Floot es una herramienta que utiliza inteligencia artificial para construir aplicaciones
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OpenMemory MCP
OpenMemory es una capa de memoria personal de código abierto que proporciona gestión de memoria privada y portátil para modelos de lenguaje grandes (LLM).
Investigado con IADatos actualizados anteayer2 fuentesActualizado 1 vez este año
Datos actualizados anteayer2 fuentes
Gestión del conocimientoDesarrollo y herramientas
OpenMemory es una capa de memoria personal de código abierto que proporciona gestión de memoria privada y portátil para modelos de lenguaje grandes (LLM).
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Precio inicial
Desde $ 4 USD
Ideal para
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OpenMemory MCP es una opción práctica para compradores que evalúan herramientas de IA enfocadas.
- ¿Qué es OpenMemory MCP?
- OpenMemory es una capa de memoria personal de código abierto que proporciona gestión de memoria privada y portátil para modelos de lenguaje grandes (LLM). Garantiza que los usuarios tengan control total sobre sus datos, manteniendo su seguridad al construir aplicaciones de IA. Este proyecto es compatible con Docker, Python y Node.js, lo que lo hace adecuado para desarrolladores que buscan experiencias de IA personalizadas. OpenMemory está especialmente indicado para usuarios que desean usar IA sin revelar información personal. Usuarios objetivo: Este producto es adecuado para desarrolladores, investigadores de IA y usuarios comunes interesados en experiencias de IA personalizadas. A través de la gestión de memoria local, los usuarios pueden construir y usar aplicaciones de IA de forma segura sin preocuparse por filtraciones de privacidad. Casos de uso: Desarrollar chatbots personalizados que recuerden las preferencias del usuario. Construir aplicaciones educativas basadas en IA que ajusten el contenido según el historial de aprendizaje de los estudiantes. Usar un asistente de IA para gestionar tareas diarias y proporcionar sugerencias basadas en recuerdos pasados. Características: Gestión de datos privados: los datos de memoria del usuario se almacenan localmente, garantizando seguridad y privacidad. Experiencia personalizada: al almacenar recuerdos personalizados, las aplicaciones de IA pueden adaptarse mejor a las necesidades del usuario. Proyecto de código abierto: los usuarios y desarrolladores pueden ver, modificar y ampliar el código libremente. Interfaces fáciles de usar: proporciona API simples e interfaces de frontend para facilitar la integración de los desarrolladores. Impulsado por la comunidad: fomenta los comentarios y contribuciones de los usuarios para mejorar y ampliar continuamente las funciones. Cómo usar: Asegúrese de que Docker y Docker Compose estén instalados en su dispositivo. Descargue el código fuente del proyecto OpenMemory. Ejecute el comando 'make build' en la terminal para construir el servidor y la interfaz de usuario. Ejecute el comando 'make up' para iniciar el servidor MCP de OpenMemory y la interfaz de usuario. Visite http://localhost:8765 para ver la documentación de la API, o http://localhost:3000 para usar la interfaz de usuario.
- ¿Para quién es?
- Desarrolladores que necesitan un backend de memoria privado para aplicaciones de IA; mejor que las soluciones de memoria en la nube para el control de datos.
- Precios
- free
Información del producto
Qué hace este producto
OpenMemory es una capa de memoria personal de código abierto que proporciona gestión de memoria privada y portátil para modelos de lenguaje grandes (LLM). Garantiza que los usuarios tengan control total sobre sus datos, manteniendo su seguridad al construir aplicaciones de IA. Este proyecto es compatible con Docker, Python y Node.js, lo que lo hace adecuado para desarrolladores que buscan experiencias de IA personalizadas. OpenMemory está especialmente indicado para usuarios que desean usar IA sin revelar información personal. Usuarios objetivo: Este producto es adecuado para desarrolladores, investigadores de IA y usuarios comunes interesados en experiencias de IA personalizadas. A través de la gestión de memoria local, los usuarios pueden construir y usar aplicaciones de IA de forma segura sin preocuparse por filtraciones de privacidad. Casos de uso: Desarrollar chatbots personalizados que recuerden las preferencias del usuario. Construir aplicaciones educativas basadas en IA que ajusten el contenido según el historial de aprendizaje de los estudiantes. Usar un asistente de IA para gestionar tareas diarias y proporcionar sugerencias basadas en recuerdos pasados. Características: Gestión de datos privados: los datos de memoria del usuario se almacenan localmente, garantizando seguridad y privacidad. Experiencia personalizada: al almacenar recuerdos personalizados, las aplicaciones de IA pueden adaptarse mejor a las necesidades del usuario. Proyecto de código abierto: los usuarios y desarrolladores pueden ver, modificar y ampliar el código libremente. Interfaces fáciles de usar: proporciona API simples e interfaces de frontend para facilitar la integración de los desarrolladores. Impulsado por la comunidad: fomenta los comentarios y contribuciones de los usuarios para mejorar y ampliar continuamente las funciones. Cómo usar: Asegúrese de que Docker y Docker Compose estén instalados en su dispositivo. Descargue el código fuente del proyecto OpenMemory. Ejecute el comando 'make build' en la terminal para construir el servidor y la interfaz de usuario. Ejecute el comando 'make up' para iniciar el servidor MCP de OpenMemory y la interfaz de usuario. Visite http://localhost:8765 para ver la documentación de la API, o http://localhost:3000 para usar la interfaz de usuario.
Fuente mem0.ai
Funciona con
Plataformas
- Web
- API
Empresa y Creador
¿Quién creó OpenMemory MCP?
- Producto
- OpenMemory es una capa de memoria personal de código abierto que proporciona gestión de memoria privada y portátil para modelos de lenguaje grandes (LLM). Garantiza que los usuarios tengan control total sobre sus datos, manteniendo su seguridad al construir aplicaciones de IA. Este proyecto es compatible con Docker, Python y Node.js, lo que lo hace adecuado para desarrolladores que buscan experiencias de IA personalizadas. OpenMemory está especialmente indicado para usuarios que desean usar IA sin revelar información personal. Usuarios objetivo: Este producto es adecuado para desarrolladores, investigadores de IA y usuarios comunes interesados en experiencias de IA personalizadas. A través de la gestión de memoria local, los usuarios pueden construir y usar aplicaciones de IA de forma segura sin preocuparse por filtraciones de privacidad. Casos de uso: Desarrollar chatbots personalizados que recuerden las preferencias del usuario. Construir aplicaciones educativas basadas en IA que ajusten el contenido según el historial de aprendizaje de los estudiantes. Usar un asistente de IA para gestionar tareas diarias y proporcionar sugerencias basadas en recuerdos pasados. Características: Gestión de datos privados: los datos de memoria del usuario se almacenan localmente, garantizando seguridad y privacidad. Experiencia personalizada: al almacenar recuerdos personalizados, las aplicaciones de IA pueden adaptarse mejor a las necesidades del usuario. Proyecto de código abierto: los usuarios y desarrolladores pueden ver, modificar y ampliar el código libremente. Interfaces fáciles de usar: proporciona API simples e interfaces de frontend para facilitar la integración de los desarrolladores. Impulsado por la comunidad: fomenta los comentarios y contribuciones de los usuarios para mejorar y ampliar continuamente las funciones. Cómo usar: Asegúrese de que Docker y Docker Compose estén instalados en su dispositivo. Descargue el código fuente del proyecto OpenMemory. Ejecute el comando 'make build' en la terminal para construir el servidor y la interfaz de usuario. Ejecute el comando 'make up' para iniciar el servidor MCP de OpenMemory y la interfaz de usuario. Visite http://localhost:8765 para ver la documentación de la API, o http://localhost:3000 para usar la interfaz de usuario.
- Activo desde
- oct 2007
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OpenMemory es una capa de memoria local de código abierto para LLMs que almacena preferencias e historial de usuarios de forma privada, dirigida a desarrolladores e investigadores de IA que construyen aplicaciones de IA personalizadas.
Quién debería usarlo
El ajuste comprador se deriva de personas aprobadas y evidencia de casos de uso. El ruido de búsqueda se etiqueta por separado.
Flujos de trabajo ideales
- Desarrollar chatbots personalizados que recuerden las preferencias del usuario
- Construir aplicaciones educativas basadas en IA que ajusten el contenido según el historial de aprendizaje de los estudiantes
- Usar un asistente de IA para gestionar tareas diarias y proporcionar sugerencias basadas en recuerdos pasados
- Desarrollar chatbots personalizados que recuerden las preferencias del usuario a través de sesiones.
- Construir aplicaciones educativas basadas en IA que adapten el contenido según el historial de aprendizaje del estudiante.
- Usar un asistente de IA para gestionar tareas diarias y proporcionar sugerencias basadas en recuerdos pasados.
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30 minutos a 1 hora para la configuración con DockerRequiere desarrolladorIndividualEquipo pequeño
Realidad de precios
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Código abierto y gratuito
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Autoalojado gratuito; no se detectaron niveles de pago
Costes ocultos
1 alertas de costos ocultos — desbloquear para ver
Esfuerzo de migración desde 3 plataformas analizado
Realidad de precios
Verificado en jun 2026 / Solo evidencia de precios del proveedor
Precio inicial
Desde $ 4 USD
Nivel gratuito disponible.
Mindber solo muestra tarjetas de plan con nombre cuando provienen de evidencia de precios vinculada. Si los datos de niveles están incompletos, esta página muestra el precio inicial verificado en lugar de inventar nombres de plan o niveles de 0 €.
Git Large File Storage
5 $ al mes por 50 GB de ancho de banda y 50 GB de almacenamiento.
$5/mo
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4 USD por usuario/mes durante los primeros 12 meses*
$ 4 USD
21 USD por usuario/mes
$ 21 USD
Lo que las páginas de precios suelen ocultar
La renovación automática suele estar activada por defecto y los reembolsos son limitados.
Los casos extremos de beta, Linux o recuperación a menudo no incluyen cobertura SLA.
Los niveles de equipo y empresa suelen pasar a cotización comercial.
Las ofertas únicas o de por vida tienden a desaparecer en los cambios de versión.
Coste real para tu caso
ESTIMACIÓN EN VIVOGasto estimado
$12La facturación recurrente suele ser el verdadero motor del coste, no el precio del primer mes.
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Puntuación de actividad Mindber™
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CÓMO PUNTÚA ESTA HERRAMIENTA
La puntuación compara esta herramienta con 13 herramientas similares en Gestión del conocimiento. Úsala para juzgar Innovación y Capacidad antes de preseleccionar.
Actualizado Jun 16, 2026Línea base actualizada May 25, 2026
Innovación
¿Es nuevo, diferente y fácil de entender?
por encima de la mediana7.7/10
¿Se destaca de herramientas similares?7.0/10
¿Es realmente nueva esta idea?8.0/10
¿Pueden los compradores entenderlo rápidamente?8.0/10
Capacidad
¿Cubre los trabajos que los compradores esperan y puede mantenerse al día?
10% superior7.1/10
¿Cubre los trabajos principales?7.0/10
¿Son suficientemente profundas las funciones principales?7.0/10
¿Encajará en tu stack?7.0/10
¿Pueden los usuarios confiar en que se mantenga utilizable?7.2/10
Confianza media (60%) - algunas sub-puntuaciones tienen poca evidencia.Qué significa esto →
Referencia de categoría: Gestión del conocimientoMediana de innovación: 7.7Mediana de capacidad: 5.2n = 13
Fuentes de datos
Funciones detectadas: 5Actividad: estable (63/100)Carga de la página: 0.8sFuente base: sitios de productos en vivo
Tráfico y prueba de búsqueda
La vista pública mantiene la historia de proporciones. La vista de pago desbloquea visitas mensuales exactas, cobertura regional completa e inteligencia de palabras clave a nivel de CPC.
Última instantánea de tráfico
Visitas mensuales
636.1M
Duración media de la visita
00:06:23
Páginas por visita
5.92
Tasa de rebote
36.46%
Tendencia de tráfico
Visitas mes a mes a partir de evidencia de tráfico público vinculada.
Geografía
Principales regiones
instantánea de tráfico
El tráfico mensual exacto es solo de pago. La vista pública mantiene solo el porcentaje de cuota.
4Regiones
United States
18.93%China
12.03%India
9.12%2 more regions unlock with the full market map.
Fuentes de tráfico
Instantánea de mezcla de fuentes
La vista pública mantiene la instantánea de proporciones. Los canales menores permanecen detrás de la vista de pago.
3Fuentes
Direct
51.67%Referrals
10.15%Email
1.08%FAQ
Solo se muestran filas de preguntas y respuestas vinculadas. Los datos de FAQ vacíos permanecen ocultos.
Fuentes y metodología
Solo se muestra evidencia con un registro de fuente vinculado o procedencia explícita de la funcionalidad. Los datos sin procedencia se mantienen fuera de la página.
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Acerca de estos datos: Las señales de actividad y las tarjetas de inteligencia se agregan de fuentes públicas y son revisadas por editores. Las puntuaciones reflejan solo la frecuencia de actualización pública, no la calidad del producto, la salud de la empresa ni la idoneidad para la inversión. Los datos pueden tener un retraso de hasta 7 días. Más información