Beschreibung

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Python SDK — LangChain-, CrewAI- und A2A-Protokoll-Adapter

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MCP-Skill-Konfiguration für Claude Desktop, Cursor, Windsurf

synapse-layer-langgraph

LangGraph-Checkpoint-Speicher mit verschlüsselter Zustandspersistenz


Governance

  • Alle öffentlichen Behauptungen folgen der Public Claims Matrix.

  • Architekturdetails, die Vorteile offenlegen, sind öffentlich; Mechanismen, die sie ermöglichen, sind privat.

  • Behauptung = Realität. Wenn es nicht implementiert ist, steht es nicht in der README.


Lizenz

Apache-2.0 © Synapse Layer

Install Server
A
license - permissive license
B
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
2dResponse time
5dRelease cycle
18Releases (12mo)
Commit activity
Issues opened vs closed

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