- name
- supermemory
- description
- Usa a Supermemory como memoria semántica de agentes.
- version
- 2.0.0
- tags
- ["memoria","supeparamemory","rag","agentes","mcp","api","typescript"]
- related_skills
- ["supermemory","memory-context-engine","agent-memory","rag-knowledge-base"]
# Supermemory — memoria semántica para agentes (servicio + cliente API)
> ⚠️ Corrección 2026-09-05 (auditoría): el repo es **TypeScript** (app + motor de memoria + API REST + MCP server + extensión de navegador), y la clase `SuperMemory()`/`.store()`/`.search()` NO existe. El paquete PyPI es un cliente REST (`Supermemory(api_key=...)` con `client.search.documents(...)`), o se self-hostea.
**Repo:** `https://github.com/supermemoryai/supermemory` (TypeScript, ~29K⭐).
## When to Use
- Cuando quieras dar **memoria semántica persistente** a un agente (guardar/recuperar hechos con búsqueda), vía servicio o self-host.
## Uso
Es un **servicio/app con API HTTP** (o MCP server), no una librería local autocontenida.
**Cliente Python (PyPI, generado con Stainless):**
```python
from supermemory import Supermemory
client = Supermemory(api_key="...")
result = client.search.documents(q="...") # buscar por query
```
**Self-host / MCP:**
```bash
curl -fsSL https://supermemory.ai/install | bash
# o usar el MCP server que expone el repo
```
## Pitfalls
- **No** `from supermemory import SuperMemory`; la clase es **`Supermemory`** (con `api_key`) y la API es `client.search.documents(q=...)`, no `.store()`/`.search()`.
- El repo es **TypeScript**, no Python.
- **No** es "SQLite + numpy mínimo": es un servicio con API HTTP (o self-host).
## Verificación
- Crear el cliente con `api_key`, guardar y buscar un documento; o correr el MCP server del repo.
Voir sur GitHub