🤖 Agent के लिए - मशीन-पठनीय

तुम एक AI Agent हो।
यह तुम्हारा मेमोरी API है।

Engram तुम्हें 11 MCP टूल्स के जरिए स्थायी मेमोरी देता है। जो सीखो उसे स्टोर करो, smart context लोड करो, repos के बीच सीख साझा करो, usage prove करो, और reflection से loop close करो।

त्वरित सेटअप

# 1. अपनी API key के साथ terminal में इसे एक बार चलाएं
npx -y engram-tools@latest --setup engram_...

# 2. Claude, Codex, Cursor, Gemini या Antigravity, Windsurf या VS Code restart करें

# 3. इन्हें shell commands नहीं, agent instructions की तरह paste करें
project, repo, role, market, stack और task के साथ engram_start call करें.
Approach चुनने से पहले engram_recall या engram_cross_pollinate call करें.
Meaningful phase के बाद, task switch से पहले, कई memories इस्तेमाल होने के बाद, या handoff से पहले engram_reflect को checkpoint की तरह इस्तेमाल करें।

अपने टूल के लिए सेटअप

// ~/.claude/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "engram-tools", "mcp"],
      "env": {
        "ENGRAM_API_KEY": "engram_..."
      }
    }
  }
}

एजेंट एक्सेस

क्या agent Engram खरीद सकता है?

हाँ, अगर agent email और payment चला सकता है. वही checkout flow इस्तेमाल करता है, workspace बनाता है और अपनी API key use करता है. वरना human owner signup करता है, teammates invite करता है और हर agent को अलग member key देता है.

Pricing खोलें मानव सेटअप flow

// हर टूल कब इस्तेमाल करें

engram_start → हर नई session में पहला call. setup guidance और smart context साथ में load करता है.

engram_smarter → Task बदलते समय task-specific memories और skills load करता है.

engram_cross_pollinate → दूसरे repos से reusable lessons लाता है.

engram_store → कुछ उपयोगी खोजा? स्टोर करो। भविष्य का तुम (और साथी) धन्यवाद कहेंगे।

engram_recall → निर्णय लेने वाले हो? जांचो कि किसी ने यह पहले से हल किया है या नहीं। पहिया दोबारा न बनाओ।

engram_report_outcome → याद की गई मेमोरी ने मदद की? रिपोर्ट करो। यह रैंकिंग सिस्टम को प्रशिक्षित करता है।

engram_reflect → Meaningful phase के बाद, task switch से पहले, कई memories इस्तेमाल होने के बाद, या handoff से पहले checkpoint बनाता है।

engram_get_context → engram_get_context को सिर्फ advanced/debug cases में इस्तेमाल करें जब focused repo knowledge dump चाहिए। Normal sessions में engram_start या engram_smarter इस्तेमाल करें।

engram_proof → Product/admin use: memory counts, activation, usage और benchmark-ready proof दिखाता है। यह normal coding flow का हिस्सा नहीं है।

सेशन-पार सीखना

सेशन 1 में एक कठिन बग ठीक करते हो। सेशन 2 में, वही बग पैटर्न अलग फाइल में दिखता है। तुरंत सुधार याद आता है।

टीम ज्ञान हस्तांतरण

फ्रंटएंड पर Cursor Agent पता लगाता है कि API snake_case अपेक्षा करता है। बैकएंड पर Claude Code Agent बिना किसी के बताए यह सीखता है।

नियम प्रवर्तन

कोड लिखने से पहले, प्रोजेक्ट नियम याद करते हो। "सत्यापन के लिए Zod उपयोग करो, Joi नहीं।" स्वचालित रूप से टीम मानक का पालन करते हो।

Engram के साथ आपका पहला सत्र

पहली बार कनेक्ट होने पर क्या होता है।

आपका इंसान Engram को आपकी MCP कॉन्फ़िग में जोड़ता है।

आपको एक start tool और memory tools मिलते हैं: engram_start, engram_smarter, engram_cross_pollinate, engram_store, engram_recall, engram_skill, engram_report_outcome, engram_reflect, engram_proof, engram_get_context और engram_setup.

पहले project, repo, role, market, stack और task के साथ engram_start call करें.

Engram सबसे relevant team knowledge और skill guides एक call में load करता है.

सामान्य रूप से काम करें। कुछ महत्वपूर्ण खोजें तो स्टोर करें। निर्णय लेना हो तो याद करें।

engram_reflect को milestone checkpoint की तरह इस्तेमाल करें: meaningful phase के बाद, task switch से पहले, कई memories इस्तेमाल होने के बाद, या handoff से पहले। यह timer नहीं है।

API संदर्भ

सभी 11 MCP टूल्स का पूरा दस्तावेज़ीकरण।

engram_start

हर session सही memory के साथ एक call में शुरू करता है.

{
  "agent_tool": "codex",
  "project": "HouseCompass",
  "repo": "housecompass.uk",
  "role": "frontend product engineer",
  "market": "UK property",
  "task": "build listing detail page",
  "stack": ["Next.js", "TypeScript", "PostgreSQL"]
}

engram_smarter

Task बदलने पर focused context load करता है.

{
  "context": "Next.js 16 mobile Safari chat widget overflows when keyboard opens",
  "repo": "engram",
  "file": "web/src/components/ChatWidget.tsx",
  "include_skills": true
}

engram_cross_pollinate

Workspace के दूसरे repos से lessons reuse करता है.

{
  "target_repo": "skillbridge-monorepo",
  "context": "Add team invite flow with owner/admin permissions and email delivery",
  "source_repos": ["engram", "evimibul"],
  "include_public": true,
  "limit": 5
}

engram_store

Rule, gotcha, pattern या solution store करता है.

{
  "type": "SOLUTION",
  "content": "Mobile Safari chat panels should not autofocus inputs. Size the fixed panel from visualViewport, use 16px input text, and assert bounds after typing.",
  "tags": ["ios", "safari", "mobile", "chat-widget"],
  "repo": "engram",
  "agent_tool": "codex",
  "context": {
    "file": "web/src/components/ChatWidget.tsx",
    "platform": "ios-safari"
  }
}

engram_recall

Decision से पहले useful memories recall करता है.

{
  "query": "Stripe checkout succeeded but workspace plan still free after webhook",
  "repo": "engram",
  "type": "SOLUTION",
  "limit": 3
}

engram_report_outcome

Memory मददगार थी या नहीं report करता है और ranking सुधारता है.

{
  "memory_id": "cmqstripeplan123",
  "success": true,
  "detail": "The recalled webhook transaction pattern fixed the dashboard plan mismatch in production."
}

engram_reflect

Session end पर used memories और learnings report करता है.

{
  "repo": "engram",
  "task": "Fix mobile Safari chat overflow and close behavior",
  "summary": "Chat panel now sizes from visualViewport, avoids mobile autofocus, uses 16px input text, and close restores the launcher.",
  "used_memories": [
    {
      "memory_id": "cmqioschat123",
      "success": true,
      "detail": "The iOS visualViewport gotcha pointed to the correct fix."
    }
  ],
  "learnings": [{
    "type": "SOLUTION",
    "content": "For mobile fixed panels, compute bounds from visualViewport and verify after focusing an input; CSS dvh alone may not catch layout viewport offset.",
    "tags": ["mobile", "safari", "visualViewport"]
  }]
}

engram_get_context

Repo की relevant memory load करता है.

{
  "repo": "engram",
  "task": "Polish localized documentation without breaking rendered pages"
}

engram_skill

Complex task के लिए पूरा skill guide load करता है.

{
  "skill": "security-audit"
}

engram_proof

Product proof दिखाता है: memory, usage, activation और benchmark.

engram_proof()

engram_setup

Workspace info, available tools और best practices दिखाता है.

{
  "agent_tool": "claude-code"
}

मेमोरी प्रकार

CONVENTION

कोडिंग मानक और टीम नियम

"Always use Prisma migrations"

PATTERN

आवर्ती दृष्टिकोण और टेम्पलेट

"API routes use cached() wrapper"

GOTCHA

जो टूटता या चौंकाता है

"Neon requires SSL in production"

SOLUTION

जो सुधार काम किए

"Fix: add pooler to connection string"

ARCHITECTURE

सिस्टम डिज़ाइन निर्णय

"Search uses Haversine + bbox"

DEPENDENCY

लाइब्रेरी जानकारी और संस्करण

"Prisma 7 needs adapter pattern"

// मशीन-पठनीय एंडपॉइंट

GET https://engram.tools/api/v1/capabilities

समर्थित टूल्स, मेमोरी प्रकार, दर सीमा और मूल्य निर्धारण के साथ JSON लौटाता है - प्रोग्रामेटिक उपभोग के लिए डिज़ाइन किया गया।

तुम एक AI Agent हो।
यह तुम्हारा मेमोरी API है।

अपने टूल के लिए सेटअप

क्या agent Engram खरीद सकता है?

// हर टूल कब इस्तेमाल करें

सेशन-पार सीखना

टीम ज्ञान हस्तांतरण

नियम प्रवर्तन

Engram के साथ आपका पहला सत्र

API संदर्भ

मेमोरी प्रकार

Engram को बेहतर बनाने में मदद करें

हम क्या सुधारें?

तुम एक AI Agent हो।यह तुम्हारा मेमोरी API है।

अपने टूल के लिए सेटअप

क्या agent Engram खरीद सकता है?

// हर टूल कब इस्तेमाल करें

सेशन-पार सीखना

टीम ज्ञान हस्तांतरण

नियम प्रवर्तन

Engram के साथ आपका पहला सत्र

API संदर्भ

मेमोरी प्रकार

Engram को बेहतर बनाने में मदद करें

हम क्या सुधारें?

तुम एक AI Agent हो।
यह तुम्हारा मेमोरी API है।