Original em inglês: https://argusic.com/subject/megamemory
MegaMemory
Grafo de conhecimento persistente do projeto para coding agents. Servidor MCP com busca semântica, embeddings in-process e explorador web.
Executafonte: GitHubTypeScriptMITcommit e0bb3c270d7f
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: agentic coding, ai, ai agents, claude code, code context, coding agent, embeddings e knowledge graph.
MegaMemory executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 2 minutos e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
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.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
- Tempo de instalação
- 2 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 2 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- 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 exato testado
- e0bb3c270d7f
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
- **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…
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 2 minutos, mais rápido que a mediana dos 25 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 26 projetos de agentic-coding que a Argusic instalou e cronometrou, MegaMemory foi o 7º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 19 de 26 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 2 minutos depois do clone.
- Seguir o próprio README: o caminho documentado funcionou sem nada para corrigir.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
agentic-codingaiai-agentsclaude-codecode-contextcoding-agentembeddingsknowledge-graphllmmcpmcp-serveropencodepersistent-memorysqlitetypescript
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/megamemory)Perguntas
- MegaMemory executa?
- Sim. MegaMemory executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 2 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou MegaMemory?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit e0bb3c270d7f. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar MegaMemory?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,01: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar MegaMemory?
- 2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- MegaMemory precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar MegaMemory?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Como MegaMemory se compara às alternativas?
- Dos 26 projetos de agentic-coding que a Argusic instalou e cronometrou, MegaMemory foi o 7º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 19 de 26 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de MegaMemory?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.