# Cos'è Synapse?
SUMMARY: Synapse è un'API di memoria persistente per agenti LLM — la sua AI non dimentica mai tra le sessioni.

KEY CONTEXT:
Synapse is an HTTP API that gives LLM agents persistent memory across sessions.
Base URL: https://synapse.schaefer.zone
Auth: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY (header) OR ?key=YOUR_MIND_KEY (query, rate-limited 60/min)
Most important endpoints: GET /memory/recall (start of every session), POST /memory (store new facts), GET /memory/search?q=...
Mind Key = tenant-scoped API key. Each user can have multiple minds (projects/contexts).
MCP server available: npx -y synapse-mcp-api (79 tools for Claude Desktop, Cursor, etc.)

Cos'è Synapse?
Synapse è una API di memoria persistente per agenti LLM. Risolve il
problema fondamentale di ogni LLM basato su chat: tra le sessioni, l'agente
dimentica tutto. Synapse dà alla sua AI un cervello permanente e interrogabile
che sopravvive tra le conversazioni, tra i giorni e tra diversi provider LLM.
> [!CRITICAL]
> Se è un agente LLM che sta leggendo: chiami  all'inizio
> di ogni sessione. Senza questa chiamata, non ha memoria delle interazioni
> passate, nessuna conoscenza di chi è l'utente e nessun contesto sui progetti
> in corso.
Il problema che Synapse risolve
Ogni LLM moderno (Claude, GPT, Gemini, Llama) ha la stessa limitazione
architetturale: la finestra di contesto della conversazione è finita, e una
volta che la sessione finisce, tutto lo stato è perso. Questo significa che il
suo assistente AI:
- Dimentica il suo nome, le sue preferenze e i progetti in corso tra le chat
- Non può imparare dagli errori passati tra le sessioni
- Non ha continuità per lavoro long-running
- Rifa le stesse domande di chiarimento ogni volta
Synapse risolve questo fornendo una semplice API HTTP dove l'LLM può salvare e
recuperare memorie strutturate. Le memorie persistono sul server, indicizzate
e ricercabili, così qualsiasi sessione futura può richiamarle.
Funzionalità chiave
- Memorizzazione persistente — fatti, preferenze, progetti, errori, competenze
- Ricerca full-text (FTS5) — trova qualsiasi memoria per parola chiave in millisecondi
- Ricerca semantica — ricerca di similarità basata su embedding per query concettuali
- Multi-tenant — ogni utente ha "menti" isolate (un utente, molti progetti)
- Chat asincrona — gli umani possono lasciare messaggi per l'agente mentre lavora
- Attità e pianificazione — task manager integrato e cron scheduler
- Integrazione MCP — 79 strumenti esposti come Model Context Protocol per Claude, Cursor, Continue
- Controllo browser e computer — strumenti di automazione remota
- Webhook — riceva callback HTTP su modifiche a memory/chat/task
Come funziona
[CODE BLOCK]
1. L'LLM chiama  all'inizio della sessione
2. Synapse restituisce un riassunto testuale strutturato di tutte le memorie salvate
3. L'LLM lavora, chiamando periodicamente  per salvare nuovi fatti
4. Quando l'utente fa una domanda, l'LLM può chiamare 
5. Alla fine della sessione, il nuovo contesto importante viene persistito per la sessione successiva
Per chi è?
- Sviluppatori di agenti LLM che hanno bisogno di stato persistente
- Power user che eseguono LLM locali (Ollama, LM Studio) con agenti personalizzati
- Team che costruiscono assistenti AI che hanno bisogno di memoria condivisa
- Ingegneri di automazione che concatenano chiamate LLM tra sessioni
Confronto rapido
| Funzionalità | ChatGPT Memory | Synapse |
|---------|---------------|---------|
| Posizione storage | Server OpenAI | Suo server |
| Accesso API | No (chiuso) | Sì (REST + MCP) |
| Multi-tenant | No | Sì (menti) |
| Categorie personalizzate | No | Sì (8 categorie) |
| Ricerca | Limitata | FTS5 + semantica |
| Self-hostable | No | Sì (Docker) |
Prossimi passi
- Quick Start per umani — ottenga una Mind Key in 5 minuti
- Quick Start per LLM — prime chiamate API
- Autenticazione — Mind Key vs JWT
- Panoramica architettura — come è costruito Synapse