core

CORE : Votre cerveau numérique - Mémoire + Actions pour les outils d’IA

Vos informations critiques sont dispersées dans des outils qui ne communiquent pas entre eux. Votre conversation IA commence par "laissez-moi vous donner du contexte". Vos expériences et apprentissages restent dans votre tête, et votre tête n’est pas extensible.

CORE se souvient. Ce n’est pas une base de données. Ce n’est pas une barre de recherche. Un cerveau numérique qui apprend ce qui compte, relie ce qui est pertinent, et met en avant ce dont vous avez besoin.

Pour les développeurs

CORE donne à vos outils IA une mémoire persistante et la capacité d’agir dans les applications que vous utilisez.

• Contexte préservé entre Claude Code, Cursor et autres agents de codage
• Effectuez des actions dans Linear, GitHub, Slack, Gmail, Google Sheets et autres applications
• Connectez une fois via MCP, fonctionne partout
• Open-source et auto-hébergeable ; vos données, votre contrôle

Ce que vous pouvez faire

1. Ne vous répétez plus, le contexte circule automatiquement

CORE devient votre couche de mémoire persistante pour les agents de codage. Demandez à n’importe quel outil IA d’extraire le contexte pertinent.

Search core memory for architecture decisions on the payment service

What my content guidelines from core to create the blog?

2. Effectuez des actions dans vos applications depuis Claude/Cursor

Connectez vos applications une fois, effectuez des actions depuis n'importe où.

• Créez/lisez des tickets GitHub, Linear
• Rédigez/envoyez/lisez un email et stockez les infos pertinentes dans CORE
• Gérez votre agenda, mettez à jour un tableur

3. Reprenez là où vous vous êtes arrêté avec le code Claude/cursor

Vous reprenez une fonctionnalité après une semaine ? Rattrapez-vous instantanément.

What did we discuss about the checkout flow? Summarize from memory.

Refer to past discussions and remind me where we left off on the API refactor

Qu'est-ce qui rend CORE différent

• Graphique de contexte temporel : CORE ne se contente pas de stocker des faits — il se souvient de l'histoire. Quand les choses se sont produites, comment votre réflexion a évolué, ce qui a mené à chaque décision. Vos préférences, objectifs et choix passés — tous connectés dans un graphe qui comprend la séquence et le contexte.
• 88,24 % de précision de rappel : Testé sur le benchmark LoCoMo. Lorsque vous demandez quelque chose à CORE, il trouve ce qui est pertinent. Pas de recherche par mot-clé, une véritable compréhension sémantique avec raisonnement multi-sauts.
• Vous le contrôlez : Votre mémoire, vos règles. Modifiez ce qui est incorrect. Supprimez ce qui n'a pas sa place. Visualisez comment vos connaissances sont reliées. CORE est transparent, vous voyez exactement ce qu'il sait.
• Open Source : Pas de boîte noire. Pas de verrouillage fournisseur. Votre cerveau numérique vous appartient.

🚀 Démarrage rapide

Choisissez votre voie :

| | CORE Cloud | Auto-hébergement | |---|---|---| | Temps d'installation | 5 minutes | 15 minutes | | Idéal pour | Essai rapide, pas d'infrastructure | Contrôle total, vos serveurs | | Prérequis | Juste un compte | Docker, 4 Go de RAM |

Cloud

• Inscrivez-vous sur app.getcore.me
• Connectez une source (Claude, Cursor ou tout outil compatible MCP)
• Commencez à utiliser CORE pour effectuer n'importe quelle action ou stocker des informations sur vous en mémoire

Auto-hébergement

Déploiement rapide

Ou avec Docker

• Clonez le dépôt :

git clone https://github.com/RedPlanetHQ/core.git
cd core

• Configurez les variables d'environnement dans core/.env :

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

• Démarrez le service

docker-compose up -d

Une fois déployé, vous pouvez configurer vos fournisseurs d’IA (OpenAI, Anthropic) et commencer à construire votre graphe de mémoire.

👉 Voir le guide complet d’auto-hébergement

Remarque : Nous avons essayé des modèles open-source comme Ollama ou GPT OSS mais la génération de faits n’était pas satisfaisante, nous cherchons encore comment améliorer cela et prendrons ensuite en charge les modèles OSS.

🛠️ Installation

Recommandé

claude mcp add --transport http --scope user core-memory https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Claude-Code

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=cursor",
      "headers": {}
    }
  }
}

https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Claude

CLIs

[features]
rmcp_client=true
[mcp_servers.memory]
url = "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=codex"

[features]
rmcp_client=true
[mcp_servers.memory]
url = "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=codex"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer CORE_API_KEY" }

{
  "mcpServers": {
    "corememory": {
      "httpUrl": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=geminicli",
      "timeout": 5000
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "core": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Copilot-CLI",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

IDE

{
  "servers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Vscode",
      "type": "http",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "core-memory": {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=VSCode-Insiders",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
        }
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "serverUrl": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp/source=windsurf",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer "
      }
    }
  }
}

{
  "core-memory": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Zed"]
  }
}

Agents de codage

amp mcp add core-memory https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=amp

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=augment-code",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Cline",
      "type": "streamableHttp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "core-memory": {
    "type": "streamable-http",
    "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Kilo-Code",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer your-token"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Kiro",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "httpUrl": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Qwen",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Accept": "application/json, text/event-stream"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Roo-Code",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcp": {
    "core-memory": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Opencode",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "core": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Copilot-Agent",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Qodo-Gen"
    }
  }
}

Terminaux

{
  "core": {
    "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Warp",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

{
  "$schema": "https://charm.land/crush.json",
  "mcp": {
    "core": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Crush",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Applications de bureau

{
  "core-memory": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=perplexity"]
  }
}

Outils de développement

droid mcp add core https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Factory --type http --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

acli rovodev mcp

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Rovo-Dev"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "core": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Trae"
    }
  }
}

🔨 Outils disponibles

La mémoire CORE MCP fournit les outils suivants que les LLMs peuvent utiliser :

• memory_search : Recherche le contexte pertinent dans la mémoire CORE.
• memory_ingest : Ajoute un épisode dans la mémoire CORE.
• memory_about_user : Récupère la persona de l'utilisateur depuis la mémoire CORE.
• initialise_conversation_session : Initialise la conversation et attribue un identifiant de session à une conversation.
• get_integrations : Récupère quelle intégration pertinente doit être utilisée parmi les intégrations connectées.
• get_integrations_actions : Récupère quel outil doit être utilisé parmi les outils d'intégrations pour la tâche.
• execute_integrations_actions : Exécute l'outil pour cette intégration.

Comment cela fonctionne

Ingestion de la mémoire

Lorsque vous enregistrez un contexte dans CORE, il passe par quatre phases :

• Normalisation : Lie la nouvelle information au contexte récent, divise les documents en segments cohérents tout en maintenant les références croisées
• Extraction : Identifie les entités (personnes, outils, projets), crée des déclarations avec contexte et date, cartographie les relations
• Résolution : Détecte les contradictions, suit l'évolution des préférences, préserve plusieurs perspectives avec provenance
• Intégration au graphe : Relie les entités, déclarations et épisodes dans un graphe de connaissances temporel

• Entités : CORE, Next.js
• Déclaration : CORE a été développé avec Next.js
• Relation : a été développé avec

Rappel de la mémoire

Lorsque vous interrogez CORE :

• Recherche : Approche hybride : mots-clés + sémantique + parcours de graphe
• Reclassement : Met en avant les résultats les plus pertinents et diversifiés
• Filtre : Applique des filtres de temps, fiabilité et force des relations
• Résultat : Retourne les faits ET les épisodes dont ils proviennent

🛠️ Pour les créateurs d’agents

Vous développez des agents IA ? CORE vous fournit une infrastructure mémoire + une infrastructure d’intégrations pour que vous puissiez vous concentrer sur la logique de votre agent.

Ce que vous obtenez

Infrastructure mémoire

• Graphe de connaissance temporel avec 88,24 % de précision LoCoMo
• Recherche hybride : sémantique + mots-clés + parcours de graphe
• Suit l’évolution du contexte et les contradictions

• Connectez GitHub, Linear, Slack, Gmail une seule fois
• Votre agent bénéficie des outils MCP pour toutes les applis connectées
• Pas de flux OAuth à gérer, pas de maintenance d’API

Exemples de projets

core-cli — Un agent gestionnaire de tâches qui se connecte à CORE pour la mémoire et synchronise avec Linear, GitHub Issues.

holo — Transformez votre mémoire CORE en site personnel avec chat.

Ressources

• Référence API
• Documentation SDK
• Besoin d’une intégration spécifique ? Ouvrez une issue GitHub

🔥 Faits marquants de la recherche

La mémoire CORE atteint une précision moyenne de 88,24% sur le jeu de données Locomo pour toutes les tâches de raisonnement, surpassant nettement les autres fournisseurs de mémoire.

| Type de tâche | Description | |---------------|-------------| | Single-hop | Réponses basées sur une seule session | | Multi-hop | Synthèse d'informations provenant de plusieurs sessions | | Domaine ouvert | Intégration des infos utilisateur avec des connaissances externes | | Raisonnement temporel | Indices liés au temps et compréhension des séquences |

Voir la méthodologie et les résultats du benchmark →

🔒 Sécurité

Certifié CASA Tier 2 — Audit externe conforme aux exigences OAuth de Google.

• Chiffrement : TLS 1.3 (transit) + AES-256 (repos)
• Authentification : OAuth 2.0 et lien magique
• Contrôle d'accès : Isolement par espace de travail, permissions par rôle
• Architecture zéro confiance : Ne jamais faire confiance, toujours vérifier

• Modifier et supprimer à tout moment
• Jamais utilisées pour l'entraînement des modèles IA
• Option auto-hébergement pour une isolation totale

Rapport de vulnérabilités : harshith@poozle.dev

Documentation

Explorez notre documentation pour tirer le meilleur parti de CORE

• Auto-hébergement
• Concepts de base
• Graphique de mémoire
• Référence API

🧑‍💻 Support

Des questions ou des retours ? Nous sommes là pour vous aider :

• Discord : Rejoindre le canal core-support
• Documentation : docs.getcore.me
• Email : manik@poozle.dev

Consignes d'utilisation

À stocker :

• Historique des conversations
• Préférences utilisateur
• Contexte des tâches
• Documents de référence

• Données sensibles (PII)
• Identifiants
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• Données temporaires

👥 Contributeurs

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-01-10 ---