Skip to content

README.id.md

Latest commit

 

History

History
320 lines (231 loc) · 14.8 KB

README.id.md

File metadata and controls

320 lines (231 loc) · 14.8 KB
Raw

Uteke — Kasih AI kamu memori

Uteke

Beri AI kamu memori yang nggak pernah keluar dari laptop kamu.

AI kamu lupa semuanya antar sesi. Uteke fix ini — satu binary, fully offline, recall ~45ms.

CI Latest Release GitHub Stars License: Apache 2.0 Rust 1.75+ Docker Recall ~45ms

🇬🇧 English · 🇮🇩 Bahasa Indonesia

⚡ Mulai dalam 30 Detik

# Install (macOS, Linux, Windows)
curl -sSL codecora.dev/install | sh

# Simpan ingatan
uteke remember "Deploy v2.1 ke staging jam 3 sore"

# Cari lagi — berdasarkan makna, bukan cuma kata kunci
uteke recall "kapan deploy?"

Selesai. Tanpa API key. Tanpa Docker. Tanpa Python. Tanpa cloud.

First run otomatis download embedding model (~188MB, sekali doang) dan langsung jalan.

Mau simpan dengan metadata lengkap?

uteke remember "Deploy v2.1 ke staging" \
  --tags deploy,staging \
  --entity staging-server \
  --category infrastructure
📦 Opsi install lainnya
Metode Command
Homebrew brew install codecoradev/tap/uteke
Cargo cargo install uteke-cli
Docker docker run -d -p 127.0.0.1:8767:8767 -v uteke-data:/data ghcr.io/codecoradev/uteke:latest
Binary GitHub Releases (macOS, Linux, Windows)

📖 Panduan install lengkap · Docker docs

🚀 Onboarding (User baru & AI agent)

Kamu AI agent yang lagi baca ini? User kamu baru aja share link repo ini. Jalankan uteke onboard untuk konfigurasi uteke buat environment kamu — deteksi install, nanya agent apa kamu, toggle fitur, tulis config, dan tunjukin semua command yang tersedia. Kalau non-interaktif: uteke onboard --yes --agent <agent-kamu>.

Baru kenal uteke? Satu command dari nol sampai bisa pakai:

uteke onboard

Wizard-nya akan:

  1. Deteksi apakah uteke sudah terinstall dan store sudah ada
  2. Tanya AI agent apa yang kamu pakai (Hermes, Claude, Cursor, Pi, OpenCode)
  3. Pilih mode integrasi — manual tool calls vs automatic memory-provider
  4. Toggle fitur on/off (Aging, Auto-maintenance, Graph rerank, Salience/Recency boost, Server mode)
  5. Tulis ~/.uteke/uteke.toml dengan pilihan kamu
  6. Install file integrasi agent otomatis (uteke init)
  7. Tunjukkan semua command uteke, dikelompokkan per kategori

Non-interaktif (CI, script, AI agent):

uteke onboard --yes --agent hermes --namespace default

📖 Dokumentasi onboarding lengkap · CLI reference

🔥 Kenapa Uteke?

Bayangin: kamu baru habis 2 jam jelasin codebase ke ChatGPT. Sesi berikutnya? Kosong. Ulang dari nol. Lagi.

Setiap AI tool lupa. Context window penuh, sesi berakhir, dan AI kamu start over setiap kali. Uteke kasih memori persisten — dan semuanya tetap di mesin kamu.

Uteke Mem0 AgentMemory Letta Zep Engram
Setup Satu binary pip + Docker + Qdrant npm + Docker (iii-engine) pip + Docker + Postgres pip + Docker + Neo4j Satu binary (Go)
API key ❌ Nggak perlu ✅ OpenAI/LLM ✅ LLM key ✅ LLM key ✅ LLM key ❌ Nggak perlu
Offline ✅ Full ❌ Cloud embedding ❌ Butuh LLM ❌ Butuh LLM ❌ Butuh LLM + vector DB ✅ Full
Search Hybrid (Vector + FTS5 + RRF) Vector + Graph Vector + Graph Vector Temporal Graph FTS5 doang
Kecepatan recall ~45ms Network round-trip Network round-trip Network round-trip Network round-trip ~Cepat (lokal)
Data kamu ✅ Nggak pernah keluar ⚠️ Dikirim ke cloud LLM ⚠️ Dikirim ke cloud LLM ⚠️ Dikirim ke cloud LLM ⚠️ Dikirim ke cloud LLM ✅ Lokal
Stars 🌱 Growing ⭐ ~60K ⭐ ~25K ⭐ ~24K ⭐ ~5K ⭐ ~5K
Lisensi Apache 2.0 Apache 2.0 Apache 2.0 Apache 2.0 Apache 2.0 Apache 2.0

Uteke vs Engram: Dua-duanya single-binary, offline, tanpa API key. Tapi Engram cuma FTS5 (keyword search doang). Uteke punya vector semantic search + RRF fusion + rooms + time-travel + graph relationships + smart decay + document engine + batch import. Filosofi yang sama, fitur 10× lipat.

Uteke vs AgentMemory/Mem0/Letta/Zep: Mereka powerful — tapi semua butuh cloud LLM API key + Docker infra. Data kamu dikirim ke OpenAI/Anthropic. Uteke jalan fully offline dengan embedding ONNX lokal. Tanpa Docker, tanpa Python, tanpa API key.

Uteke vs alternatif cloud

💡 Buat Apa Uteke?

🤖 Lagi bangun AI agent? Kasih memori persisten tanpa dependency cloud. Agent kamu ingat preferensi user, keputusan sebelumnya, dan konteks — antar sesi, fully offline.

👥 Kerja tim? Pakai Rooms buat share knowledge. Meeting notes, keputusan project, pilihan arsitektur — bisa dicari semua orang, dengan atribusi author.

🔒 Bangun app buat domain sensitif? Kesehatan, keuangan, legal — data tetap di mesin kamu. Nggak ada API call, nggak ada telemetri, nggak ada cloud. Embedding lokal (ONNX, 768d).

⌨️ Power user yang hidup di terminal? Uteke adalah personal knowledge graph kamu. Simpan apapun, cari berdasarkan makna, hubungkan pikiran yang related. Semua dari command line.

✨ Fitur

Memori Inti

Fitur Apa fungsinya
🧠 Hybrid Search Cari berdasarkan makna (vector) + kata kunci exact (FTS5). Digabung dengan Reciprocal Rank Fusion (RRF).
🏠 Rooms Kelompokkan memori berdasarkan konteks (meeting, project, klien) dengan atribusi author.
⏳ Time-travel Recall memori seperti adanya di titik waktu manapun. uteke recall "deploy" --at 2025-01-15
🏷️ Metadata Kaya Tag, entity, kategori, key:value di setiap memori.
🧩 Tipe Memori Kategori bertipe (fact, procedure, decision, dll.) dengan auto-inferensi.
📎 Citations Atribusi sumber di setiap memori (URL, file, user, batch import).

Search & Intelligence

Fitur Apa fungsinya
🔗 Relationship Graph Hubungkan memori dengan edge bertipe (supersedes, contradicts, references). Auto-backlink.
🤖 Cosine Auto-Linking Otomatis bikin edge similar_to antar memori yang related.
📉 Smart Decay Skor importance komposit. Pin yang penting, biarkan yang basi memudar.
📈 Salience + Recency Boost recall dual-axis berdasarkan tipe dan usia memori.
🔍 Orphan Detection Cari memori terputus dengan importance rendah untuk dibersihkan.
🌙 Dream Cycle Maintenance satu perintah: lint → backlinks → dedup → orphans.

Integrasi

Fitur Apa fungsinya
🔌 MCP Server JSON-RPC via stdio + Streamable HTTP. Langsung pakai dengan Claude Code, Cursor, Hermes.
🖥️ Mode Server Daemon persisten — eliminates cold-start embedding load di setiap call.
📂 Batch Import Import seluruh direktori dengan routing strategi otomatis (dokumen vs. memori).
📝 Document Engine Wiki/knowledge base dengan uteke doc create/get/list + auto-chunking.
📥 Import/Export Backup dan restore berbasis JSONL.
🔑 View-Only API Keys Token read-only untuk akses GET saja ke server.

Performa & Privasi

Fitur Apa fungsinya
📦 Single Binary Zero dependency. Tanpa Docker, tanpa database server, tanpa Python, tanpa API key.
🔒 Fully Offline Embedding ONNX lokal (EmbeddingGemma Q4, 768d). Tanpa telemetri, tanpa cloud.
⚡ Recall Cache Cache LRU yang eliminate redundant embedding untuk query berulang.
🔥 Tiered Memory Tracking Hot/Warm/Cold dengan auto-cleanup memori basi.
🔄 Embed Fallback Degrade ke no-op embedder kalau local model gagal (nggak pernah crash).
👥 Namespace Multi-Agent Memori terisolasi penuh per agent, tanpa overhead.
📊 Benchmark uteke bench untuk perf testing. Lihat hasil.
🔌 Konfigurasi MCP Server — connect ke Claude Code, Cursor, Hermes 
// .mcp.json (Claude Code, Cursor)
{ "mcpServers": { "uteke": { "command": "uteke-mcp" } } }

Untuk Claude Desktop, Hermes, dan HTTP transport, lihat MCP docs.

📖 Dokumentasi lengkap · Referensi CLI · Konfigurasi

🏗️ Arsitektur

graph LR
    Input[Query User] --> Embed[Embedder ONNX Lokal<br/>768d, EmbeddingGemma Q4]
    Embed --> HNSW[HNSW Vector Index<br/>usearch]
    Embed --> FTS5[FTS5 Full-Text<br/>SQLite]
    HNSW --> RRF[Reciprocal Rank Fusion<br/>k=60]
    FTS5 --> RRF
    RRF --> Results[Hasil Ranked]

    style Input fill:#4a9eff,color:#fff
    style Results fill:#4aff9e,color:#000
    style RRF fill:#ff9e4a,color:#fff
Loading

Cara kerja hybrid search:

  1. HNSW (usearch) — cari berdasarkan makna ("deploy" cocok dengan "rollout")
  2. FTS5 (SQLite) — cari berdasarkan kata exact ("deploy" cocok dengan "deploy")
  3. RRF (k=60) — gabungkan dua ranked lists → terbaik dari keduanya

Semua jalan in-process. Tanpa network. Tanpa cloud. Tanpa server (kecuali mau pakai mode server).

Diagram arsitektur Uteke

❓ FAQ

Bedanya Uteke sama Mem0 atau Letta apa?

Mem0 dan Letta bagus — tapi mereka butuh API key cloud (OpenAI/LLM) dan infrastruktur eksternal (Docker, Postgres, Qdrant). Data kamu dikirim ke cloud LLM provider. Uteke itu satu binary tanpa API key sama sekali. Semua embedding jalan lokal via ONNX. Data kamu nggak pernah keluar dari mesin kamu. Lihat tabel perbandingan.

Bedanya sama AgentMemory?

AgentMemory (25K stars) itu platform TypeScript/Node.js dengan 53 MCP tools dan 12 auto-hooks. Feature-rich tapi butuh Docker + iii-engine + LLM API key. Uteke itu Rust, zero dependency, dan jalan fully offline. Kalau mau integrasi maksimum dan nggak masalah cloud dependency → AgentMemory. Kalau mau privasi, kecepatan, dan zero setup → Uteke.

Bedanya sama Engram?

Engram (2.4K stars, Go) punya filosofi yang sama: single binary, zero deps, MCP server, local-first. Bedanya di search: Engram cuma pakai FTS5 (keyword matching). Uteke pakai hybrid search (HNSW vector similarity + FTS5 + Reciprocal Rank Fusion) — artinya kamu bisa cari berdasarkan makna, bukan cuma kata exact. Uteke juga punya rooms, time-travel, graph relationships, smart decay, document engine, dan batch import.

Uteke bisa ingat apa aja?

Apapun yang text-based: keputusan, meeting notes, code snippet, konteks project, catatan personal, state agent. Bisa di-tag, di-kategorikan, dan di-link antar memori. Flag --batch-dir bisa import seluruh direktori dokumen sekaligus.

Beneran bisa offline?

Ya. Embedding model (EmbeddingGemma Q4, 768d) download sekali (~188MB) saat first run. Setelah itu, zero network call. Tanpa telemetri. Kalau local model gagal, Uteke degrade ke no-op embedder — nggak pernah crash dan nggak pernah manggil cloud API.

Cepetan recall-nya?

~45ms sebagai library (diukur di 100–10K memori). Nggak ada network round-trip karena semuanya lokal. Recall cache LRU menghilangkan komputasi embedding berulang untuk query yang sama.

Bisa dipakai sama AI tool yang udah ada?

Bisa. Uteke punya MCP server yang langsung pakai dengan Claude Code, Cursor, dan Hermes. Bisa juga pakai HTTP API langsung di bahasa pemrograman apapun. Lihat setup MCP →

Sudah production-ready?

Uteke sekarang v0.7.2 dengan 206 test, CI/CD di setiap commit, dan benchmark harness. Dipakai production oleh tim CodeCora dan early adopter lain. Masih di versi 0.x — mungkin ada rough edges, tapi core-nya udah stabil.

🤝 Kontribusi

cargo build --workspace        # Build
cargo test --workspace         # Test (206 test)
cargo clippy -- -D warnings    # Lint
cargo fmt                      # Format

Kontribusi diterima! Baca CONTRIBUTING.md untuk panduan lengkap.

📄 Lisensi

Apache License 2.0 — pakai, fork, ship.

⭐ Star History

Star History Chart

Berguna? ⭐ Star repo ini — bantu orang lain nemuin Uteke.

Star repo ini