¿Con qué está hecho MemoryBear?
MemoryBear es un repo de Python hecho con FastAPI, Actix Web, uvicorn, Flask, werkzeug y 8 más. Guarda sus datos en Postgres, accede a ellos con SQLAlchemy y alembic, inicia sesión con authlib, bcrypt, ecdsa, itsdangerous, keyring y 4 más, usa IA con crcmod, langchain-mcp-adapters, langfuse, langgraph-sdk, langsmith y 19 más, arma su contenido con docutils, et-xmlfile, html5lib, mako, markdown-it-py y 36 más, valida sus datos con annotated-types, demjson3, email-validator, jsonschema, jsonschema-path y 6 más, se prueba con Pytest y pytest-asyncio, se despliega con Flower, OpenTelemetry, opentelemetry-semantic-conventions, volcengine-python-sdk, botocore y 6 más y usa amqp, asyncpg, psycopg, psycopg2-binary, py-key-value-aio y 10 más. Son 773,759 líneas escritas, con 48 archivos de prueba.
Leído el 13 de noviembre de 2026, en el commit 9ba1071. Léela en markdown
La ficha dice con qué está hecho. Su mapa entero lo abre por dentro: cada parte del código y cómo se conecta con las demás.
Frontend
Estilos 3
Interfaz 17
antd455 archivos
lexical39 archivos
- AntV31 archivos
echarts-for-react16 archivos
- D311 archivos
echarts5 archivos
dnd-kit3 archivos
- CodeMirror2 archivos
react-syntax-highlighter2 archivos
matplotlib1 archivo
- Mermaid1 archivo
react-fast-marquee1 archivo
react-window1 archivo
prompt-toolkit
- Rich
- react-infinite-scroll-component9 archivos
- echarts-wordcloud2 archivos
La base 3
- React548 archivos · en web/package.json
react-router-dom101 archivos
- Vite1 archivo · en web/package.json
Backend
Datos 14
- Redis53 archivos · api/app/aioRedis.py, línea 8
- Celery18 archivos
- Neo4j12 archivos
- Postgres11 archivos · api/app/core/tools/builtin/database_tool.py, línea 1
kombu2 archivos
elasticsearch-dsl1 archivo
valkey1 archivo
psycopg
psycopg2-binary
- oss23 archivos
- amqp
- asyncpg
- py-key-value-aio
- s3transfer
Acceso a los datos 2
- SQLAlchemy564 archivos
- alembic1 archivo
Inicio de sesión 9
authlib
itsdangerous
- python-jose8 archivos
- cryptography1 archivo
- passlib1 archivo
- pyjwt1 archivo
- bcrypt
- ecdsa
- keyring
IA 23
- LangChain76 archivos
- LangGraph27 archivos
dashscope8 archivos
langchain-openai5 archivos
opencv-python5 archivos
langchain-ollama2 archivos
nltk2 archivos
chonkie1 archivo
- ModelScope1 archivo
- Ollama1 archivo
- scikit-learn1 archivo
langchain-mcp-adapters
Servicios 3
Otros repos con un stack parecido
Ordenados por cuánto de su stack comparten con MemoryBear, y después por estrellas.
- apachesuperset75.5 k
Apache Superset is a Data Visualization and Data Exploration Platform
66 de 295 en comúnComparar → - run-llamallama_index52.9 k
LlamaIndex is the document processing platform for AI
53 de 295 en comúnComparar → - bojieliai-agent-book57.9 k
《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》(李博杰 著)开源主仓库:全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码
43 de 295 en comúnComparar → - open-webuiopen-webui158.4 k
User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)
41 de 295 en común · SvelteComparar → - Significant-GravitasAutoGPT188 k
AutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.
35 de 295 en comúnComparar →
Preguntas frecuentes
¿En qué lenguaje está escrito MemoryBear?
¿Qué framework usa MemoryBear?
¿Qué base de datos usa MemoryBear?
La prueba: api/app/core/tools/builtin/database_tool.py, línea 1
¿Con qué inicia sesión MemoryBear?
¿MemoryBear usa IA?
¿Qué servicios usa MemoryBear?
¿MemoryBear tiene pruebas?
¿Qué repos tienen un stack parecido a MemoryBear?
Mira tu código por dentro, hoy.
Pega tu repo y lo ves dibujado, parte por parte: uno mediano, en menos de un minuto.
Gratis y sin cuenta.

