Mismem

[misMEM]

misMEM

Memoria persistente cooperativa para LLMs.
Una SQLite, un protocolo MCP, todos tus clientes.

[CI] [Última release] [Licencia MIT] [Node 22 o superior]

Qué es y por qué

Cada instancia de un LLM nace sin memoria, y cada herramienta (opencode, Claude Code, Codex, Cursor, VS Code...) guarda lo suyo en silos incompatibles: hay que repetir el contexto y la continuidad muere entre sesiones. misMEM lo resuelve con una base SQLite (~/.mismem/mem.db) y un protocolo MCP de seis invocaciones, accesible desde cualquier cliente que hable MCP. La cooperatividad hace a la persistencia de la información.

La memoria tiene tres capas, como la biológica, y la pérdida es intencional: lo crudo se disuelve, lo destilado persiste, lo cristalizado permanece.

flowchart LR    C["Cualquier cliente MCP<br/>opencode, Claude Code, Codex,<br/>Cursor, VS Code..."]
    subgraph E["engine (Node 22)"]        S["server.ts<br/>MCP por stdio"]        H["server-http.ts<br/>MCP por HTTP y visor, :3200"]    end
    subgraph D["SQLite (mem.db)"]        EP["episodes<br/>texto literal"] -->|consolidación| ME["memories<br/>gist, saliencia"] -->|crystallize| TR["traits<br/>patrones estables"]    end
    N["Consolidación nocturna<br/>mismem-consolidate"]    L["LLM<br/>cualquiera con API compatible con OpenAI"]    V["Servidor de embeddings<br/>cualquier modelo, por /v1/embeddings"]
    C -->|stdio| S    C -->|HTTP| H    S --> D    H --> D    N -->|episodios pendientes| L    L -->|memorias destiladas| N    N --> D    V -.->|vectores, opcional| E

Quickstart

Linux: un script lo configura todo

git clone https://github.com/lucasmella-stack/misMEM.git && bash misMEM/scripts/install.sh

Pregunta dónde guardar la memoria y con qué proveedor consolidar (DeepSeek, OpenRouter, OpenAI, un servidor compatible o ninguno), deja la clave en ~/.config/mismem/env con permisos 600 y configura los clientes MCP que encuentre, con los hooks de inyección y refuerzo en Claude Code. Ofrece además montar un servidor de embeddings local para la búsqueda por significado (otro servidor u otro modelo) y dejar la consolidación nocturna como timer de systemd.

Los clientes llaman a ~/.local/bin/mismem-run, así que ninguna clave queda en su configuración. Volver a ejecutarlo actualiza sin duplicar y respeta lo que esté configurado a mano. --help explica el resto: --from-npm, el modo sin preguntas y qué clientes toca.

Docker: un servidor para varias máquinas

docker run -d --name mismem-brain \  -e MISMEM_AUTH_USER=brain -e MISMEM_AUTH_PASS=<contraseña> \  -v mismem-data:/data -p 127.0.0.1:3200:3200 \  ghcr.io/lucasmella-stack/mismem-brain:latestcurl http://127.0.0.1:3200/healthz

Imagen multi-arch (linux/amd64 y linux/arm64). El visor queda en /viewer y el MCP en /mcp; para exponerlo con Traefik y TLS, DEPLOY.md.

npm: sin clonar nada

En la configuración MCP del cliente; el fichero y la forma cambian de uno a otro. Éste es el de los que usan mcpServers en JSON:

{  "mcpServers": {    "mismem": {      "command": "npx",      "args": ["-y", "@lucasmella/mismem"]    }  }}

La base se crea sola en el primer uso (~/.mismem/mem.db, configurable con MISMEM_DB) y no sale de la máquina; las dos funciones opcionales que mandan texto afuera están en Privacidad.

git clone https://github.com/lucasmella-stack/misMEM.gitcd misMEM/enginepnpm installpnpm test        # todo verde antes de usarpnpm build       # compila a dist/

Qué incluye

El visor

Capturas del visor (/viewer): el grafo entero con sus ajustes, y el grafo local alrededor de una memoria con su detalle al costado. Cada nodo mide sus conexiones visibles y se pinta por ámbito o por tema.

[Visor: grafo de episodios, memorias y rasgos, con los ajustes del grafo abiertos] [Visor: grafo local alrededor de una memoria, con su detalle al costado]

Documentación

Privacidad

La memoria es de quien la usa. La base (*.db), los volcados y los exports personales están en .gitignore: nunca se commitean. El servidor HTTP sin MISMEM_AUTH_USER y MISMEM_AUTH_PASS corre sin autenticación: así sólo en localhost.

Dos funciones opcionales mandan texto fuera del proceso, y sólo si se configuran:

• Búsqueda por significado: el servidor de embeddings recibe el texto de cada memoria, de cada rasgo, de cada episodio pendiente y de cada consulta. Conviene correrlo en la propia máquina o en la red interna.
• Consolidación con LLM: los episodios viajan textuales al proveedor configurado (DeepSeek, OpenRouter, OpenAI o cualquier servidor compatible). Sin su clave no corre, y apuntándola a un servidor de la propia red no sale nada.

Contribuir

Los issues y los PR son bienvenidos. El punto de partida es CONTRIBUTING.md: entorno, flujo, formularios de issue y plantillas de PR.

Gracias

misMEM lo arrancó una persona sola, pero no siguió así. @iDiagoValeta colaboró en su desarrollo de forma activa como muestra de su amor y apoyo incondicional hacia el Open-Source.

Licencia

MIT. Ver LICENSE.