Mémoire & connaissances pour les agents MCP
Votre agent IA, avec une mémoire qui persiste.
Une mémoire persistante et des connaissances ancrées issues de vos propres documents — sous forme d'outils MCP natifs que votre agent appelle directement. Déposez n'importe quel fichier, URL ou vidéo YouTube ; évitez de construire et de surveiller une pile RAG. Une seule API, sans recopier, sans gaspiller de tokens.
Commencez gratuitement en 30 secondes — sans carte bancaire, sans appel commercial.
Conçu pour tous les modèles
OpenAI
Claude
Gemini
Meta
Mistral
Perplexity
DeepSeek
Cohere
Grok
QwenOpenAIClaudeGeminiMetaMistralPerplexityDeepSeekCohereGrokQwenOpenAIClaudeGeminiMetaMistralPerplexityDeepSeekCohereGrokQwenOpenAIClaudeGeminiMetaMistralPerplexityDeepSeekCohereGrokQwenOpenAIClaudeGeminiMetaMistralPerplexityDeepSeekCohereGrokQwenOpenAIClaudeGeminiMetaMistralPerplexityDeepSeekCohereGrokQwenLe problème
Votre IA oublie tout.
Excellent modèle, aucune mémoire. Ça vous parle ?
Chaque session repart de zéro
Votre agent redemande ce qu'il a appris hier.
Vos documents sont prisonniers de PDF
Les formats que votre modèle ne peut pas lire sont des connaissances qu'il n'a pas.
Votre pile RAG, c'est 5 services et une prière
Base vectorielle, parseur, embedder, reranker — tout à surveiller vous-même.
Le contexte est éparpillé partout
Les documents dans un outil, les conversations dans un autre, la mémoire nulle part.
La solution
Une seule API qui donne à votre IA une mémoire.
Neuf problèmes de votre pile. Une seule plateforme qui les résout.
Une mémoire que votre agent appelle lui-même
“Une mémoire de poisson rouge tue les bons agents.”
remember, recall et search — sous forme d'outils MCP que votre agent utilise en pleine conversation. Il conserve les utilisateurs, les préférences et les décisions à travers chaque session.
- remember / recall / search via REST ou MCP
- Base de connaissances Memory créée automatiquement
- Déduplication des quasi-doublons · chaque mémoire versionnée
Déposez n'importe quel document, obtenez-le ancré
“Si votre IA ne peut pas le lire, elle ne peut pas l'utiliser.”
N'importe quel fichier ou URL en entrée, du Markdown propre en sortie — découpé, embarqué et interrogeable. Le flux de conversion vers l'ancrage, sans pile à construire.
- PDF, Word, Excel, PowerPoint, CSV, HTML, images (OCR), YouTube
- Lots jusqu'à 25 · récupération d'URL · crawl sur le même domaine
- Actualisation programmée des URL — gardez vos sources à jour automatiquement
Nouveau
Discutez avec des vidéos YouTube
“Des heures de vidéo que votre IA ne peut pas lire.”
Collez n'importe quel lien YouTube et la transcription devient un document que votre IA peut rechercher, citer et avec lequel elle peut discuter.
- Cours, conférences, podcasts, tutoriels — toute vidéo sous-titrée
- La transcription arrive dans une base de connaissances comme n'importe quel document
- Posez des questions, obtenez des réponses avec citations
Recherche sémantique
“La recherche par mots-clés passe à côté de la façon dont les gens formulent réellement leurs questions.”
Trouvez par le sens, pas seulement par correspondance de mots — une récupération hybride qui combine vecteurs et texte intégral, puis reclasse.
- Les embeddings vectoriels captent les paraphrases et l'intention
- Le texte intégral capte les termes exacts, les codes et les noms
- Le reranking place le meilleur passage en premier
Des bases de connaissances qu'elle cite vraiment
“Des documents éparpillés donnent des réponses non ancrées.”
Regroupez vos documents dans des bases de connaissances interrogeables à partir desquelles votre IA répond — avec des sources, pas des suppositions.
- Chat ancré avec réponses citées
- Corrections de feedback qui persistent
- Graphe visuel des documents connectés · @mention pour cibler
Natif MCP, connecté en une commande
“Les intégrations ne devraient pas prendre un sprint.”
Les mêmes outils fonctionnent dans Claude, Cursor et n'importe quel agent MCP — une seule installation, n'importe quel modèle.
- /plugin marketplace add l33tcy/memniva-claude
- Configuration autonome de l'agent sur memniva.com/llm-setup
- Les mêmes outils via REST
Jusqu'à 90 % de tokens en moins
“Chaque token que vous envoyez, c'est du coût et de la latence.”
Votre agent ne récupère que les passages dont il a besoin — jamais un déversement de document qui brûle la fenêtre de contexte. Mesuré jusqu'à 90 % de tokens en moins sur des charges réelles.
- Recherche sémantique ciblée au lieu de déversements de KB entières
- Résultats cités compacts — pas de JSON superflu ni de métadonnées inutilisées
- Coût réduit, latence réduite, réponses plus précises
Récupération développée en interne
“La plupart des plateformes RAG sont de simples surcouches d'API.”
Une pile de récupération hybride conçue de bout en bout — pas une surcouche autour de la base vectorielle de quelqu'un d'autre.
- Hybride vecteur + mots-clés, fusionnés par Reciprocal Rank Fusion
- Scoring de pertinence et reranking maison
- Assez rapide pour se placer dans le chemin de la requête
Privé par défaut
“Vos données ne sont pas le jeu d'entraînement de quelqu'un.”
Vos documents restent les vôtres — chiffrés, isolés et jamais utilisés comme données d'entraînement.
- Fichiers stockés chiffrés au repos
- Clés API hachées · les espaces isolent les projets
- Supprimer signifie disparu — aucune copie fantôme
Nouveau
Du Markdown propre depuis n'importe quelle URL.
Transformez n'importe quelle URL en Markdown propre ou en données structurées pour les agents IA — l'article, pas les barres de navigation, les publicités et les pieds de page qui l'entourent.
- Fonctionne sur le vrai web : sites gourmands en JS, protégés et spécifiques à une région
- Extraction du contenu principal — du Markdown propre, pas du HTML brut
- Fonctionne exactement comme les fichiers : même qualité de sortie, partout où vous nous utilisez
https://example.com/blog/building-with-ai .md
# Building with AI Clean, structured Markdown — ready to feed straight into your **LLM, RAG, or agent**. ## Why it matters - No nav, ads, or cookie banners - Tables preserved as Markdown - Works on JS-heavy pages
💡 Cas d'usage
Conçu pour de vrais workflows IA
Pipelines RAG
Du Markdown propre, prêt au découpage, pour les bases vectorielles et la récupération.
Agents IA
Alimentez les agents avec un contexte structuré plutôt que des PDF bruts.
Extraction de factures & formulaires
Extrayez des champs JSON typés avec votre propre schéma.
Jeux de données de fine-tuning
Transformez des bibliothèques de documents en données d'entraînement propres.
Bases de connaissances
Rendez les documents internes interrogeables et exploitables.
Traitement par lots
Convertissez à grande échelle via l'API avec des limites de débit par clé.
💬 Adopté par les développeurs
Les développeurs livrent plus vite avec Memniva
“Pointed the MCP server at Claude and my agent had persistent memory in under five minutes. No SDK, no glue code.”
Sarah K. — ML Engineer
“KB chat cites the exact paragraph it pulled the answer from. Our support bot went from plausible to trustworthy.”
Miguel R. — Founder, devtools startup
“Fed it a 200-page PDF full of tables and got Markdown clean enough to ship straight into our RAG pipeline.”
Priya N. — Data Engineer
“Point it at a URL and it comes back as clean Markdown, not a wall of HTML. I deleted a thousand lines of scraping code.”
Tom H. — Backend Developer
“Spaces keep every client project isolated — each agent only sees its own knowledge bases. Exactly how it should work.”
Aisha B. — AI Consultant
“We replaced a homegrown vector-store setup with knowledge bases. Retrieval got faster and I decommissioned three services.”
Daniel W. — Staff Engineer
“Scanned invoices → OCR → structured JSON with our own schema. It just works, batch after batch.”
Elena V. — Automation Lead
“Best conversion quality I've tested — headings, tables, and code blocks all survive the trip to Markdown.”
Jonas M. — Technical Writer
“Our agents call one API for memory, conversion, and search. One key, one bill, a lot less yak-shaving.”
Ryan C. — Indie Hacker
“Cited answers made compliance review painless — every claim in KB chat links back to the source document.”
Fatima A. — Solutions Architect
“Pointed the MCP server at Claude and my agent had persistent memory in under five minutes. No SDK, no glue code.”
Sarah K. — ML Engineer
“KB chat cites the exact paragraph it pulled the answer from. Our support bot went from plausible to trustworthy.”
Miguel R. — Founder, devtools startup
“Fed it a 200-page PDF full of tables and got Markdown clean enough to ship straight into our RAG pipeline.”
Priya N. — Data Engineer
“Point it at a URL and it comes back as clean Markdown, not a wall of HTML. I deleted a thousand lines of scraping code.”
Tom H. — Backend Developer
“Spaces keep every client project isolated — each agent only sees its own knowledge bases. Exactly how it should work.”
Aisha B. — AI Consultant
“We replaced a homegrown vector-store setup with knowledge bases. Retrieval got faster and I decommissioned three services.”
Daniel W. — Staff Engineer
“Scanned invoices → OCR → structured JSON with our own schema. It just works, batch after batch.”
Elena V. — Automation Lead
“Best conversion quality I've tested — headings, tables, and code blocks all survive the trip to Markdown.”
Jonas M. — Technical Writer
“Our agents call one API for memory, conversion, and search. One key, one bill, a lot less yak-shaving.”
Ryan C. — Indie Hacker
“Cited answers made compliance review painless — every claim in KB chat links back to the source document.”
Fatima A. — Solutions Architect
Comment ça marche
Du fichier à l'IA en trois étapes
01
Téléverser
Déposez un document — ou appelez l'API.
02
Convertir
Obtenez du Markdown propre ou du JSON conforme à votre schéma.
03
Livrer
Alimentez-en directement votre LLM, votre RAG ou votre agent.
Sécurité & confiance
Conçu pour la production. Privé par défaut.
Un traitement de vos données de niveau entreprise — chiffré, isolé et privé par défaut.
Privé par défaut
Vos données sont les vôtres — jamais un jeu d'entraînement, jamais revendues.
Infrastructure isolée
Fonctionne sur une infrastructure dédiée et isolée — sans hébergement mutualisé.
Chiffré au repos
Les fichiers stockés et les identifiants sensibles sont chiffrés au repos.
Clés API cadrées
Les clés sont hachées, limitées en débit par clé et révocables à tout moment.
Isolation des projets
Les espaces gardent les connaissances de chaque projet séparées — sans recoupement.
Supprimer signifie disparu
Supprimez des données et elles disparaissent pour de bon — aucune copie fantôme.
Tarifs
Plus pour moins
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Installez en moins d'une minute
Plugin Claude Code, n'importe quel client MCP ou simplement REST — mêmes outils, même clé.
Claude Code — plugin marketplace
/plugin marketplace add l33tcy/memniva-claude /plugin install memniva@memniva export MEMNIVA_API_KEY=kfa_...
N'importe quel client MCP
{
"mcpServers": {
"memniva": {
"type": "http",
"url": "https://memniva.com/api/mcp",
"headers": { "x-api-key": "kfa_..." }
}
}
}API REST
curl -X POST https://memniva.com/api/v1/memory \
-H "x-api-key: kfa_..." \
-H "content-type: application/json" \
-d '{"content":"User prefers concise answers."}'Les agents peuvent se configurer eux-mêmes depuis memniva.com/llm-setup · complète Référence API
Questions fréquentes
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