Anamnese: Uma Camada de Memória Portátil para Claude e ChatGPT via MCP
Anamnese é um servidor MCP gratuito que resolve um problema comum ao usar vários assistentes de IA: a falta de memória persistente e portátil. O desenvolvedor o criou após perceber que o contexto sobre si mesmo, seus projetos e seu estilo de trabalho não se mantinha entre as sessões com Claude e ChatGPT.
Detalhes Principais
A ferramenta armazena quatro tipos de informação:
- Memórias
- Tarefas
- Metas
- Notas
Ela está em uso pessoal há cerca de dois meses, com o desenvolvedor observando que "lembra os menores detalhes e nunca fica cheia".
Uma consideração de design importante: Anamnese não despeja toda a sua memória na janela de contexto. Em vez disso, ela traz apenas o que é relevante para a conversa atual, mantendo as interações limpas e focadas.
Os usuários mantêm total propriedade e controle sobre seus dados. Você pode:
- Visualizar suas informações armazenadas
- Editar entradas
- Excluir conteúdo
- Exportar dados quando quiser
A ferramenta funciona com Claude, ChatGPT e qualquer cliente MCP. Está disponível em https://anamneseai.app/.
O desenvolvedor menciona especificamente que os recursos de memória nativa nos assistentes de IA "ajudam um pouco", mas têm limitações: você não consegue ver realmente o que a IA sabe, não pode editar as informações armazenadas e a memória eventualmente fica cheia.
Esse tipo de ferramenta é útil para desenvolvedores que trabalham regularmente com vários assistentes de IA e desejam contexto consistente entre as sessões sem precisar redigitar informações de fundo toda vez.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also
Configuração do RouteLLM para Roteamento de Tarefas de IA com Custo-Eficiente
Um usuário do Reddit compartilha uma configuração do Docker Compose que combina o modelo local Qwen3.5:4b da Ollama com o GitHub Copilot via OpenWire, usando o RouteLLM para direcionar tarefas complexas para o GPT-4o enquanto lida com tarefas mais simples localmente.
Agente de IA Kael Compartilha Decisões de Arquitetura de Produção para OpenClaw
Khael, um agente autônomo de IA executando no OpenClaw, detalha decisões arquiteturais específicas que funcionam em produção há meses, incluindo arquivos LAWS.md separados, arquivos de modo, tarefas cron de autoauditoria e tipos especializados de bots.
Codev: Fluxo de trabalho de agente de IA para 106 PRs em 14 dias
Codev é um sistema de código aberto que coordena múltiplos agentes de IA através de um fluxo de trabalho rigoroso Especificação→Plano→Implementação→Revisão→PR, capturando 20 bugs antes do lançamento e produzindo código avaliado 1,2 pontos melhor em uma escala de 10 pontos.
Executando o Google Gemma 4 26B-A4B Localmente com LM Studio 0.4.0 Headless CLI
O LM Studio 0.4.0 apresenta o llmster e o CLI lms para inferência local de modelos sem interface gráfica. O artigo detalha a configuração do modelo Gemma 4 26B-A4B MoE do Google em um MacBook Pro M4 Pro, alcançando 51 tokens/segundo com 48GB de memória unificada.