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memanto

memanto ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie KI-Agenten von moorcheh-ai (moorcheh-ai/memanto auf GitHub). Es hat 2.320 Sterne auf GitHub und 735 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 7. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.

A memory agent for your agent fleet: it curates, reconciles, and expires shared memories across tools.

★ 2,3 Tsd. Sterne⑂ 735 ForksMITaktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
2.320
Forks
735
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
7. Oktober 2026
Kategorie
KI-Agenten
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Clarify your goal

    Decide whether your agent memory should stay fully local (on-prem with Docker and Ollama) or use the free cloud backend.

  2. Get the project

    Install Memanto from PyPI and launch it, choosing On-Prem or Cloud on first run.

  3. Install and configure

    Connect the coding agents you use, such as Claude Code, Cursor, or Codex, with the one-command connectors.

  4. Run your first task

    Store a first memory, recall it from a different agent, and optionally enable the scheduled daily curation loop.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Memory curation, not just storage

Memanto extracts durable decisions, preferences, and facts from interaction streams instead of archiving whole transcripts.

Consolidation and reconciliation

Duplicates are merged, fragments joined, and contradictions supersede older beliefs while preserving what was believed and when.

Policy-based forgetting

Per-type retention tables and named rules expire stale memories on schedule; expired items stay recallable, clearly labelled, until you delete them.

Cross-framework portability

Memories export in the Open Knowledge Format as plain Markdown, and migrate imports from tools such as Mem0, Letta, Supermemory, Zep, and Hindsight.

Typed memories and temporal recall

Thirteen memory categories (instruction, fact, decision, preference, and more) plus point-in-time and changed-since recall queries.

Fleet briefing and dashboard

Agents are briefed with the minimal relevant slice before acting, and a local UI plus daily summary show the state of the whole estate.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Clone the project (optional)

    Most users install from PyPI; the source lives here.

    git clone https://github.com/moorcheh-ai/memanto.git
    cd memanto
  2. Install and initialise

    Install the CLI, run it once to pick On-Prem or Cloud, and connect your agent.

    pip install memanto
    memanto
    memanto connect claude-code
  3. Remember and recall

    Store a typed memory in one agent and recall it from anywhere in the fleet.

    memanto remember "Auth migrated to JWT" --type decision
    memanto recall "how does auth work"
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains it?

It is maintained by moorcheh-ai (Moorcheh) on GitHub.

Is it free to use?

Yes. Memanto is MIT-licensed with no open-core gating; on-prem mode is free, and the cloud option offers a free key with a free operations allowance per the README.

Does it need a paid API key?

Not in on-prem mode: it runs locally with Docker and Ollama and needs no account or API key. Cloud mode uses a free Memanto API key rather than your LLM key.

How does it compare to a well-known alternative?

Tools like Mem0 or Zep primarily store and retrieve memory; Memanto positions itself as an agent that actively curates, reconciles, expires, and briefs, and it can import from those tools.

How do I get started?

Run pip install memanto, launch memanto, choose On-Prem or Cloud, then connect your coding agent with memanto connect.

// weiter entdecken

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