Memória persistente com crossover entre IAs — o que uma sabe, todas sabem. Busca semântica de 100% de recall em cubos isolados, para qualquer LLM (Claude, GPT, Gemini, local), com N cubos de crossover.
O que uma IA aprende, todas sabem. A memória não fica presa num modelo nem numa máquina — vive no seu cubo, e qualquer LLM que você conectar lê e escreve o mesmo contexto.
Você já segurou um cubo mágico nas mãos — agora veja a projeção dele. Cada texto vira um ponto em coordenadas exatas (0.9, 0.5, …) dentro do cubo de 384 dimensões. A informação mora na posição precisa, não no canto. Representação exata do significado, sem aproximação.
Resolver o cubo = encontrar o documento mais próximo. Busca = similaridade semântica exata no Cubo do projeto. O Cube Memory varre cada vetor e devolve o vizinho exato — 100% recall, sem nunca esquecer o estado.
Encoder semântico denso de alta performance. Vetoriza textos com latência mínima e throughput industrial, 100% em CPU.
| Dimensões | 384D |
| Execução | 100% CPU · sem GPU |
| Performance | 169.228 enc/s |
| Latência | sub-milissegundo |
Motor de busca exata por similaridade semântica. Sem aproximações, sem perda de resultados relevantes — cada consulta retorna o vizinho real.
| Tipo de busca | exata · sem aproximação |
| Recall | 100% garantido |
| Latência | ~28.7ms |
| Isolamento | 1 índice por projeto |
Cada projeto tem seu próprio Cubo de dados. A busca roda exclusivamente no universo do seu tenant — isolamento total, sem vazamento entre clientes, sem perda de recall.
| Isolamento | 1 Cubo por projeto |
| Busca filtrada | 100% recall garantido |
| Vazamento entre tenants | impossível |
| Latência | sub-milissegundo |
Índices memory-mapped com carga sob demanda e evicção LRU: a RAM fica ancorada apenas nos tenants ativos, sustentando milhares de cubos isolados num servidor pequeno.
| Carga | mmap zero-copy · lazy load |
| RAM residente | só tenants ativos (LRU) |
| Precisão | cosseno exato |
| Cold-start | reload do disco sob demanda |
A única solução com 7 propriedades únicas verificadas, benchmarkadas e protegidas por patente.
Busca semântica roda 100% na CPU. Seu LLM (LLaMA, Mistral, DeepSeek) tem toda a VRAM e GPU disponíveis — sem divisão, sem context switch, sem OOM.
Motor de busca semântica exata. Você nunca perde o resultado certo: é o fim das alucinações de RAG causadas por recall aproximado falho.
Índices memory-mapped com carga sob demanda e evicção LRU. A RAM fica ancorada só nos tenants ativos — milhares de cubos isolados num servidor pequeno.
Seus dados são cifrados com AES-256-GCM usando uma chave derivada da sua API key via PBKDF2 (260k iter). O servidor nunca vê seus dados em claro — nem nós mesmos. É a mesma arquitetura do 1Password.
Busca exaustiva exata: o documento certo sempre aparece. A solução definitiva contra alucinações de RAG por busca aproximada.
Encoder semântico denso de alta performance. Vetoriza textos com latência mínima e throughput industrial, 100% em CPU.
Editor automático por heading, auto-conexões semânticas e comando /vincular para backlinks inteligentes. Seu vault, buscável por qualquer LLM.
Claude Code, Cursor, Windsurf e qualquer LLM via Model Context Protocol. Um comando conecta sua IA ao Cube Memory — sem código, sem configuração local.
Arquitetura descentralizada. Cada nó carrega o índice binário (8MB/1M docs). Busca semântica offline em dispositivos de borda sem infraestrutura cloud.
Veja a codificação e os sentinelas passivos acontecendo em tempo real. Motor: CubeEncoder
■ Purple = active bits (carry semantic signal)
□ Red = sentinel bits (passive traps — access triggers alert)
Click any red sentinel bit above to simulate an intrusion.
Escreva, conecte e busque suas notas com a mesma tecnologia vetorial que alimenta os maiores sistemas de IA do mundo.
O Cube Memory é o único banco vetorial com MCP HTTP nativo. Conecte Claude Code, Cursor, Windsurf ou qualquer LLM sem instalar nada localmente.
SDKs oficiais para JavaScript/TypeScript e Python. CLI para terminal. CDN para browser. Tudo com a mesma API.
import { createCubeClient } from '@cubememory/sdk';
const cube = createCubeClient(url, apiKey);
const results = await cube.index('docs').search('query');Ver documentação →from cubememory import CubeClient
cube = CubeClient(url, api_key, project_id)
results = cube.index('docs').search('query')Ver documentação →cube config set --key cm_live_xxx cube index search my-docs "wireless headphones" cube memory store "User prefers dark mode"Ver documentação →
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