Mengram

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Mengram · Outros

O Mengram é uma API de memória para IA de código aberto que dá a aplicações e agentes uma recordação persistente, parecida com a humana. Ele guarda três tipos de memória, fatos semânticos, eventos episódicos e fluxos de trabalho procedurais, e depois os recupera com uma única chamada. Desenvolvedores que criam produtos de agentes o usam para manter o contexto entre sessões, enquanto usuários comuns podem adicioná-lo ao Claude ou ao Cursor como um conector de memória.

Prévia da interface de Mengram

Sobre Mengram

O que é o Mengram

O Mengram é uma API de memória para IA feita para desenvolvedores que querem que seus agentes lembrem dos usuários em vez de começar cada sessão do zero. Ele funciona como memória persistente para agentes de IA e também como uma biblioteca que você consulta quando precisa. Onde um chatbot esquece uma conversa no momento em que a janela fecha, o Mengram roda uma camada de extração que transforma turnos de chat brutos em memória estruturada que você pode buscar depois.

A ideia central é que a memória humana não é uma coisa só. O Mengram divide a recordação em memória semântica (fatos e preferências), memória episódica (eventos e resultados) e memória procedural (fluxos de trabalho passo a passo). As três são extraídas automaticamente quando você envia mensagens para a API, então não é só mais um armazenamento vetorial parafusado num chatbot.

Ele é de código aberto sob a licença Apache 2.0, então equipes com exigências de conformidade podem hospedar o núcleo por conta própria e manter a mesma superfície de API. A principal limitação é o escopo: o Mengram é um backend de memória, não um framework de chat. Você ainda traz seu próprio LLM, seus próprios prompts e seu próprio laço de agente. Aqui nada escreve respostas por você.

Os preços do Mengram escalam com o volume. O plano gratuito cobre demonstrações. Os planos pagos sobem a partir daí.

Primeiros passos

  1. Cadastre-se em mengram.io para obter uma chave de API gratuita (ela começa com om-), ou rode mengram signup --email [email protected] pelo terminal.
  2. Instale o SDK com pip install mengram-ai para Python, ou adicione o pacote JavaScript para Node.
  3. Envie sua primeira memória chamando m.add(messages, user_id="customer-4812"). O Mengram extrai fatos, eventos e fluxos de trabalho no servidor.
  4. Busque depois com m.search("how should I contact this customer?", user_id="customer-4812").
  5. Para agentes nativos de ferramentas, cole a URL do conector de um clique no Claude, no Cursor ou em qualquer cliente MCP.

Informações do produto

Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Mengram.

Plano gratuitoSim
Planos pagos$0 - $99/mo
PlataformaWeb, REST API, Python and JavaScript SDKs, MCP
DesenvolvedorMengram
CategoriaOutros
Data de lançamentoJan 2026
Última atualizaçãoSep 2025
Visitas ao site1.5K
Ranking global do site12.1M
Disponibilidade da APISim

Ideal para

Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.

Usuários

  • Desenvolvedores que criam produtos de agentes
  • Criadores solos e desenvolvedores independentes
  • Usuários avançados de Claude e Cursor

Tarefas

  • Lembrar as preferências do usuário entre sessões
  • Acompanhar o que aconteceu e como terminou
  • Aprender fluxos de trabalho a partir de falhas

Cenários

  • Agentes de suporte ao cliente que atendem milhares de usuários
  • Assistentes de programação que atravessam ferramentas
  • Produtos multilíngues

Principais recursos

Três tipos de memória em uma única API

O Mengram não pede que você escolha um modelo de memória. Uma única chamada a m.add() extrai fatos semânticos, eventos episódicos e fluxos de trabalho procedurais de uma vez, e cada tipo pode ser buscado por conta própria. Você tem um grafo de conhecimento para as entidades, uma linha do tempo para os episódios e procedimentos versionados para o conhecimento prático. Essa divisão chega mais perto de como as pessoas realmente lembram do que um índice vetorial plano.

Memória procedural que evolui

A maioria das ferramentas de memória guarda o que aconteceu. O Mengram também guarda como fazer as coisas, e depois atualiza esses procedimentos quando eles falham. Relate uma falha com m.procedure_feedback(proc_id, success=False, context="Step 3 failed: OOM"), e o Mengram revisa os passos e deriva pré-condições que seu agente pode checar antes de confiar no fluxo de trabalho. O histórico de versões guarda cada revisão, então você vê o que mudou e por quê.

Isolamento multiusuário

Você passa um user_id e cada usuário final ganha um armazenamento de memória separado com seus próprios fatos, eventos, fluxos de trabalho e um perfil cognitivo. Você mantém uma chave de API e atende milhares de usuários. Para quem lança um bot de suporte ou um assistente pessoal, este é o recurso que torna a API utilizável em produção em vez de apenas num protótipo.

Recordação com Graph RAG

A busca não se limita a correspondências diretas. O Mengram percorre as relações no grafo de conhecimento, então uma consulta por "Python" pode trazer o Django, que se liga à plataforma onde você o implantou. A travessia de dois saltos puxa contexto que uma busca vetorial simples deixaria passar. É a diferença entre achar uma palavra-chave e achar aquilo que de fato se relaciona com ela.

Funciona no Claude, no Cursor e no Codex

A memória sobrevive ao /clear, à compactação automática e à troca de máquina. O Mengram traz um conector de um clique para o Claude, um servidor MCP de memória com cerca de 30 ferramentas e integrações para LangChain, CrewAI, n8n e OpenClaw. Você instala uma vez e a mesma recordação te acompanha entre ferramentas em vez de ficar no silo de um único app.

Extração no servidor

Você envia turnos de conversa brutos, não fatos já limpos. O Mengram cuida da extração, da deduplicação e das checagens de contradição nos servidores dele, então você não escreve engenharia de prompt para manter a memória organizada. Quando dois fatos entram em conflito, o sistema marca a contradição em vez de guardar os dois em silêncio.

Prós e contras

Prós

  • Três tipos de memória distintos (semântica, episódica, procedural) cobrem fatos, eventos e fluxos de trabalho numa única API, algo raro entre as ferramentas de memória.
  • Código aberto sob a licença Apache 2.0, então a auto-hospedagem é uma opção quando os dados precisam ficar na sua própria infraestrutura.
  • O isolamento por usuário via `user_id` mantém a memória separada em escala sem fiação extra.
  • Suporte nativo a 23 idiomas, incluindo russo, chinês, espanhol e japonês, com embeddings multilíngues.
  • O plano gratuito é de fato utilizável para demonstrações, sem cartão de crédito.

Contras

  • É um backend, não um produto acabado. Você traz o LLM, os prompts e o laço de agente, então há trabalho real de configuração antes de qualquer coisa rodar.
  • A evolução de procedimentos e os gatilhos inteligentes ficam atrás do plano Pro de $19/mo, o que significa que os recursos mais interessantes não estão no plano gratuito.
  • A documentação é nova e algumas páginas supõem que você lê código com conforto, então quem não é desenvolvedor vai depender do caminho do conector do Claude.

Perguntas frequentes

O Mengram dá às aplicações de IA memória persistente para que lembrem dos usuários entre sessões. Desenvolvedores o usam para guardar preferências, interações passadas e fluxos de trabalho aprendidos, e depois recuperá-los com uma busca em vez de reexplicar o contexto toda vez.

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