Engram v1.0.0: Memória Persistente para LLMs Locais via Grafo de Conhecimento

O que o Engram Faz

O Engram resolve o problema de LLMs esquecerem tudo entre sessões fornecendo memória persistente via um grafo de conhecimento. Diferente de bancos de dados vetoriais que apenas encontram textos similares, o Engram compreende relacionamentos e pode raciocinar sobre eles.

Funcionalidades Principais

• Grafo de conhecimento com entidades tipadas, relacionamentos e propriedades
• Busca híbrida combinando BM25 + similaridade vetorial usando embeddings Ollama/OpenAI ou ONNX local
• Ciclo de vida de confiança onde fatos se fortalecem com confirmação, enfraquecem com o tempo e se corrigem em contradições
• Motor de inferência com encadeamento direto/inverso que deriva novos fatos a partir de regras
• Servidor MCP integrado que funciona com Claude Code, Cursor e Windsurf prontos para uso
• API REST HTTP com 25+ endpoints na porta 3030
• Interface web integrada para exploração do grafo, busca e consultas em linguagem natural
• Sincronização mesh peer-to-peer entre instâncias com autenticação ed25519
• CORS habilitado para qualquer integração frontend

Detalhes Técnicos

Todo o sistema funciona como um binário de 8,3 MB sem dependências externas. Todos os dados ficam em um único arquivo .brain que pode ser copiado para backup ou movido para migração. Nenhuma nuvem, Docker, Python ou banco de dados externo é necessário.

Integração MCP

A configuração MCP é simples:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "engram",
      "args": ["mcp", "/path/to/knowledge.brain"]
    }
  }
}

O servidor MCP expõe estas ferramentas: engram_store, engram_relate, engram_query, engram_search, engram_prove e engram_explain.

Comandos de Início Rápido

engram create my.brain
engram store "PostgreSQL" my.brain
engram serve my.brain

Após executar engram serve, a interface web fica disponível em http://localhost:3030.

Disponibilidade

O Engram é gratuito para uso pessoal, de pesquisa e educacional, com uma licença comercial disponível. O código-fonte e lançamentos estão no GitHub.