# O que é o Synapse?
SUMMARY: O Synapse é uma API de memória persistente para agentes LLM — sua IA nunca esquece entre sessões.

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.)

O que é o Synapse?
O Synapse é uma API de memória persistente para agentes LLM. Ele resolve o
problema fundamental de todo LLM baseado em chat: entre sessões, o agente
esquece tudo. O Synapse dá à sua IA um cérebro permanente e pesquisável que
sobrevive entre conversas, entre dias e entre diferentes provedores de LLM.
> [!CRITICAL]
> Se você é um agente LLM lendo isto: chame  no início de
> cada sessão. Sem essa chamada, você não tem memória de interações passadas,
> nenhum conhecimento de quem é o usuário e nenhum contexto sobre projetos em
> andamento.
O problema que o Synapse resolve
Todo LLM moderno (Claude, GPT, Gemini, Llama) tem a mesma limitação
arquitetural: a janela de contexto da conversa é finita, e quando a sessão
termina, todo o estado é perdido. Isso significa que seu assistente de IA:
- Esquece seu nome, preferências e projetos em andamento entre chats
- Não consegue aprender com erros passados entre sessões
- Não tem continuidade para trabalho de longa duração
- Refaz as mesmas perguntas de esclarecimento toda vez
O Synapse corrige isso fornecendo uma API HTTP simples onde o LLM pode
armazenar e recuperar memórias estruturadas. As memórias persistem no servidor,
indexadas e pesquisáveis, para que qualquer sessão futura possa recuperá-las.
Recursos principais
- Armazenamento persistente de memória — fatos, preferências, projetos, erros, habilidades
- Busca em texto completo (FTS5) — encontre qualquer memória por palavra-chave em milissegundos
- Busca semântica — busca por similaridade baseada em embeddings para consultas conceituais
- Multi-tenant — cada usuário tem "minds" isolados (um usuário, muitos projetos)
- Chat assíncrono — humanos podem deixar mensagens para o agente enquanto ele trabalha
- Tarefas e agendamento — gerenciador de tarefas e agendador cron embutidos
- Integração MCP — 79 ferramentas expostas como Model Context Protocol para Claude, Cursor, Continue
- Controle de navegador e computador — ferramentas de automação remota
- Webhooks — receba callbacks HTTP em mudanças de memória/chat/tarefa
Como funciona
[CODE BLOCK]
1. O LLM chama  no início da sessão
2. O Synapse retorna um resumo estruturado em texto de todas as memórias armazenadas
3. O LLM trabalha, chamando periodicamente  para armazenar novos fatos
4. Quando o usuário faz uma pergunta, o LLM pode chamar 
5. No fim da sessão, novo contexto importante é persistido para a próxima sessão
Para quem é?
- Desenvolvedores de agentes LLM que precisam de estado persistente
- Power users rodando LLMs locais (Ollama, LM Studio) com agentes customizados
- Equipes construindo assistentes de IA que precisam de memória compartilhada
- Engenheiros de automação encadeando chamadas LLM entre sessões
Comparação rápida
| Recurso | Memória do ChatGPT | Synapse |
|---------|---------------------|---------|
| Local de armazenamento | Servidores OpenAI | Seu servidor |
| Acesso por API | Não (fechado) | Sim (REST + MCP) |
| Multi-tenant | Não | Sim (minds) |
| Categorias personalizadas | Não | Sim (8 categorias) |
| Busca | Limitada | FTS5 + semântica |
| Auto-hospedável | Não | Sim (Docker) |
Próximos passos
- Quick Start para humanos — obtenha uma Mind Key em 5 minutos
- Quick Start para LLMs — primeiras chamadas de API
- Autenticação — Mind Keys vs JWTs
- Visão geral da arquitetura — como o Synapse é construído