KI-WerkzeugDead Man Walking

MemPalace Bewertung

MemPalace ist ein Local-First-KI-Gedächtnissystem für persistenten Agentenkontext und lokale Abrufe, das Konversationen wortwörtlich speichert.

shipped 4. Juni 2026aifreemium

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1Im April 2026 gestartet, sammelte es in der ersten Woche über 41.000 GitHub-Sterne.

2Die v3.0.0-Version integrierte das Model Context Protocol (MCP) und unterstützte 19 Tools für die LLM-Kompatibilität.

3Erreicht 96,6 % R@5 im LongMemEval-Benchmark ohne externe API-Aufrufe.

4Funktioniert als Open-Source-, Local-First-Lösung ohne Cloud-Abhängigkeit oder API-Kosten für die Kernfunktionalität.

𝕏 in ↑↗

Stork Quadrant

Dead Man Walking· 0/100

An LLM can do most of what this tool's UI promises. No moat, no agent presence.

“This is a thin wrapper around vector storage and retrieval — exactly what every major AI platform is building natively. OpenAI has memory. Claude has Projects. Local-first is a feature preference, not a moat. When the model providers finish shipping persistent memory, MemPalace has no floor.”
— Claude Sonnet 4.6, scored 2026-06-04

Defensibility · 0/100

Physical-world coupling
Regulatory moat
Network liquidity
Proprietary refreshing data
High-trust catastrophic workflows
Multi-party coordination
Brand / community / taste

An LLM alone could replace

Summarize and store conversation history for later retrieval
Search past project context and surface relevant prior decisions
Maintain a running log of AI assistant interactions
Inject prior context into a new LLM prompt window

Agent-Readiness · 0/100

Verified MCP
Listed on agent surfaces
Usage-based pricing
Headless agent auth
Public OpenAPI
Active changelog
llms.txt

How to defend

Go deep on a specific high-stakes vertical — legal, medical, or engineering — where audit trails and provenance of AI decisions matter legally, and own the liability layer. That's the only version of this that doesn't get absorbed.

Ship an MCP server and list it on Stork — biggest single point gain (+25).
Get listed in the Anthropic MCP registry, Cursor, or Claude Desktop (+20).
Add a usage-based or per-call tier; per-seat-only pricing dies when agents replace seats (+15).
Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
Publish an OpenAPI spec at /openapi.json or /.well-known/openapi (+10).

How this score is computed →See the full quadrant How to defend

MemPalace at a Glance

Pricing

Open Source

Key Features

96.6% LongMemEval recall, Zero API calls, Local, free, open source

Alternatives

OpenJarvis, Basic Memory, mnemo, AnythingLLM

About MemPalace

Business Model

Open Source

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HTML

<a href="https://www.stork.ai/en/mempalace" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/mempalace?style=dark" alt="MemPalace - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>

Markdown

[![MemPalace - Featured on Stork.ai](https://www.stork.ai/api/badge/mempalace?style=dark)](https://www.stork.ai/en/mempalace)

overview

Was ist MemPalace?

MemPalace ist ein KI-Gedächtnissystem-Tool, das von Milla Jovovich und Ben Sigman entwickelt wurde und KI-Assistenten und -Agenten, Entwicklern und Fachleuten ermöglicht, verlustfreien, langfristigen Abruf zu gewährleisten, indem es Projekthistorie und Konversationen auf dem Gerät des Benutzers speichert. Es zielt darauf ab, das Problem des Verschwindens von KI-Kontext nach dem Ende einer Sitzung zu lösen, indem es eine kostenlose, private und strukturierte Gedächtnislösung anbietet. MemPalace fungiert als persistente Gedächtnisschicht für KI-Systeme, die es ihnen ermöglicht, Informationen über die Zeit zu behalten, zu organisieren und abzurufen. Es speichert jede KI-Konversation wortwörtlich und bewahrt den vollständigen Kontext und subtile Details, anstatt nur zusammenzufassen oder Schlüsselinformationen zu extrahieren. Das System ist Open-Source und für den Local-First-Betrieb konzip, wodurch Datenschutz gewährleistet und Cloud-Abhängigkeiten eliminiert werden.

quick facts

Kurze Fakten

Attribut	Wert
Entwickler	Milla Jovovich und Ben Sigman
Geschäftsmodell	Freemium, Open Source
Preisgestaltung	Freemium (Kernfunktionalität kostenlos), optionales Reranking für ca. 0,001 $ pro Abfrage oder ca. 0,70 $/Jahr
Plattformen	Local-First (Desktop-/Serverumgebungen)
API Verfügbar	Ja (über Model Context Protocol - MCP)
Integrationen	Claude, ChatGPT, Cursor (über MCP, unterstützt 19 Tools)
Gegründet	April 2026

features

Hauptmerkmale von MemPalace

MemPalace bietet eine robuste Reihe von Funktionen, die darauf ausgelegt sind, persistentes, privates und präzises Gedächtnis für KI-Agenten und Workflows zu bieten.

1Local-First-KI-Gedächtnissystemarchitektur, die sicherstellt, dass Daten auf dem Gerät des Benutzers verbleiben.
2Verlustfreier, langfristiger Abruf für KI-Assistenten und -Agenten, der den vollständigen Kontext bewahrt.
3Wortwörtliche Speicherung von Projekthistorie und Konversationen, wodurch Zusammenfassungen oder Datenverlust vermieden werden.
4Strukturierte „Gedächtnispalast“-Architektur (Flügel, Räume, Schubladen) für organisierte und zielgerichtete Suchen.
5Integration mit KI-Assistenten und Tools wie Claude, ChatGPT und Cursor über das Model Context Protocol (MCP).
6Open-Source mit einer MIT-Lizenz, die Prüfbarkeit und Erweiterbarkeit ermöglicht.
7Keine Cloud-Abhängigkeit und API-Kosten für die Kern-Gedächtnisfunktionalität.
8Bietet persistenten Agentenkontext über Sitzungen hinweg und löst das häufige Problem des Kontextverlusts bei KI.
9Semantische Abruffähigkeiten für den effizienten Zugriff auf gespeicherte Inhalte.
10Erreicht 96,6 % R@5 im LongMemEval-Benchmark ohne externe API-Aufrufe.

use cases

Wer sollte MemPalace nutzen?

MemPalace wurde für eine vielfältige Benutzergruppe entwickelt, die persistentes, privates und strukturiertes Gedächtnis für ihre KI-Interaktionen und Projekte benötigen.

1Entwickler und KI-Agenten: Zur Bereitstellung eines persistenten, langfristigen Gedächtnisses für Konversationsmodelle und Workflows über Sitzungen hinweg, einschließlich Code-Kontext und Debug-Historie.
2Einzelentwickler und kleine Teams: Zum Speichern und semantischen Abrufen von wortwörtlicher Konversationshistorie, Projektdateien und anderen Inhalten ohne Cloud-Abhängigkeiten.
3Fachleute (Programmierung, Forschung, Architektur): Für die Problemlösung über mehrere Sitzungen hinweg, wodurch KI Benutzerpräferenzen speichern, Projektentscheidungen verfolgen und kontinuierliches Lernen erleichtern kann.
4Personen, die kognitive Schärfe suchen: Um ein Local-First, privates KI-Gedächtnis ohne Cloud-Abhängigkeit, API-Kosten oder Daten, die das Gerät verlassen, zu ermöglichen.
5Benutzer, die lokale LLM-Setups betreiben: Ideal für diejenigen, die ihren KI-Stack selbst besitzen möchten und ein Ein-Maschinen-Gedächtnissystem wünschen, das sie prüfen und erweitern können.

pricing

MemPalace Preise & Pläne

MemPalace arbeitet nach einem Freemium-Modell und bietet seine Kernfunktionalität als kostenlose und Open-Source-Lösung an. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Benutzer die Hauptfunktionen nutzen können, ohne direkte Kosten für die Speicherung oder den Abruf von Gedächtnisinhalten zu verursachen.

1Freemium: Das Kernsystem von MemPalace ist kostenlos und Open-Source und bietet verlustfreies, Local-First-KI-Gedächtnis ohne Abonnementgebühren.
2Optionales Reranking: Für eine verbesserte Abrufleistung können Benutzer ein externes API-Reranking wählen, das etwa 0,001 $ pro Abfrage oder geschätzte ~0,70 $ pro Jahr kostet, wenn Dienste wie Haiku genutzt werden.

competitors

MemPalace vs. Wettbewerber

MemPalace hebt sich in der KI-Gedächtnislandschaft durch seine Local-First-, wortwörtliche Speicherphilosophie und seinen Open-Source-Charakter ab und bietet eine kostengünstige und datenschutzorientierte Alternative zu anderen Lösungen.

OpenJarvis↗

OpenJarvis is an open-source, local-first framework designed for personal AI agents that run entirely on-device, emphasizing shared abstractions, efficiency-aware evaluations, and a learning loop that improves models using local trace data.

Similar to MemPalace, OpenJarvis prioritizes local-first operation and on-device data storage for AI agents, ensuring privacy and control. While MemPalace focuses on lossless recall for project history and conversations, OpenJarvis provides a broader framework for building and improving local AI agents with tools, memory, and learning capabilities.

Basic MemoryOn Stork Compare

Basic Memory is an open-source, local-first AI memory system that enables AI continuity by storing detailed notes on AI interactions locally in standard Markdown files, ensuring user privacy.

Like MemPalace, Basic Memory focuses on providing persistent, local memory for AI interactions to ensure continuity and privacy. Basic Memory specifically uses Markdown files and integrates with note-taking apps like Obsidian, whereas MemPalace's storage mechanism is described more generally as providing lossless, long-term recall for AI assistants and agents.

mnemoOn Stork Compare

mnemo is a local-first AI memory layer that builds a persistent knowledge graph from conversations using entity extraction and semantic retrieval, operating without cloud dependencies.

mnemo directly competes with MemPalace by offering a local-first, persistent memory solution for LLMs, focusing on a knowledge graph approach for semantic retrieval. It provides a sidecar service that integrates with various LLM backends (including local ones like Ollama), similar to how MemPalace aims to provide recall for AI assistants and agents.

AnythingLLM↗

AnythingLLM is an application that allows users to upload documents and connect to local AI models to build a private, offline AI knowledge base with a chat interface.

AnythingLLM enables the creation of a local AI knowledge base and private AI assistant, aligning with MemPalace's local-first data storage. While MemPalace emphasizes lossless recall of project history and conversations for AI agents, AnythingLLM focuses more on document ingestion and RAG (Retrieval-Augmented Generation) with local LLMs for question answering and analysis.

Rewind AIOn Stork Compare

Rewind records everything you've seen, said, or heard on your Mac and stores it locally and encrypted, offering a searchable, privacy-by-design memory for your digital life.

Rewind offers a comprehensive local-first memory solution, similar to MemPalace's focus on on-device storage and long-term recall. However, Rewind captures a broader range of user interactions (screen, audio) across the entire operating system, whereas MemPalace is specifically tailored for storing project history and conversations for AI assistants and agents.

❓

Häufig gestellte Fragen

+Was ist MemPalace?

+Ist MemPalace kostenlos?

Ja, MemPalace arbeitet nach einem Freemium-Modell. Seine Kernfunktionalität ist vollständig kostenlos und Open-Source. Für optional verbesserte Abrufleistung, wie z.B. externes API-Reranking, fallen minimale Kosten an, die auf etwa 0,001 $ pro Abfrage oder etwa ~0,70 $ pro Jahr für Dienste wie Haiku geschätzt werden.

+Was sind die Hauptmerkmale von MemPalace?

Zu den Hauptmerkmalen von MemPalace gehören seine Local-First-Architektur, die verlustfreie und wortwörtliche Speicherung von Projekthistorie und Konversationen, ein strukturiertes „Gedächtnispalast“-Organisationssystem, die Integration über das Model Context Protocol (MCP) mit Tools wie Claude und ChatGPT sowie sein Open-Source-Charakter. Es weist außerdem eine 96,6 % R@5-Abrufleistung im LongMemEval-Benchmark ohne externe API-Aufrufe auf.

+Wer sollte MemPalace nutzen?

MemPalace ist für Entwickler, KI-Agenten, Einzelentwickler, kleine Teams und Fachleute in Bereichen wie Programmierung, Forschung und Architektur gedacht, die ein persistentes, langfristiges Gedächtnis für ihre KI-Interaktionen benötigen. Es ist auch für Personen geeignet, die private, Local-First-KI-Gedächtnislösungen suchen, und für diejenigen, die lokale LLM-Setups betreiben.

+Wie schneidet MemPalace im Vergleich zu Alternativen ab?

MemPalace unterscheidet sich von Wettbewerbern wie Mem0 dadurch, dass es für seine Kernfunktionalität vollständig kostenlos und Local-First ist, Konversationen wortwörtlich speichert und einen höheren rohen R@5 auf LongMemEval beansprucht (96,6 % vs. Mem0s ~85 %). Im Vergleich zu mnemo und Local Memory konzentriert sich MemPalace auf den verlustfreien Abruf von Projekthistorie und Konversationen, während es ein Freemium-, Local-First-Modell beibehält. Im Gegensatz zu breiteren KI-Assistenten wie Pieces for Developers ist MemPalace speziell auf das Gedächtnis von KI-Agenten und den Projektkontext zugeschnitten, anstatt auf die allgemeine Erfassung digitaler Erinnerungen.

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