Supermemory - Memory- & Kontext-Engine für AI

• Eine Memory- und Kontext-Layer für AI, die in Gesprächen automatisch Fakten extrahiert und Benutzerprofile aufbaut, um die Grenzen von AI zu ergänzen, die Informationen nicht gesprächsübergreifend behalten kann
• Aktualisiert Wissen, verarbeitet Widersprüche und löscht abgelaufene Informationen (automatisches Vergessen)
  • Versteht, dass „Gerade nach SF gezogen“ „Wohnt in NYC“ ersetzt, und behandelt temporäre Fakten wie „Morgen ist eine Prüfung“ nach Ablauf des Datums als verfallen
• Bietet Hybrid Search, die Memory + RAG in einer einzigen Query kombiniert, und liefert Wissensdatenbank-Dokumente zusammen mit personalisiertem Kontext zurück
• User Profiles werden automatisch gepflegt — stabile Fakten (static) + letzte Aktivitäten (dynamic) in einem einzigen Aufruf (ca. 50 ms)
• Über Connectors werden Google Drive, Gmail, Notion, OneDrive und GitHub per Echtzeit-Webhook automatisch synchronisiert
• Multi-modal Extractors integriert — verarbeitet PDF, Bilder (OCR), Videos (Transkription) und Code (AST-erkanntes Chunking) allein durch Upload
• Entwickler können über eine einzige API Memory/RAG/Profile/Connectors hinzufügen, ohne Vector-DB-Setup oder Embedding-Pipeline/Chunking-Strategie
• Bietet MCP-Server und -Plugin — unterstützt Claude Code, Cursor, VS Code, OpenCode, OpenClaw, Hermes usw. und stellt die Tools memory/recall/context bereit
• Wird als Single Binary bereitgestellt und läuft ohne Konfiguration direkt auf localhost:6767; mit Ollama ist vollständig offline nutzbar
• Bietet Drop-in-Wrapper für Vercel AI SDK, LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Mastra, Agno, n8n usw.
• Belegt Platz 1 in drei wichtigen AI-Memory-Benchmarks wie LongMemEval(81.6%), LoCoMo, ConvoMem
  • Das eigene Open-Source-Benchmark-Framework MemoryBench wurde ebenfalls veröffentlicht
• MIT-Lizenz