Instalação rápida

Instale o binário

O mise baixa o arquivo da release para o seu SO e processador e confere com o arquivo .sha256 publicado. Não precisa de toolchain Rust nem de Docker.

mise use -g github:akitaonrails/ai-memory

Crie o diretório de dados e suba o servidor

init só cria o diretório de dados. serve precisa ficar rodando, então dê um terminal só para ele. Ele escuta apenas nesta máquina e não precisa de token.

ai-memory init
ai-memory serve --transport http --bind 127.0.0.1:49374

Abra seu agente por ele

A primeira abertura de um harness instala os hooks e a entrada MCP dele, se estiverem faltando. Abrir o claude direto continua funcionando depois.

ai-memory run claude

Instale o pacote

O pacote -bin é um binário pré-compilado para x86_64 ou aarch64. Os dois pacotes trazem uma unit de usuário e uma unit de sistema para o systemd.

yay -S ai-memory-bin    # binário pré-compilado para Linux x86_64/aarch64
yay -S ai-memory        # compila a partir do código-fonte

Crie o diretório de dados

mkdir -p ~/.config/ai-memory ~/.local/share/ai-memory
ai-memory --data-dir ~/.local/share/ai-memory \
  --config ~/.config/ai-memory/config.toml init

Inicie o serviço de usuário

Não precisa de sudo, e todo o estado fica no seu diretório home. A seção de serviços cobre a unit de sistema e como continuar rodando depois do logout.

systemctl --user enable --now ai-memory.service

Abra seu agente por ele

ai-memory run claude

Baixe e extraia

Este arquivo é para Apple Silicon. Em um Mac Intel, troque aarch64 por x86_64. Um download pelo navegador precisa de xattr -d com.apple.quarantine ./ai-memory uma vez. Um download por curl não precisa.

mkdir -p ~/Applications/ai-memory && cd ~/Applications/ai-memory
curl -fsSL -O https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/ai-memory-macos-aarch64.tar.gz
tar -xzf ai-memory-macos-aarch64.tar.gz

Crie o diretório de dados e suba o servidor

Deixe o serve rodando neste terminal. Com o agente launchd, ele passa a subir no login.

./ai-memory init
./ai-memory serve --transport http --bind 127.0.0.1:49374

Configure seu agente em um segundo terminal

Deixe o binário extraído onde está, porque os comandos dos hooks apontam para esse caminho.

cd ~/Applications/ai-memory
./ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply
./ai-memory install-mcp --client claude-code --apply

Instale o script wrapper

O wrapper é um shell script pequeno que vai para ~/.local/bin/ai-memory. O README tem o script de instalação, que confere o download com o arquivo SHA-256 antes de instalar. Copie de lá.

Suba o servidor

A imagem cobre linux/amd64 e linux/arm64. Em um host com Podman, troque docker por podman. O wrapper usa Podman rootless sozinho quando o Docker não está instalado.

docker run -d --name ai-memory \
    --restart unless-stopped \
    -p 127.0.0.1:49374:49374 \
    -v ai-memory-data:/data \
    docker.io/akitaonrails/ai-memory:latest

Configure seu agente

Depois disso, abra o Claude Code como sempre. Este caminho tem um limite: os hooks em shell do wrapper não aplicam as regras de captura ignore_paths por repositório. O binário nativo aplica.

ai-memory install-mcp   --client claude-code --apply
ai-memory install-hooks --agent  claude-code --apply

Decida onde seu agente roda

Um agente aberto dentro do WSL2 precisa do ai-memory dentro do WSL2. Esse caminho é suportado e é igual ao da aba Docker: instale o wrapper a partir do README no seu shell do WSL2. Com Docker Desktop, habilite antes a integração com WSL para a distro.

Suba o servidor dentro do WSL2

docker run -d --name ai-memory \
    --restart unless-stopped \
    -p 127.0.0.1:49374:49374 \
    -v ai-memory-data:/data \
    akitaonrails/ai-memory:latest

Configure seu agente, também dentro do WSL2

O Windows nativo é experimental. Ele tem um zip da release com o ai-memory.exe, um wrapper de Docker em PowerShell e uma receita de serviço com WinSW. O guia de Windows tem os três.

ai-memory install-mcp --client claude-code --apply
ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply