supermemory

name	supermemory
description	Persistent memory + RAG + User Profile cho AI agents.
triggers	["supermemory","persistent memory","nhớ qua session","AI memory","long-term memory","user profile AI","RAG search","tìm kiếm ngữ nghĩa","agent memory"]

supermemory — Memory Infrastructure for AI

Source: github.com/supermemoryai/supermemory ⭐24k
API: api.supermemory.ai
MCP: mcp.supermemory.ai/mcp
Benchmark: #1 LongMemEval · LoCoMo · ConvoMem

Setup nhanh (MCP — không cần cài local)

# Thêm MCP server vào Claude Code
npx -y install-mcp@latest https://mcp.supermemory.ai/mcp --client claude --oauth=yes

Hoặc thêm thủ công vào ~/.claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "supermemory": {
      "url": "https://mcp.supermemory.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer sm_YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Lấy API key: app.supermemory.ai

3 khả năng chính

1. Memory API — tự học từ conversation

from supermemory import Supermemory
client = Supermemory(api_key=os.environ["SUPERMEMORY_API_KEY"])

# Lưu memory sau mỗi conversation
client.add(
    content="Anh Tâm thích Rust hơn Java, đang dùng Cloud Shell",
    container_tag="tam_profile",
    metadata={"type": "preference", "date": "2026-06-03"}
)

# Tìm context liên quan
context = client.profile(
    container_tag="tam_profile",
    query="thói quen làm việc"
)
print(context.profile)   # user profile tự generate
print(context.memories)  # relevant memories

2. RAG — tìm kiếm ngữ nghĩa

# Upload tài liệu
client.add(content=open("guide.md").read(), container_tag="yamtam_docs")

# Search hybrid (semantic + keyword)
results = client.search(query="cách cài headroom", container_tag="yamtam_docs")
for r in results.results:
    print(r.content[:200])

3. User Profile — 50ms latency

# Profile tự build từ memories, cập nhật liên tục
profile = client.profile(container_tag="tam_profile")
# → stable facts + recent activity combined

Tích hợp với YAMTAM L1/L2

YAMTAM hiện tại	Supermemory thay thế
core/scripts/add-fact.sh	client.add(content, container_tag)
L1 INDEX.md manual	client.profile() tự generate
grep search trong .md files	client.search() semantic
Session context bị mất	Persistent across sessions

Connectors (auto-sync)

# Kết nối Google Drive → tự sync
client.connectors.create(type="google_drive", credentials=...)

# GitHub repo sync
client.connectors.create(type="github", repo="yana-ai")

Supported: Google Drive · Gmail · Notion · OneDrive · GitHub

Install SDK

pip install supermemory        # Python
npm install supermemory        # TypeScript/Node

Liên quan YAMTAM

• Thay thế memory/ manual markdown files
• Persistent context qua nhiều session (không mất khi compaction)
• Search ngữ nghĩa qua toàn bộ project history
• User profile Tâm tự cập nhật theo thời gian