MemRosetta -- AI araçları için yerel uzun süreli bellek motoru

AI kodlama araçlarını (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini vb.) kullanırken oturum her değiştiğinde bağlam kaybolur.
Dün kararlaştırılan mimari, geçen haftaki debug sonuçları, benim tercih ettiğim kodlama stili -- her seferinde yeniden açıklamak gerekir.

MemRosetta, bu sorunu çözmek için geliştirilmiş yerel bir uzun süreli bellek motorudur.

Tek satırda kurulum:
npm install -g memrosetta && memrosetta init --claude-code

Nasıl çalışıyor

Tüm anıları tek bir yerel SQLite dosyasında (~/.memrosetta/memories.db) saklar. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini aynı veritabanını paylaştığı için, bir araçta kaydedilen anılar başka bir araçta aranabilir.

Geleneksel RAG'deki gibi belgeleri metin parçalarına (chunk) bölmek yerine, atomik bellek (atomic memory) birimiyle saklar.
Bir kayıt, tek bir olgudur.

// Pazartesi oturumu — Claude konuşma sırasında otomatik olarak MCP çağrısı yapar  
store({  
  "content": "인증은 OAuth2 + PKCE로 결정",  
  "memoryType": "decision",  
  "keywords": ["auth", "oauth2", "pkce"]  
})  
  
// Salı yeni oturum — Claude MCP ile arama yapar  
search({ "query": "auth" })  
  
→ [0.95] 인증은 OAuth2 + PKCE로 결정 (decision, 2026-03-31)  
→ [0.82] API rate limit은 유저당 100req/min (fact, 2026-03-31)  
→ [0.41] 로그인 페이지 UI 완성 (event, 2026-03-28)  

100 anı birikmiş olsa bile, anahtar kelime eşleme + semantik benzerlik + ACT-R aktivasyon puanını birleştirerek yalnızca en ilgili ilk 5 sonucu döndürür. Bu, insan beyninin ilgili anıları hatırlama biçimine benzer — sık hatırlanan anılar daha kolay geri gelir, uzun süre kullanılmayan anılar doğal olarak silikleşir ama yok olmaz.

Başlıca özellikler

• Hibrit arama: FTS5 anahtar kelime eşleme + vektör semantik benzerlik + Convex Combination birleştirmesi
• Çelişki tespiti: Yerel NLI modeli (71MB), yeni bir olgu ile mevcut anılar arasındaki çelişkiyi otomatik algılar ve ilişki olarak bağlar
• Uyarlanabilir unutma: Bilişsel bilimdeki ACT-R modelini temel alır. Sık aranan anıların aktivasyon puanı yükselir, kullanılmayan anılar doğal olarak soluklaşır (silinmez)
• Zaman modeli: Her anı için 4 zaman damgası -- ne zaman kaydedildiği, konuşmanın ne zaman geçtiği, gerçek olayın zamanı, geçersiz kılınma zamanı
• İlişki grafiği: updates, extends, derives, contradicts, supports -- anılar birbirine bağlanır
• LLM gerektirmez: Çekirdek motor dış API çağrısı olmadan yerelde çalışır. Hem embedding (33MB) hem de NLI (71MB) yereldir

Araç bazlı entegrasyon

memrosetta init --claude-code # Claude Code: hooks + CLAUDE.md + MCP
memrosetta init --cursor # Cursor: MCP + .cursorrules
memrosetta init --codex # Codex: config.toml + AGENTS.md
memrosetta init --gemini # Gemini: settings.json + GEMINI.md

MCP (Model Context Protocol) üzerinden yapay zeka, oturum sırasında belleği doğrudan kaydedip arar. Claude Code örneğinde, oturum sırasında Claude doğrudan MCP ile kaydeder (en yüksek kalite, maliyet $0), oturum sonunda ise Stop Hook güvenlik ağı olarak devreye girip kaçırılanları tamamlar.

Rakip ürünlerle karşılaştırma

Mem0, Zep, Letta gibi mevcut AI bellek çözümleri bulut tabanlıdır ve LLM bağımlılığı vardır. MemRosetta tek bir yerel SQLite ile çalışır; çelişki tespiti, ACT-R unutma modeli, zaman modeli, ilişki grafiği gibi özellikler mevcut çözümlerde yoktur.

• GitHub: https://github.com/obst2580/memrosetta
• Ana sayfa: https://memrosetta.liliplanet.net
• npm: npm install -g memrosetta
• 696+ test, MIT lisansı

[you4you4]

Merhaba, bence bu iyi bir fikir.
Acaba projelere göre ayırmayı düşünüyor musunuz?