synapse-layer
Official🧠 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.
Website · Dokumentation · PyPI · Forge
⚡ 30-Sekunden-Schnellstart
pip install synapse-layerfrom 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 |
|
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-layerSchnellstart
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:
recallsave_to_synapseprocess_textsearchhealth_checkinitialize_contextsave_memorystore_memoryrecall_memorylist_memoriesmemory_feedbackneural_handoverslo_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.jsonWindows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonLinux:
~/.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/captureSicherheit
Funktion | Implementierung |
Verschlüsselung | AES-256-GCM im Ruhezustand mit zufälliger IV pro Vorgang |
Integrität | HMAC-SHA-256 auf Inhalt |
Authentifizierung | Header-basiert ( |
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 |
Python SDK — LangChain-, CrewAI- und A2A-Protokoll-Adapter | |
MCP-Skill-Konfiguration für Claude Desktop, Cursor, Windsurf | |
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
Maintenance
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