Perenna

Una memoria permanente ligera y respaldada por Git para agentes de IA. Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor y otros clientes MCP pueden compartir memorias duraderas sin compartir una cuenta de proveedor ni el historial de conversaciones.

• Herramientas MCP separadas para leer, escribir y eliminar memorias

• Transportes locales stdio y transportes Streamable HTTP de un solo usuario protegidos con OAuth

• Markdown legible por humanos almacenado en un repositorio Git independiente

• Índice de recuperación Vexor local que siempre se puede reconstruir desde Git

• Bloqueo entre procesos para múltiples procesos de agentes locales

¿Por qué Perenna?

Tu memoria debería seguirte a ti, no al agente que estés usando.

Claude Code, Codex, Cursor y ChatGPT guardan la memoria en silos separados. Cambia de agente y tu memoria desaparece. Cambia de máquina y la memoria local se queda atrás.

Perenna les ofrece una memoria compartida y respaldada por Git. Los agentes locales y ChatGPT pueden conectarse al mismo servicio Perenna autoalojado, mientras que cada memoria duradera sigue siendo Markdown común que puedes inspeccionar, editar, versionar y respaldar tú mismo.

La stack autoalojada de Mem0 es mucho más pesada, mientras que su Plan gratuito alojado actualmente permite que el contenido de los clientes se utilice para el entrenamiento de modelos y la mejora del producto.

Perenna es diferente por diseño: sin cuenta, sin nube de memoria propietaria, sin dependencia de proveedor. Solo tus memorias, en tu repositorio Git, en la infraestructura que tú controlas.

Related MCP server: phren

Inicio rápido

Instalación con tu agente de IA

Pega esto en Claude Code, Codex, ChatGPT Desktop, Cursor u otro agente de codificación con acceso a la terminal y a la configuración local de MCP:

Install Perenna and connect it to this AI agent as a local stdio MCP server.
Work through the complete setup autonomously.

Use these as the source of truth:
- https://github.com/scarletkc/Perenna/blob/main/docs/getting-started.md
- https://github.com/scarletkc/Perenna/blob/main/docs/guides/client-setup.md

1. Detect the operating system, shell, and current MCP client.
2. Check for Python 3.12 or newer, Git, and uv. Install uv in user scope if it
   is missing. If Python or Git needs administrator approval, give me the exact
   command and stop there.
3. Install Perenna with `uv tool install perenna`. If Perenna is already
   installed, upgrade it with `uv tool upgrade perenna`.
   For Codex, also run `perenna skill install --agent codex`. For Claude Code,
   run `perenna skill install --agent claude-code`. Do not replace an existing
   modified copy or remove unrelated installed skills.
4. Check the effective Vexor embedding provider configuration. Reuse a working
   `~/.vexor/config.json` or inherited environment configuration. If none is
   available, ask me to choose between a remote provider and local embeddings.
   Explain that a remote provider receives memory text and search queries. For
   a remote provider, keep the provider and model in Vexor configuration and
   supply its secret through `VEXOR_API_KEY` or the provider-specific environment
   variable. For local embeddings, install `perenna[local]` and configure the
   local model according to the Perenna configuration reference. Verify the
   selected provider with `uvx vexor doctor` using the same environment that
   the Perenna process will inherit.
5. Ask whether I want to synchronize Perenna with a private Git repository. If
   I do, ask me to provide or approve its URL, run
   `perenna sync setup <repository-url>`, and verify it with
   `perenna sync status`. Treat repository creation, remote replacement, and
   reconciling diverged history as separate choices that require my explicit
   approval.
6. Register `perenna mcp --source <stable-client-name>` using the client-specific
   method in the setup guide. Preserve unrelated MCP servers and settings. Use
   a stable source such as `claude-code`, `codex`, or `cursor` for this client.
   For another client, use its official instructions for adding a local stdio
   MCP server. Make sure the Perenna process inherits `VEXOR_CONFIG_JSON`,
   `VEXOR_API_KEY`, or any provider-specific key used in step 4. Report only
   whether a secret is present.
7. Verify `perenna --help` and the saved MCP configuration. Reload MCP servers
   and call `memory_read` with `action: "list"` when the client supports it. If
   a restart is required, tell me the single restart step.
8. Report the commands run, files changed, and verification results. Keep API
   keys out of tracked configuration files.

Instalar una versión publicada

Perenna requiere Python 3.12+, Git y uv.

uv tool install perenna

Instala la habilidad opcional de comportamiento de memoria para el cliente local:

perenna skill install --agent codex
# or
perenna skill install --agent claude-code

Repite --agent en un solo comando cuando ambos clientes deban recibir la habilidad. La referencia de configuración documenta el alcance de usuario y de proyecto, los destinos y las salvaguardas de reemplazo.

Codex y Claude Code pueden instalar en su lugar la combinación de Skill y conexión MCP desde el Marketplace del repositorio de Perenna. Sigue la guía de configuración de plugin y elige una vía de configuración por cliente.

Perenna necesita un proveedor de embeddings de Vexor en funcionamiento. Para seleccionar y configurar el proveedor de forma interactiva, ejecuta:

uvx vexor init

Perenna reutiliza automáticamente ~/.vexor/config.json. Cuando uses una configuración a nivel de proceso, asegúrate de que el servidor MCP reciba VEXOR_CONFIG_JSON, además de VEXOR_API_KEY o la clave del proveedor seleccionado, desde su entorno host. Los proveedores remotos reciben el texto de la memoria y las consultas de búsqueda.

Si eliges embeddings locales, instala también la extensión local de Perenna:

uv tool install "perenna[local]"

La configuración del proveedor Vexor cubre la configuración remota y local. Desde el entorno que inicia el cliente MCP, verifica el proveedor seleccionado con:

uvx vexor doctor

Configura un cliente MCP para iniciarlo:

perenna mcp --source <client-name>

Perenna crea sus datos locales en ~/.perenna/ a menos que se configure otro directorio de inicio.

Para importar, publicar o hacer avance rápido de un historial compatible a través de un repositorio Git privado, ejecuta:

perenna sync setup <repository-url>

Instalar desde el código fuente para desarrollo

git clone https://github.com/scarletkc/Perenna.git
cd Perenna
uv tool install .

Documentación

Empieza con el índice de documentación y luego sigue la ruta para tu tarea:

• Primeros pasos

• Configuración del cliente

• Configuración de plugin

• Autoalojamiento para ChatGPT

• Uso de la memoria permanente

• Habilidad de agente perenna-memory

• Referencia de configuración

• Arquitectura

• Guía de desarrollo

Licencia

MIT