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evan-moon

memex

by evan-moon
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
TypeScript
Local

memex

npm license node

Un segundo cerebro con enfoque local y búsqueda semántica. Almacena notas como archivos Markdown y las indexa con un modelo de ML local: sin nube, sin claves API.

Funciona como un servidor MCP para Claude Code y Claude Desktop, y como una CLI independiente.

Características

  • Búsqueda semántica — incrustaciones (embeddings) multilingües mediante paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 (coreano + inglés, se ejecuta completamente sin conexión)

  • Compatible con Obsidian — notas guardadas como archivos .md en el directorio de tu bóveda

  • Servidor MCP — Claude puede guardar y buscar en tu segundo cerebro durante la conversación

  • CLI — añade, busca, lista, muestra y elimina notas desde la terminal

  • Base de datos local — SQLite + sqlite-vec almacenada dentro de la bóveda en .memex/memex.db

Related MCP server: memex

Instalación

npm install -g @evan-moon/memex

En la primera ejecución, el modelo de incrustación (~120MB) se descarga una vez en ~/.memex/models/.

CLI

memex add                                   # interactive prompt
memex add --title "Note title" --content "..." 
memex add --title "Note title" --file ./note.md
memex add --title "Note title" --content "..." --folder "projects/memex"

memex list                                  # recent 10 notes
memex list --limit 20

memex search "semantic search query"        # multilingual
memex search "지식 관리" --limit 10

memex show <id>
memex delete <id>
memex delete --yes <id>                     # skip confirmation

memex config show
memex config set vault-path ~/Documents/Second\ Brain

memex mcp install                           # register with Claude Code
memex mcp path                              # print MCP binary path

Servidor MCP

Claude Code

memex mcp install

O manualmente:

claude mcp add memex -- node "$(memex mcp path)"

Claude Desktop

Añade a ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "memex": {
      "command": "node",
      "args": ["<path from `memex mcp path`>"]
    }
  }
}

Herramientas disponibles

Herramienta

Descripción

save_note

Guarda una nota (título + contenido markdown + carpeta opcional)

search_notes

Búsqueda semántica en todas las notas

list_notes

Lista las notas recientes

get_note

Obtiene el contenido completo de una nota por ID

delete_note

Elimina una nota por ID

Configuración

La configuración se almacena en ~/.memex/config.json.

Clave

Predeterminado

Descripción

vault_path

~/Documents/Second Brain

Directorio donde se guardan los archivos .md

memex config set vault-path ~/my-vault

Arquitectura

~/.memex/
  config.json       — vault path and settings
  models/           — cached embedding model

<vault>/
  *.md              — notes (Obsidian-compatible)
  .memex/
    memex.db        — SQLite DB (notes table + sqlite-vec embeddings)

Paquetes del monorepo:

Paquete

Rol

@memex/db

Esquema de SQLite, consultas drizzle, integración con sqlite-vec

@memex/embed

Incrustador local mediante @huggingface/transformers

@memex/utils

Configuración, ayudantes de ruta, utilidades compartidas

@memex/mcp

Servidor MCP (empaquetado en la distribución CLI)

Licencia

MIT

This server cannot be deployed

Context All Your Agents Can ShareAgents share what they learn, hand off work, and hold it when you switch models. Start with 5 GB free.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Resources

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    license
    Not graded
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    D
    maintenance
    Provides AI agents with persistent, searchable memory that survives across conversations using semantic search, temporal versioning, and smart organization. Enables long-term context retention and cross-session continuity for AI assistants.
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    ayushagrawal288
    A
    license
    A
    quality
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    maintenance
    A production-grade persistent memory service for AI agents. Agents forget everything between sessions by default — memex fixes that. It stores, retrieves, and ranks conversation memory using semantic search with recency decay, so agents surface what's relevant and recent, not just what's semantically closest.
    4
    1
    MIT