Original en inglés: https://argusic.com/subject/megamemory

MegaMemory

Grafo de conocimiento de proyecto persistente para coding agents. Servidor MCP con búsqueda semántica, embeddings en proceso y explorador web.

Funcionafuente: GitHubTypeScriptMITcommit e0bb3c270d7f

TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agentic coding, ai, ai agents, claude code, code context, coding agent, embeddings y knowledge graph.

MegaMemory funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.

MegaMemory v1.6.2 builds, all 153 tests pass, the MCP stdio server responds to all 9 tool calls, and the web graph explorer serves HTTP 200.

Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide

Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).

De un vistazo

veredicto
Funciona
Puntuación Argusic
100 / 100
costo de la ejecución de verificación
0,01 USD (medido)
ejecuciones registradas
1
última prueba
estrellas
734
forks
75
issues abiertos
4
observadores
5
tamaño
1 MB
creado
último push

Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.

Qué se midió

De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.

Tiempo de instalación
2 minutos
De máquina en frío a terminar
2 minutos
Errores encontrados y corregidos
0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
Cómo se demostró el resultado
npm run build exited 0; npm test exited 0, 153 passed; echo 'initialize' | node dist/index.js returned valid MCP response; echo 'tools/list' returned all 9 tools; echo 'tools/call list_roots' returned empty graph; curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' localhost:9876 returned 200
Tokens de modelo usados
41.052
Commit exacto probado
e0bb3c270d7f
Imagen del contenedor
sha256:cdd920bce783

Qué no se midió

La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.

Memoria de GPU máxima
se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
Comportamiento en una ejecución larga
cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga

El final de la grabación

Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.

- **Web explorer** — HTTP server started on port 9876, `curl` returned `200`
The only stderr noise is onnxruntime CPU affinity warnings (`pthread_setaffinity_np` fails inside t…
tokens used
41,052
Everything works. Let me compile the final result.
- **npm install** — succeeded (235 packages, with engine warnings only for vitest on Node 18 — non-…
- **Build (tsc)** — succeeded, zero errors
- **Test suite** — all 153 tests passed across 11 test files
- **CLI** — `--version` printed `megamemory v1.6.2`, `--help` printed all commands
- **MCP stdio server** — accepted `initialize` handshake, returned `tools/list` with all 9 tools, a…
- **Web explorer** — HTTP server started on port 9876, `curl` returned `200`
The only stderr noise is onnxruntime CPU affinity warnings (`pthread_setaffinity_np` fails inside t…

Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.

Cómo se probó

Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.

Puntos fuertes y límites

Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.

Qué salió bien

  • Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
  • Se instaló en 2 minutos, más rápido que la mediana de los 25 proyectos comparables que ha medido Argusic.
  • Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
  • Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
  • Licencia MIT, según su plataforma de origen.

Qué no salió bien, o no se sabe

  • Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.

De los 26 proyectos de agentic-coding que Argusic ha instalado y cronometrado, MegaMemory fue el 7.º más rápido en llegar a funcionar, y 19 de 26 llegaron a funcionar.

Para qué es una opción razonable

  • Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
  • Una evaluación rápida: estaba funcionando 2 minutos después del clon.
  • Seguir su propio README: el camino documentado funcionó sin nada que arreglar.

También probados, en la misma área

Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.

Historial de ejecuciones

probado porintentoresultadopuntuacióncosto USDcuándo
Argusic Runner1/3Funciona100,000,01

Temas (de GitHub)

agentic-codingaiai-agentsclaude-codecode-contextcoding-agentembeddingsknowledge-graphllmmcpmcp-serveropencodepersistent-memorysqlitetypescript

Insertar el badge

Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/MegaMemory.svg)](https://argusic.com/subject/megamemory)

Preguntas

¿Funciona MegaMemory?
Sí. MegaMemory funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
¿Cómo probó Argusic MegaMemory?
En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit e0bb3c270d7f. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
¿Cuánto costó probar MegaMemory?
La ejecución que produjo este veredicto costó 0,01 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
¿Cuánto tarda MegaMemory en instalarse?
2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
¿Necesita MegaMemory una GPU?
No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
¿Qué falla al instalar MegaMemory?
Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
¿Cómo se compara MegaMemory con las alternativas?
De los 26 proyectos de agentic-coding que Argusic ha instalado y cronometrado, MegaMemory fue el 7.º más rápido en llegar a funcionar, y 19 de 26 llegaron a funcionar.
¿Dónde está la evidencia de MegaMemory?
La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.

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