Todas as suas IAs. Uma única memória.

Um cérebro que acompanha você entre diferentes IAs

O AI Brain foi construído sobre MCP, um protocolo aberto que padroniza a conexão entre aplicações de IA, ferramentas e fontes externas de dados. Em vez de manter uma memória separada dentro de cada plataforma, você conecta diferentes clientes ao mesmo endpoint.

A disponibilidade das tools, da autenticação OAuth e das ações de escrita pode variar conforme o cliente, o plano e as permissões oferecidas por cada plataforma.

O problema

Suas IAs são poderosas.
A memória entre elas ainda é fragmentada.

Você discute uma estratégia no ChatGPT. Depois abre o Claude para aprofundar o raciocínio. Usa o Codex para implementar. Consulta o Gemini sobre outra parte do projeto. Pede ao Grok que pesquise uma referência. Cada ferramenta produz decisões, descobertas e aprendizados importantes — mas quando você troca de cliente, grande parte do contexto precisa ser reconstruída.

Você volta a explicar:

Quem você é
O que está construindo
Quais decisões já foram tomadas
Quais abordagens já foram descartadas
Quais padrões devem ser seguidos
Quais erros não devem ser repetidos
Como determinado projeto funciona
Qual é o seu tom de comunicação
Quais regras são permanentes
O que outra IA já descobriu

O problema não é a falta de inteligência dos modelos.
O problema é a falta de uma memória comum entre eles.

Você não precisa de mais uma IA isolada. Precisa que as IAs que já usa compartilhem continuidade.

[01]

Repetição de contexto

Você perde tempo explicando novamente informações que outra IA já recebeu.

[02]

Decisões dispersas

Uma decisão importante pode estar escondida em uma conversa antiga, uma issue, uma nota, um commit ou um documento.

[03]

Dependência de plataforma

O contexto fica preso ao ecossistema em que foi criado.

[04]

Aprendizado descartável

Uma IA resolve um problema, mas esse aprendizado não se transforma em conhecimento reutilizável para as outras.

[05]

Fragmentação entre projetos

Padrões que deveriam valer para vários projetos ficam duplicados ou esquecidos em repositórios e conversas diferentes.

O AI Brain transforma contexto temporário em memória reutilizável.

A solução

Um cérebro externo,
acessível por todas as suas IAs.

O AI Brain é um servidor MCP hospedado que funciona como uma camada externa de memória. Cada usuário possui seu próprio brain individual. Ao conectar uma IA ao AI Brain, ela passa a ter acesso a tools específicas de memória.

Armazenar memórias
Pesquisar conhecimento
Recuperar uma nota completa
Explorar memórias recentes
Remover informações
Navegar por links e backlinks
Reutilizar decisões entre projetos
Compartilhar contexto entre diferentes clientes

A memória não pertence ao ChatGPT. Não pertence ao Claude. Não pertence ao Codex. Não pertence ao projeto atual. Ela pertence ao usuário.

A IA pode mudar. O seu cérebro externo permanece.

Um brain por usuário · Cross-cliente · Cross-projeto · Independente do modelo

Cada cliente faz sua própria conexão com o servidor MCP. Quando uma informação é armazenada no AI Brain, ela deixa de existir apenas dentro da conversa que a originou. Outra IA conectada pode pesquisar esse conhecimento, recuperar a memória completa e utilizá-la como contexto para uma nova tarefa.

Uma sessão descobre. O AI Brain preserva. Outra sessão continua.

// exemplo prático
1. Claude analisa a arquitetura de um produto.
2. Claude registra a decisão no AI Brain.
3. Dias depois, Codex começa a implementação.
4. Codex pesquisa o AI Brain.
5. Codex recupera a decisão arquitetural, as
   restrições e os motivos daquela escolha.
6. A implementação começa com o contexto
   já consolidado.

Como funciona

Seis passos entre assinar e acumular memória.

Crie seu brain

Assine o AI Brain e faça login com o e-mail da assinatura para ativar seu brain individual, associado à sua conta.

Conecte suas IAs

Adicione o endpoint do AI Brain aos clientes compatíveis com MCP.

https://mcp-ai-brain.vercel.app/mcp

Faça a autenticação

Nos clientes com suporte nativo a OAuth, o login acontece pela própria tela de consentimento do AI Brain: você informa o e-mail associado à conta, recebe um código OTP e autoriza a conexão.

Registre conhecimento

Peça para a IA armazenar uma decisão, um padrão, uma regra, um resumo de projeto, um aprendizado, uma preferência, um procedimento, uma arquitetura, uma documentação ou um contexto importante.

Recupere em qualquer cliente conectado

Em outra IA, peça para pesquisar ou recuperar aquela memória.

Construa uma memória acumulativa

Com o tempo, o AI Brain deixa de ser apenas um conjunto de notas e se torna um grafo de decisões, projetos, pessoas, conceitos e aprendizados relacionados.

As cinco tools MCP

Cinco primitivas de memória.
Uma camada inteira de continuidade.

O AI Brain não expõe dezenas de ferramentas genéricas. Ele oferece cinco operações claras, pensadas especificamente para memória.

Tool	Função
`brain_store`	Cria ou atualiza uma memória por título
`brain_recall`	Recupera uma memória completa
`brain_search`	Pesquisa o cérebro e retorna resultados ranqueados
`brain_list`	Lista memórias recentes ou filtradas por tag
`brain_delete`	Remove uma memória por título ou identificador

brain_store

Armazenar

Grava ou atualiza uma nota em Markdown: até 64 KiB de conteúdo, até 20 tags, links no formato [[wiki-link]], decisões, regras, contexto e documentação. Sempre que uma memória é escrita, seus wiki-links são interpretados e convertidos em conexões no grafo.

brain_recall

Recuperar

Traz uma memória completa por título ou identificador. A resposta pode incluir conteúdo integral, metadados, tags, links de saída, backlinks e relações com outras memórias.

brain_search

Pesquisar

Pesquisa título e conteúdo usando full-text search do Postgres, com resultados ranqueados, snippets relevantes e filtros por tags. A busca atual é lexical — busca semântica é evolução prevista, não recurso do plano atual.

brain_list

Explorar

Lista memórias recentes e permite filtragem opcional por tag. Útil para explorar o brain, revisar registros recentes, encontrar memórias por categoria e entender a evolução de um projeto.

brain_delete

Esquecer

Remove uma memória por título ou identificador. A operação é idempotente e as relações derivadas são atualizadas em cascata.

superfície mínima

Intenção, não caminho de arquivo

Cinco verbos cognitivos — lembrar, procurar, recuperar, explorar, esquecer — dão ao modelo uma superfície menor e semanticamente clara, em vez de fazê-lo raciocinar sobre pastas, caminhos e sobrescrita de arquivos.

Modelo mental

Familiar como um segundo cérebro.
Construído para as IAs usarem.

O modelo mental se inspira em sistemas de conhecimento conectados: notas em Markdown, títulos, tags, [[wiki-links]], links de saída, backlinks, nós relacionados e grafo. A diferença é que essa estrutura não foi criada principalmente para um humano abrir um aplicativo e navegar entre pastas — foi criada para que modelos e agentes consultem a memória diretamente por tools.

Não é apenas uma nota. É uma unidade de memória que outra IA pode recuperar e utilizar.

# Decisão: processamento assíncrono do Smart Clips

O pipeline deve ser assíncrono, idempotente,
versionado e retomável.

## Motivo

Vídeos podem ter até 60 minutos e não devem
depender do ciclo de vida de uma requisição HTTP.

## Relacionados

- [[Smart Clips]]
- [[Arquitetura de Jobs]]
- [[Vercel Runtime Constraints]]
- [[Publication Gate]]

## Tags

architecture
decision
smart-clips
async-processing

O que pode ser armazenado

O conhecimento que não deveria desaparecer
quando a conversa termina.

Projetos

Objetivos e escopo
Arquitetura e estado atual
Próximos passos e bloqueadores
Decisões pendentes
Relações com outros projetos

Desenvolvimento de software

Padrões de código e ADRs
Convenções do repositório
Decisões arquiteturais e restrições
Soluções para incidentes
Lições aprendidas e o porquê das decisões

Marca e comunicação

Posicionamento e tom de voz
Bio, slogans, frases aprovadas
Regras de linguagem
Preferências visuais
Públicos, produtos e ofertas

Conteúdo

Pilares editoriais
Formatos que funcionaram
Estruturas de roteiro e benchmarks
Aprendizados de campanhas
Respostas aprovadas e objeções recorrentes

Operações

SOPs, processos e políticas
Checklists e regras de aprovação
Procedimentos de segurança
Contexto de clientes
Decisões comerciais

Conhecimento pessoal

Preferências e métodos
Frameworks e estudos
Pesquisas e conceitos
Pessoas e relações
Objetivos

Benefícios

Dez razões para tirar a memória
de dentro do modelo da vez.

[01]

Continuidade entre modelos

Claude para pensar, Codex para implementar, ChatGPT para comunicar, outra IA para pesquisar — o conhecimento relevante permanece acessível entre essas etapas.

[02]

Continuidade entre sessões

Uma conversa não precisa carregar todo o histórico anterior. A IA pesquisa o brain e recupera apenas as memórias relevantes para a tarefa atual.

[03]

Continuidade entre projetos

Uma decisão ou aprendizado não precisa ficar preso ao repositório em que surgiu. Padrões reutilizáveis atravessam projetos.

[04]

Menos repetição de contexto

Você reduz a necessidade de reconstruir manualmente os mesmos antecedentes em cada nova conversa.

[05]

Menor dependência de fornecedor

Sua memória operacional não precisa existir exclusivamente dentro do ecossistema de um único modelo.

[06]

Conhecimento linkado

Tags, wiki-links e backlinks transformam memórias isoladas em uma rede navegável de conhecimento.

[07]

Memória operável

A IA não precisa apenas receber um grande arquivo: ela pesquisa, recupera, armazena e exclui conhecimento por operações específicas.

[08]

Infraestrutura hospedada

Você não precisa instalar, hospedar, atualizar ou manter seu próprio servidor de memória.

[09]

Acesso governado

OAuth, isolamento por usuário e políticas de tools ajudam a controlar quem acessa e quais operações podem ser realizadas.

[10]

Base para agentes e workloops

O AI Brain funciona como camada de conhecimento persistente de agentes, copilotos e Governed Agentic Workloops.

Comparativos

Não é melhor em tudo.
É melhor no trabalho para o qual foi criado.

Memórias nativas, Obsidian e GitHub MCP resolvem problemas reais e continuam sendo excelentes no que fazem. O AI Brain resolve a fragmentação entre esses ecossistemas.

A memória nativa pertence ao cliente. O AI Brain pertence à sua arquitetura.

Uma memória nativa pode ser útil dentro de uma plataforma específica. O problema aparece quando você utiliza várias IAs: a memória do ChatGPT não se transforma automaticamente em memória do Claude, e o contexto do Claude não se transforma em memória do Codex. O AI Brain externaliza essa camada.

Dimensão	Memória nativa	AI Brain
Escopo	Normalmente limitado ao produto	Cross-cliente
Propriedade arquitetural	Dentro da plataforma	Camada externa do usuário
Acesso por outros modelos	Normalmente não	Sim, por clientes MCP conectados
Estrutura	Definida pelo fornecedor	Markdown, tags, links e backlinks
Busca explícita	Depende da plataforma	`brain_search`
Recuperação integral	Depende da plataforma	`brain_recall`
Escrita explícita	Depende da plataforma	`brain_store`
Uso por agentes	Limitado à integração disponível	Disponível por MCP
Cross-projeto	Depende do cliente	Nativo no modelo do brain

Memória nativa personaliza uma IA. AI Brain conecta várias IAs à mesma memória.

O AI Brain não captura automaticamente todas as conversas, nem substitui o contexto local de cada cliente. Ele oferece uma camada explícita que as IAs conectadas utilizam quando uma informação é armazenada ou recuperada.

Obsidian organiza conhecimento para humanos. AI Brain disponibiliza memória para IAs.

O Obsidian é uma excelente ferramenta para humanos criarem, editarem e navegarem por conhecimento em arquivos Markdown, e um Obsidian MCP permite que uma IA interaja com esse vault. Não existe um único produto chamado “Obsidian MCP”: há implementações comunitárias distintas — algumas dependem do plugin Local REST API, outras incluem tags, frontmatter, backlinks e BM25, outras rodam dentro do Obsidian. A diferença central é de camada: Obsidian MCP expõe um vault; AI Brain oferece uma abstração de memória.

Dimensão	Obsidian MCP	AI Brain
Papel principal	Dar acesso ao vault	Fornecer memória externa às IAs
Centro da experiência	Humano e notas	IAs e operações de memória
Armazenamento	Arquivos Markdown locais	Backend hospedado e estruturado
Organização	Pastas, arquivos, frontmatter	Títulos, conteúdo, tags, links e backlinks
Interface principal	Aplicativo Obsidian	Tools MCP
Busca	Depende da implementação	Full-text search padronizada
Cross-cliente	Depende da configuração local/remota	Objetivo central do produto
Cross-projeto	Depende da estrutura do vault	Nativo no brain
Hospedagem	Frequentemente local	Hospedado
OAuth	Depende da implementação	Integrado ao serviço
Manutenção	Responsabilidade do usuário	Operada pelo AI Brain
Precisa do Obsidian aberto	Em algumas implementações	Não
Melhor para	Escrever e organizar notas como humano	Dar continuidade de memória às IAs

// com um Obsidian MCP, a IA pode precisar
// raciocinar sobre:
Em qual pasta está a nota?
Qual é o caminho do arquivo?
Qual arquivo devo abrir?
Essa informação está no frontmatter?
Devo buscar pelo nome ou pelo conteúdo?
Preciso alterar uma seção ou sobrescrever?

// com o AI Brain, a intenção é direta:
Quero armazenar algo.      brain_store
Quero procurar uma memória. brain_search
Quero recuperar completa.   brain_recall
Quero explorar recentes.    brain_list
Quero remover uma memória.  brain_delete

Obsidian é onde você organiza conhecimento. AI Brain é como suas IAs transformam conhecimento em continuidade.

Não é correto dizer que o AI Brain é melhor que o Obsidian em tudo — o Obsidian é melhor como ambiente humano de escrita e navegação. Uma sincronização entre os dois é possibilidade arquitetural e evolução futura, não funcionalidade atual.

GitHub MCP conecta a IA ao GitHub. AI Brain conecta todas as IAs à mesma memória.

O GitHub MCP Server é oficial, mantido pelo GitHub, e extremamente poderoso para consultar repositórios, ler código, gerenciar issues e pull requests, acompanhar Actions e releases. Ele resolve um problema diferente: GitHub MCP e AI Brain não são concorrentes — ocupam camadas diferentes da arquitetura.

Dimensão	GitHub MCP	AI Brain
Objetivo	Consultar e operar o GitHub	Compartilhar memória entre IAs
Domínio	Código, repos, issues, PRs, Actions	Projetos, decisões, padrões e contexto
Fonte principal	GitHub	Brain individual do usuário
Modelo de dados	Objetos e APIs do GitHub	Memórias em Markdown, tags e links
Tipo de interface	Ferramentas operacionais do GitHub	Primitivas de memória
Continuidade cognitiva	Indireta	Objetivo central
Cross-projeto	Dentro de repos e organizações	Independente de repositório
Cross-domínio	Limitado ao GitHub	Engenharia, marketing, operações, conteúdo
Melhor para	Operar desenvolvimento	Preservar decisões e aprendizados
Natureza	Conector vertical	Infraestrutura horizontal

GitHub preserva o que aconteceu. AI Brain preserva o que aprendemos e por que decidimos.

Commits, diffs, issues e PRs mostram o que aconteceu. Mas a decisão mais importante — “escolhemos processamento assíncrono porque vídeos de até 60 minutos não devem depender do ciclo de vida de uma requisição HTTP” — pode estar espalhada entre uma issue, uma PR, comentários e documentos. No AI Brain ela vira uma memória canônica, com título, motivo, tags e conexões.

// exemplo de workloop
1. Codex usa GitHub MCP para analisar um
   workflow com falha.
2. Codex encontra a causa raiz.
3. Codex corrige o código e abre uma PR.
4. A solução é validada.
5. Codex registra no AI Brain:
   "Neste monorepo, o pacote X precisa ser
   compilado antes do pacote Y por causa do
   contrato compartilhado."
6. Meses depois, Claude trabalha em projeto
   semelhante e recupera o aprendizado.
7. O GitHub MCP consulta o repositório atual
   para verificar se o padrão ainda se aplica.

AI Brain é melhor como memória universal. GitHub MCP é melhor como interface operacional para o GitHub.

Em uma leitura inspirada em MAPE-K: GitHub MCP são sensores e atuadores; AI Brain é a camada de Knowledge.

Arquitetura complementar

O AI Brain não precisa substituir suas ferramentas.
Ele conecta o aprendizado produzido por elas.

Obsidian é a biblioteca. GitHub é o ambiente operacional. AI Brain é a memória entre eles.

O AI Brain não precisa ser a fonte de verdade do código — o GitHub continua sendo a fonte do estado atual do software. Ele também não substitui o ambiente humano de escrita. O AI Brain ocupa outra função: preservar e disponibilizar o conhecimento que as IAs precisam reutilizar.

Casos de uso

Quem ganha mais com uma memória
que atravessa ferramentas.

fundadores

Sua empresa muda de ferramenta. Sua estratégia não precisa desaparecer entre elas.

Preservar decisões estratégicas
Compartilhar contexto entre IAs
Manter posicionamento, produtos e prioridades
Reduzir retrabalho de briefing

devs e arquitetos

A implementação muda. A razão por trás da arquitetura permanece acessível.

Armazenar decisões arquiteturais
Registrar restrições e padrões
Reutilizar soluções
Compartilhar contexto entre Claude Code, Codex e outros agentes

criadores

Uma IA pesquisa. Outra escreve. Outra produz. Todas podem consultar o mesmo contexto.

Preservar tom de voz
Registrar pilares de conteúdo
Manter benchmarks
Armazenar estruturas que funcionaram

agências

O conhecimento de cada cliente não precisa ficar espalhado entre chats, pessoas e projetos.

Contexto de clientes
Regras de comunicação
Histórico de decisões e processos
Padrões de entrega e lições aprendidas

consultores

Transforme experiência acumulada em memória consultável por suas IAs.

Frameworks e metodologias
Diagnósticos
Contexto de projetos
Recomendações e padrões de decisão

times de agentes

Agentes não precisam apenas executar. Precisam aprender o que deve ser preservado.

Memória de longo prazo
Conhecimento cross-workloop
Resultados de execuções
Regras e contexto de domínio

Antes e depois

Pare de reconstruir o contexto.
Comece a acumular inteligência.

Antes do AI Brain

ChatGPT sabe uma parte.
Claude sabe outra.
Codex conhece o repositório atual.
Uma decisão está em uma conversa antiga.
Outra está em uma issue.
Um padrão está em um arquivo.
Você precisa juntar tudo novamente.

Depois do AI Brain

As informações relevantes são registradas
como memórias.
As memórias possuem títulos, tags e relações.
Os clientes conectados pesquisam o mesmo brain.
Cada IA recupera apenas o contexto necessário.
Novos aprendizados podem ser armazenados
novamente.

Infraestrutura e segurança

Memória de IA também precisa de fronteiras.

O AI Brain é um serviço hospedado: você não mantém containers, não configura banco de dados, não expõe portas locais nem opera seu próprio servidor MCP. E como uma memória pode conter dados sensíveis, conteúdo desatualizado ou até instruções maliciosas, segurança aqui não é apenas autenticação — ela existe em várias camadas.

Clientes MCP
     │
     ▼
OAuth 2.1 / PAT
     │
     ▼
Servidor MCP hospedado
     │
     ▼
Camada de aplicação
     │
     ▼
Supabase Postgres
     │
     ├── memórias
     ├── tags
     ├── links
     ├── backlinks
     └── busca full-text

Componentes

Hosted MCP — servidor remoto implantado em infraestrutura Vercel.
Banco de dados — Supabase Postgres para persistência, busca e relações.
Autenticação — PAT bearer revogável, OAuth 2.1, PKCE S256, Dynamic Client Registration, rotação de refresh token, family revoke e consentimento.
Dashboard — área web para login, gestão de tokens, visualização das memórias e acesso ao grafo.
Grafo visual — nós, links, backlinks, ghost nodes, exploração por tags e navegação até o conteúdo da memória.

RLS por usuário

Cada consulta roda no contexto do usuário autenticado, com isolamento aplicado no banco por Row Level Security. Seu brain é individual: cada acesso é vinculado à sua identidade.

Service role fora do caminho do usuário

A service-role key não opera diretamente em caminhos user-scoped. A fronteira de tenancy não depende apenas da aplicação — ela também existe no banco.

OAuth 2.1 e PKCE

Clientes compatíveis autenticam por um fluxo moderno de consentimento. Conecte sem espalhar tokens estáticos entre ferramentas sempre que o cliente suportar OAuth.

Validação com Zod

Entradas são validadas nas fronteiras da aplicação. Dados inválidos não devem atravessar silenciosamente a infraestrutura.

Logs sem PII

A observabilidade evita a exposição de dados pessoais e conteúdos sensíveis. Monitorar a infraestrutura não exige transformar sua memória em log.

Memória como dado não confiável

O conteúdo recuperado é envelopado e identificado como untrusted data, reduzindo o risco de uma memória maliciosa ser interpretada como instrução privilegiada. Uma memória recuperada informa o modelo — não assume controle sobre ele.

Threat model baseado em STRIDE, versionado junto ao produto.

Memória persistente sem governança apenas torna riscos persistentes.

Compatibilidade

Construído sobre um protocolo aberto,
não para um único modelo.

MCP padroniza como uma aplicação de IA descobre e utiliza ferramentas e fontes externas. Isso permite conectar o mesmo servidor AI Brain a diferentes clientes, sem criar uma integração completamente nova para cada modelo. A compatibilidade é comunicada em três níveis.

nível 1

Validado pelo produto

Clientes testados de ponta a ponta pela equipe do AI Brain.

Claude.ai
Claude Code
ChatGPT.com
Codex CLI
Codex IDE

nível 2

Suporte oficial do cliente a MCP personalizado

Clientes cuja documentação oficial permite conectar servidores MCP, mas cujo fluxo específico com o AI Brain ainda precisa de validação completa.

Gemini CLI
Grok
Antigravity

nível 3

Compatibilidade potencial

Frameworks, agentes e clientes que implementem MCP remoto e um método de autenticação compatível.

Compatível com clientes que aceitam servidores MCP remotos. A disponibilidade de leitura, escrita, OAuth e propagação entre superfícies varia conforme cada fornecedor. Conecte cada ecossistema compatível ao mesmo brain — algumas plataformas podem propagar a conexão entre suas próprias superfícies.

Assinatura

Você não está assinando cinco tools.
Está assinando uma infraestrutura de memória.

As cinco tools são a interface. O valor real está no sistema por trás delas — servidor sempre disponível, armazenamento persistente, isolamento por usuário, autenticação, indexação, busca, grafo, dashboard, manutenção e evolução.

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R$49,90/mês

Cobrança mensal recorrente.

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Equivale a R$ 41,58/mês.

Economia de R$ 99,80 vs. 12× mensal Assinar o plano anual

Mesmo brain, mesmo endpoint, mesma infraestrutura.

Incluído em qualquer um dos planos

1 brain individual por usuário
Endpoint MCP hospedado
Acesso às cinco tools
Memórias em Markdown
Tags

Wiki-links
Backlinks
Busca full-text
Dashboard
Grafo visual

OAuth 2.1
PAT revogável
Uso cross-cliente
Uso cross-projeto
Atualizações contínuas

O AI Brain não vende armazenamento de notas. Ele oferece continuidade entre as IAs que você usa para trabalhar.

Limites atuais

Escopo claro hoje.
Evolução estruturada amanhã.

o que ainda não existe

A busca utiliza full-text search lexical do Postgres. Ainda não há busca semântica baseada em embeddings.
A versão inicial tem um brain individual por usuário — sem brains compartilhados entre pessoas ou equipes.
O dashboard permite visualizar e explorar o conteúdo; a escrita de memórias ocorre pelas tools MCP.
O AI Brain não importa automaticamente conversas: uma IA precisa chamar brain_store para persistir uma informação.
Não é substituto de uma fonte operacional em tempo real — para o estado atual de um repositório, use GitHub MCP; para um CRM, o conector do CRM.

Evoluções naturais

Busca semântica
Embeddings
Re-ranking híbrido
Brains de equipe
Memórias compartilhadas
Permissões granulares
Integração com Obsidian

Importação e exportação
Políticas de retenção
Versionamento de memórias
Detecção de contradições
Expiração de conhecimento
Consolidação automática
Learning loops

Roadmap indicativo. Sem datas anunciadas.

Perguntas frequentes

O que costuma ser perguntado antes de assinar.

O que é o AI Brain?

É um servidor MCP hospedado que funciona como uma memória externa compartilhável entre diferentes IAs. Ele permite armazenar, pesquisar, recuperar, listar e excluir memórias por meio de tools padronizadas.

O que significa “Memória Universal entre IAs”?

Significa que a memória existe fora de um modelo específico e pode ser acessada por diferentes clientes compatíveis com MCP.

“Universal” não significa que todas as ferramentas estejam conectadas automaticamente: cada cliente precisa possuir suporte a MCP e ser conectado ao servidor.

O AI Brain lê automaticamente todas as minhas conversas?

Não. O AI Brain recebe informações quando uma IA conectada chama uma tool como brain_store. Isso oferece mais controle sobre o que deve ou não se tornar memória persistente.

Quando uma IA armazena algo, todas as outras recebem automaticamente?

A memória fica disponível para todas as IAs autorizadas e conectadas ao mesmo brain. A recuperação depende de a IA chamar brain_search, brain_recall ou outra tool adequada.

O AI Brain substitui a memória do ChatGPT ou do Claude?

Não necessariamente. Ele pode complementar memórias nativas, criando uma camada externa que não pertence exclusivamente a um fornecedor.

O AI Brain substitui o Obsidian?

Não. Obsidian é excelente para humanos escreverem, organizarem e navegarem por notas. AI Brain é melhor para disponibilizar memória diretamente a IAs. Os dois podem ser utilizados em conjunto.

O AI Brain substitui o GitHub MCP? Posso usar os dois juntos?

Não substitui — e sim, podem ser usados juntos. GitHub MCP é melhor para consultar e operar o GitHub. AI Brain pode armazenar o motivo das decisões, os resultados e os aprendizados que devem ser reutilizados.

Quais IAs são compatíveis?

O AI Brain pode ser conectado a clientes que suportem servidores MCP remotos e um fluxo de autenticação compatível. A lista exibida separa clientes validados de clientes apenas potencialmente compatíveis — veja a seção de compatibilidade.

Preciso instalar um servidor?

Não. O AI Brain é hospedado. Alguns clientes podem exigir a edição de um arquivo de configuração ou a criação de um conector, mas você não precisa operar o backend do AI Brain.

Como funciona o login?

Nos clientes com OAuth nativo, o AI Brain apresenta sua própria tela de consentimento. Você informa o e-mail associado à conta, recebe um código OTP e autoriza a conexão.

Onde minhas memórias ficam armazenadas?

As memórias são armazenadas na infraestrutura do AI Brain, utilizando Supabase Postgres.

Outra pessoa pode acessar meu brain?

A versão individual foi projetada para um brain por usuário. A aplicação utiliza autenticação e Row Level Security para separar dados entre usuários.

O AI Brain possui busca semântica?

Ainda não. A busca atual utiliza full-text search lexical. Embeddings e busca semântica fazem parte das fronteiras naturais de evolução do produto.

Posso editar memórias pelo dashboard?

O dashboard atual é voltado à leitura e exploração. A escrita acontece pelas tools MCP.

Posso excluir uma memória?

Sim. A tool brain_delete remove uma memória por título ou identificador.

O AI Brain pode guardar informações incorretas?

Sim. Como qualquer sistema de memória, ele pode armazenar conteúdo incorreto, desatualizado ou contraditório. Por isso as IAs devem tratar a memória como contexto recuperado, não como verdade absoluta.

O AI Brain garante que uma IA nunca mais esquecerá algo?

Não. O AI Brain oferece persistência e recuperação: a IA ainda precisa armazenar a informação e consultar a memória quando apropriado. A promessa correta é reduzir a perda e a repetição de contexto.

Quanto custa?

A assinatura AI Brain Individual custa R$ 49,90 por mês, ou R$ 499,00 por ano — equivalente a dois meses grátis em relação ao plano mensal.

Um cérebro. Todas as suas IAs.

Sua inteligência não precisa recomeçar toda vez que você troca de modelo.

Use Claude para pensar. Codex para construir. ChatGPT para comunicar. Gemini para analisar. Grok para pesquisar. Seus agentes para executar. E o AI Brain para manter a continuidade.

Criar meu AI Brain Ver instruções de conexão

MCP hospedadoOAuth 2.1Memória individualCross-clienteCross-projeto

Modelos mudam. Ferramentas mudam. Sua memória não deveria recomeçar.

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