CueMap
Camada de memória escrita em Rust que armazena e recupera contexto para aplicações de IA, com reranking semântico local.
23 domínios que linkam
Emergente
- Preço
- Preço não lido
- Atividade
- Mantida ativamenteversão há 4 semanas
- Empresa
- Domínio desde 2025domínio registrado
- Domínio desde2025domínio registrado
- Servidor MCPio.github.cuemap-dev/cuemap-mcppublicado por cuemap-dev no GitHub
- Estadoainda não consultado
Cada linha é algo que um programa encontrou ao procurar: o registro, a resposta do próprio servidor, uma especificação que se lê. Linha ausente quer dizer que não encontramos, não que não exista.
Número e barra: visitas/mês, estimativa · ano: no ar desde
- #1
Supermemory MCP
Armazena e recupera contexto aprendido para agentes usando um banco de dados de grafos vetoriais, injetando memórias relevantes em prompts do modelo em tempo real.
4.6kAtivoA partir de ≈ R$ 95/mês - #2
Nerra
Constrói uma camada de memória compartilhada a partir de suas ferramentas empresariais e a fornece a agentes de IA via MCP.
31Ativo—2024 - #3
Phoenix Grove Systems™
Fornece acesso a modelos de linguagem de código aberto com arquitetura orientada à privacidade e memória persistente entre conversas.
22Ativo— - #4
memgram
Armazena e recupera memória contextual para agentes de IA em conversas com inspeção e governança.
18não lidoA partir de ≈ R$ 146/mês - #5
Paxs
Fornece uma camada de memória continuamente aprendente para agentes de IA que evolui no local sem esquecer.
14Ativo— - #6
bourdon
Fornece memória compartilhada para agentes de IA com reconhecimento instantâneo e recuperação de detalhes de referência.
3AtivoA partir de ≈ R$ 146/mês
O que é CueMap?
Camada de memória escrita em Rust que armazena e recupera contexto para aplicações de IA, com reranking semântico local. No Atlas, está em Operação de LLM.
As pessoas usam CueMap?
Emergente.
CueMap continua mantida?
Mantida ativamente: versão há 4 semanas.
Quais são as alternativas a CueMap?
Em Operação de LLM, por uso: Supermemory MCP, Nerra, Phoenix Grove Systems™, memgram, Paxs, bourdon.
Não é bem isso? Descreva a tarefa
betaCinco ferramentas do Atlas que servem, cada uma avaliada pelo que você escreveu.
Como lemos uma ferramenta
Sem votos, sem avaliações, sem alegações do fornecedor. Toda semana um rastreador lê o próprio site de cada ferramenta e alguns registros públicos, e as palavras no cartão são faixas sobre o que ele leu.
- Uso: visitas ao site (estimadas), instalações do npm e do PyPI, presença no relatório de uso do Chrome.
- Atividade: a versão mais recente no GitHub, npm ou PyPI; a página datada mais recente do site; vagas abertas em um quadro público.
- Preço: a própria página de preços do fornecedor, lida com data. Um número só é impresso quando está naquela página.
- A linha e os casos de uso são escritos por nós a partir da página inicial, ferramenta a ferramenta, e recusados quando repetem o marketing do fornecedor.
Como os assistentes de IA leem cada site — a leitura sobre a qual os fornecedores nos perguntam — está na página de visibilidade de cada ferramenta.