Memory Engine MCP
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first graph memory for AI assistants with SQLite, semantic search, and MCP tools.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiGanz neu★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: SSE
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Das trägst du selbst ein:
MEMORY_DB_PATH,MARKDOWN_SOURCE,MEMORY_PORT
Du brauchst
- DockerDocker installiert
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"memory-engine": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_DB_PATH",
"-e",
"MARKDOWN_SOURCE",
"-e",
"MEMORY_PORT",
"ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
],
"env": {
"MEMORY_DB_PATH": "your-value",
"MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
"MEMORY_PORT": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add memory-engine --env MEMORY_DB_PATH=your-value --env MARKDOWN_SOURCE=your-value --env MEMORY_PORT=your-value -- docker run -i --rm -e MEMORY_DB_PATH -e MARKDOWN_SOURCE -e MEMORY_PORT ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"memory-engine": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_DB_PATH",
"-e",
"MARKDOWN_SOURCE",
"-e",
"MEMORY_PORT",
"ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
],
"env": {
"MEMORY_DB_PATH": "your-value",
"MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
"MEMORY_PORT": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"memory-engine": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_DB_PATH",
"-e",
"MARKDOWN_SOURCE",
"-e",
"MEMORY_PORT",
"ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
],
"env": {
"MEMORY_DB_PATH": "your-value",
"MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
"MEMORY_PORT": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Werte, die du selbst einträgst
MEMORY_DB_PATHenvSQLite database path inside the container.MARKDOWN_SOURCEenvOptional directory for one-way markdown import.MEMORY_PORTenvSSE server port. Default: 8085.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto SimoneB79 bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 5689 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 5689 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5689 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Memory Engine MCP sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.5.3) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
🧠 Memory Engine MCP
Local-first, graph-aware long-term memory for AI assistants.
SQLite + semantic search + knowledge graph + MCP tools for agents that need continuity.
Works with Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Cline · Windsurf · OpenClaw · any MCP client
Why Memory Engine?
Most MCP memory servers are either simple key-value stores or plain text search wrappers.
Memory Engine is different: it models memory as typed atoms connected by typed bonds, then retrieves context with a hybrid ranking pipeline that combines:
- full-text search (SQLite FTS5)
- semantic similarity via local Ollama embeddings
- confidence, recency, and weight
- graph expansion from related memories
The goal is not just storage. The goal is a memory system that can recall, connect, decay, curate, and learn over time.
Highlights
- Local-first — SQLite database, optional local embeddings via Ollama, no required cloud API.
- MCP-native — exposes 35 tools through FastMCP.
- Graph-aware recall — expands top hits through bidirectional bonds for richer context.
- Semantic search — meaning-based retrieval with
nomic-embed-text. - Markdown coexistence — import existing notes one-way without replacing your human-readable memory.
- Error memory — remembers mistakes and corrections, with auto-promotion to preferences after repeated failures.
- Cognitive curator — non-destructive maintenance pass for compaction, bond suggestions, duplicate detection, and isolated atom classification.
- Session watcher — canonical OpenClaw SQLite ingestion (schema 17), reset-aware digests, and JSONL legacy fallback.
- Backup & restore — full SQLite snapshots, JSON export/import, verified restores with automatic safety backups.
- Auth & hardening — optional API token, secure bind, input validation, rate limiting.
- Test suite — 144 tests covering CRUD, ranking, migrations, auth, backup, concurrency, and transcript ingestion.
- Benchmark — CLI recall quality suite with Precision@K, MRR, latency percentiles.
Architecture
AI assistant / MCP client
│ ▼ FastMCP server — 35 tools │ ▼ Memory engine — hybrid ranking, graph recall, decay, learning │ ├── SQLite — atoms, bonds, FTS5, JSON metadata, versions ├── Ollama — optional local embeddings ├── Curator — conservative maintenance └── Session watcher — OpenClaw SQLite + JSONL fallback
MCP Tools
Memory
| Tool | Purpose |
|---|---|
remember | Create or update an atom |
recall | Smart hybrid recall with graph expansion |
working_set | Build a task-oriented context pack |
semantic_search | Pure semantic search |
get_atom | Read one atom with bonds |
list_atoms | Browse atoms by domain/type/status |
merge_atoms | Merge duplicate atoms |
export_atom | Export one atom as markdown |
Knowledge graph
| Tool | Purpose |
|---|---|
link / unlink | Create or remove typed bonds |
search_graph | Traverse the graph from one atom |
suggest_bonds | Suggest bonds for one atom |
suggest_bonds_all | Suggest or create bonds in bulk |
Learning and maintenance
| Tool | Purpose |
|---|---|
curator_run | Conservative curation pass |
cognitive_status | Graph and memory health metrics |
learning_run | Detect contradictions, weak atoms, merge candidates, gaps |
ask_pending / answer_human | Human-in-the-loop clarification |
decay_run | Run decay cycle |
cleanup_sessions | Remove expired session atoms |
cleanup_duplicates | Remove duplicate session atoms |
reindex_embeddings | Rebuild embeddings |
Error memory and preferences
| Tool | Purpose |
|---|---|
error_check | Check past failures before doing a task |
error_log | Record a mistake and the correction |
error_list | Browse unresolved/resolved errors |
preference_search | Search structured preferences |
Import and introspection
| Tool | Purpose |
|---|---|
import_markdown | Import markdown notes into atoms |
memory_summary | 3-level summary: global → domain → detail |
stats | Database statistics |
version | Server version |
recall_session | Search one OpenClaw session |
session_summary | Summarize one OpenClaw session |
memory_contradict | Supersede an old atom with a newer contradictory one |
list_contradictions | List explicit contradiction/supersession records |
classify_memory_tier | Infer the 3-tier class (episodic/semantic/procedural) |
memory_impact | Impact analysis: what depends on this atom |
Backup, restore & export
| Tool | Purpose |
|---|---|
backup_database | Create, list, verify, or clean up SQLite snapshots |
restore_database | Restore from a backup (with automatic safety backup) |
export_all | Export all memory data as portable JSON |
import_data | Import from JSON (merge or replace mode) |
Web UI (optional)
Memory Engine includes an optional web UI for graph exploration, atom inspection, contradiction browsing, and impact analysis.
# In docker-compose.yml, add:
environment:
- MEM_UI_PORT=6000
expose:
- "6000"
Or run standalone:
python3 web_ui.py
Open http://localhost:6000
Web UI: interactive graph, atom details, contradiction browser, stats dashboard
Quick start with Docker
Option A — Use the pre-built image (recommended)
# docker-compose.yml
services: memory-engine: image: ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:2.1.0 ports:
- "8085:8085" volumes:
- memory-data:/data restart: unless-stopped
volumes: memory-data:
docker compose up -d
Pin the version. Use an explicit tag like
:1.7.0in production.
Avoid
:latest— it can change without notice.
Option B — Build from source
git clone https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp.git
cd memory-engine-mcp cp docker-compose.yml docker-compose.local.yml
Edit volume paths in docker-compose.local.yml if needed
docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --build
Default endpoint:
http://localhost:8085/sse
Example MCP client config:
{
"mcpServers": { "memory-engine": { "url": "http://localhost:8085/sse", "transport": "sse" } } }
See docs/INSTALL.md for Docker, local Python, Claude Desktop, Cursor, and OpenClaw examples.
Local Python
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python server.py
Configuration
Main configuration file: config.json
Important environment variables:
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
MEMORY_DB_PATH | /data/memory.db | SQLite database path |
MARKDOWN_SOURCE | /workspace/memory | Markdown directory for import |
MEMORY_HOST | 127.0.0.1 | Server bind address (secure default) |
MEMORY_PORT | 8085 | SSE port |
MEMORY_API_TOKEN | _(none)_ | Optional API token for auth (see Security) |
OPENCLAW_AGENT_DB | _(none)_ | Preferred per-agent OpenClaw SQLite DB (schema 17) |
OPENCLAW_SESSIONS_DIR | /sessions | Legacy JSONL fallback when no agent DB is configured |
SESSION_DIGEST_DIR | /data/session_digests | Optional session digest output |
For the SQLite mount, WAL/SHM handling, filtering, and security boundary, see OpenClaw transcript ingestion.
Semantic search requires Ollama reachable from the container or host. Default:
{
"ollama": { "enabled": true, "host": "http://ollama:11434", "model": "nomic-embed-text" } }
If you do not use Ollama, set ollama.enabled to false; FTS recall still works.
Memory model
Atoms have:
titlebodytype:fact,decision,event,preference,log,procedure,note, etc.domain: project or topic namespaceconfidenceweighttags- optional TTL
Bonds connect atoms with relation types:
is_a · part_of · depends_on · contradicts · refines · derived_from · detail_of · related_to
Example usage
remember(
title="Use PostgreSQL for analytics", body="SQLite is kept for local memory, PostgreSQL is used for multi-user analytics.", type="decision", domain="project:analytics", confidence=0.9, tags=["database", "architecture"] )
recall(query="what database did we choose for analytics?", limit=5)
working_set(
query="continue the analytics backend work", domain="project:analytics", limit=8, graph_depth=1 )
Security
By default, Memory Engine runs in open mode (no auth) — safe for stdio or trusted local environments.
To enable API token auth:
// config.json
{ "security": { "api_token": "your-secret-token", "allow_remote": false } }
Or via environment variable:
MEMORY_API_TOKEN=your-secret-token
When auth is enabled:
- MCP SSE requests must include
Authorization: Bearer - Web UI API endpoints require
?token=or Bearer header - Server binds to
127.0.0.1unlessallow_remote: true - Input validation (title/body size limits) and rate limiting are always active
See CHANGELOG.md for the full list of security features.
Publishing and registries
This repository is prepared for MCP discovery:
- MCP Registry name:
io.github.simoneb79/memory-engine-mcp - Registry metadata:
server.json - Docker/OCI verification label: included in
Dockerfile - Client config example:
mcp.json
See docs/PUBLISHING.md for the publication checklist.
Repository status
- Public GitHub repository: https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp
- Existing listing: https://mcpmarket.com/server/memory-engine
- License: MIT
License
MIT — see LICENSE.
Made with 🧠 by SimoneB79