Memory Engine MCP
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Local-first graph memory for AI assistants with SQLite, semantic search, and MCP tools.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아주 새로움★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: SSE
- 카테고리: 검색 및 AI 기억
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 1개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 직접 입력할 값:
MEMORY_DB_PATH,MARKDOWN_SOURCE,MEMORY_PORT
필요한 것
- DockerDocker 설치
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
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:1.5.3실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
직접 입력할 값
MEMORY_DB_PATHenvSQLite database path inside the container.MARKDOWN_SOURCEenvOptional directory for one-way markdown import.MEMORY_PORTenvSSE server port. Default: 8085.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 9일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 SimoneB79 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5727개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5727개 중 23%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5727개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Memory Engine MCP, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.5.3)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
🧠 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