metronix-memory
Metronix es un servidor de memoria para agentes de IA autocontenido en Docker Compose. Permite almacenar y recuperar información duradera mediante vectores, búsqueda esparsa (SPLADE) y contexto gráfico con Neo4j.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 7:00 · upstream 23 sept 2026, 6:54 · release sin release detectada
Qué es metronix-memory
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Metronix es una infraestructura de memoria para agentes de IA que permite ingesta de archivos y conocimiento SaaS, recuperación híbrida mediante densidad, SPLADE y contexto de grafo, almacenamiento duradero de hechos y preferencias por agente, y mantenimiento del conocimiento a lo largo del tiempo. Es un backend autocontenido con Docker Compose stack, modelos locales opcionales y APIs REST/OpenAI compatibles.
- Almacenamiento persistente de información para agentes autónomos que deben recordar contexto entre sesiones
- Búsqueda híbrida de documentos con recuperación por similaridad vectorial, sparse embeddings y grafo de conocimiento
- Persistencia de preferencias y hechos estructurados para agentes de automatización empresarial
- Integración MCP nativa como memoria compartida entre herramientas del agente
- Escalable storage de conocimiento corporativo sin necesidad de infraestructura externa
- Soporta múltiples motores de búsqueda: vector DB, SPLADE y Neo4j con recuperación híbrida
- Memoria duradera por workspace y agente, permitiendo escoping de datos sensibles
- API REST y OpenAI-compatible para integración con cualquier agente
- Modelos locales autocontenido en Docker sin necesidad de modelos externos
- Soporte nativo de Hermes como proveedor de memoria integrado
- Requiere al menos 6 GB de RAM (8 GB recomendado) y ~15 GB de disco libre
- La búsqueda vectorial depende del tamaño del contexto por defecto, lo que puede limitar la recuperación en documentos largos
- No incluye un motor de generación de respuestas nativo; se requiere integración externa con LLMs o APIs
- El esquema de persistencia es monolítico y no soporta replicación automática entre nodos
- La gestión de versiones de conocimiento puede ser compleja en entornos multi-agente
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instala mediante Docker Compose con configuración de red interna para evitar conflictos de portabilidad. Usa variables de entorno para configurar modelos locales, claves MCP y permisos de acceso. Para producción recomendada: usar un contenedorizador como Kubernetes, implementar backups diarios del esquema PostgreSQL y Neo4j, y habilitar autenticación JWT en modo hostizado.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.