REA
Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.
Descripción del creador (original en inglés)
Coding agent memory — one local MCP server for every project. Warns before repeating failed fixes.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Pasó 2/2 revisiones · Funciona en tu computadora
Primero: ¿qué IA usas?
Elige tu app y los pasos aparecen abajo.
Funciona con Claude, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"projectmem": {
"command": "uvx",
"args": [
"projectmem"
]
}
}
}Usa Projectmem y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude dice que está usando Projectmem o muestra una herramienta de Projectmem en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
ChatGPT todavía no puede conectar Projectmem
Projectmem se instala en tu computadora, pero ChatGPT solo conecta servidores que funcionan en la web
A · Usa una app que pueda conectar Projectmem
B · Otros en Herramientas para desarrolladores que funcionan con ChatGPT
Elegidos entre los más usados de la misma categoría, solo los que se conectan con una dirección y sin clave
Funciona con Claude Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Mac: pulsa Command+Espacio y escribe Terminal · Windows: abre PowerShell
claude mcp add projectmem -- uvx projectmemDeberías ver Projectmem en la lista como conectado
Usa Projectmem y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude Code dice que está usando Projectmem o muestra una herramienta de Projectmem en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con Cursor, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Usa Projectmem y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Cursor dice que está usando Projectmem o muestra una herramienta de Projectmem en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Cursor el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con VS Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Usa Projectmem y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si VS Code dice que está usando Projectmem o muestra una herramienta de Projectmem en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de VS Code el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Otras apps que usan MCP, como Windsurf, Zed o Gemini CLI, añaden servidores de forma distinta. Míralo en la lista de apps
Ver todas las apps que usan MCP →
La configuración JSON está en “Para desarrolladores”, abajo
Claude Code
claude mcp add projectmem -- uvx projectmemClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"projectmem": {
"command": "uvx",
"args": [
"projectmem"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"projectmem": {
"command": "uvx",
"args": [
"projectmem"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"projectmem": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"projectmem"
]
}
}
}Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
pypi: projectmemSegún cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.
Se ejecutan en tu computadora en
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 12 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub riponcm, dueña del repo
Último cambio de código: hace 10 días
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Pregunta, comparte un consejo o avisa de que no funciona. Ordenado por lo que la gente marcó como útil.
Aún no hay publicaciones. Sé la primera persona en preguntar o compartir.
Lo publicado aquí lo escriben usuarios, no el equipo de PopNx.
Aún no hay reseñas
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 2 de 2 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez hace 10 días, y la última versión (0.3.5) llegó al registro hace 12 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: REA, Netdata, Front-End Checklist
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
🎉 v0.3.5 is out — precheck recognises a file however its path is spelled, and the summary stays small even when entries are long. See what changed →
We don't make AI smarter. We make it experienced. Coding agent memory — the local-first memory + judgment layer for AI coding agents. One MCP server for every project. Stop re-reading your project every session. Stop repeating yesterday's bug.
Website • Guide • Demo • Changelog • Paper
https://github.com/user-attachments/assets/e055988e-7253-4ba9-92fc-95d3d4bcd763
pjm visualize — every case your project solved, what failed on the way, and what it saved. Generated locally from .projectmem/events.jsonl .
## 🚀 Start here — five minutes, once
*Five minutes if you follow along here. Want to be shown instead — every
command, the exact output it prints back, and the dashboards at the end?
Take [the complete setup guide](https://projectmem.dev/blog/projectmem-complete-guide-ai-coding-agent-memory).*
New to projectmem, or upgrading from 0.1.x / 0.2.x? Since 0.3.0 one MCP
server serves every project, so this is the last time you configure anything.
1. Install or update
`bash
pip install -U projectmem
`
2. Find the projects you already have
`bash
pjm doctor
`
It looks where code lives —
~/Developer,~/code,~/projects, your cloud
folders, and every drive on Windows — and lists projects with memory that
aren't registered yet. Anything it missed, add by hand:
`bash
pjm project register "/Users/you/Developer/repos/ossdrop"
`
3. Register them
`bash
pjm doctor --fix
`
4. Point your AI at all of them with one config
`json
"mcpServers": {
"projectmem": {
"command": "/absolute/path/to/python",
"args": ["-m", "projectmem.mcp_server"]
}
}
`
No
--root, nocwd— that's what makes it serve everything. Per-client
instructions (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Antigravity, Codex) are in
MCP Integration;
pjm initprints this block
with your own Python path filled in. Then fully restart the client — MCP
servers only load on a cold start.
5. Check your work
`bash
pjm doctor
`
Add
--onlineif you also want it to tell you when a newer projectmem is out
— projectmem makes no network calls otherwise, and
--autoturns that into a
once-a-day check if you prefer.
Run it again after editing the config. It flags any client still pinned to a
single repo — the most common reason a new project is invisible to your agent.
All green? You're done. From here on it is one command per repo:
`bash
pjm init
`
Your agent reads what the project already learned instead of rediscovering it,
and writes down what it finds. Fewer tokens, no repeated dead ends, memory that
outlives the session.
Coding agent memory is a persistent record of what happened while building a project — the issues hit, the approaches attempted, the fixes that worked and the decisions made — stored so an AI coding agent can read it at the start of a new session. Without it every session begins from zero.
projectmem is an open-source agent memory layer built for that job. It is local-first: memory lives in a plain .projectmem/ directory inside your repository, with no cloud, no account and no telemetry — the only network call it can make is an update check you turn on yourself. A native MCP server exposes 17 tools to Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Antigravity and Codex, so your agent reads memory and logs its work on its own.
Unlike chat-history memory tools, projectmem stores typed events — issues, attempts, fixes, decisions, notes — which is what makes its signature feature possible: a pre-commit warning that fires *before* you repeat an approach that already failed in this project.
pip install projectmem
cd your-project && pjm init
Full screen-recorded tutorial- watch on YouTube
| Doc | What's in it |
|---|---|
| [Complete setup guide](https://projectmem.dev/blog/projectmem-complete-guide-ai-coding-agent-memory) | The full walkthrough on the web — install, MCP setup per client, pjm doctor, your first logged issue, and both dashboards. Every terminal output is captured from a real run. |
| [TUTORIAL.md](https://github.com/riponcm/projectmem/blob/main/TUTORIAL.md) | 15-minute step-by-step walkthrough — set up projectmem on your own project, watch the lifecycle, see the pre-commit warning fire. |
| [CHANGELOG.md](https://github.com/riponcm/projectmem/blob/main/CHANGELOG.md) | Release history. Latest: v0.3.5 — precheck matches every spelling of a path, and long entries no longer bloat the summary. |
| [Research paper (arXiv:2606.12329)](https://arxiv.org/abs/2606.12329) | *PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents* — the peer-readable version: design, Memory-as-Governance framing, capability comparison, and the 207-event dogfooding study. |
| [LICENSE](https://github.com/riponcm/projectmem/blob/main/LICENSE) | MIT |
Every new AI session starts from zero. Claude, Cursor, Aider — they all forget yesterday's decisions, repeat failed debugging attempts, and burn millions of tokens reconstructing context from raw source files.
The model isn't the problem. The architecture is. Stateless models need a memory cortex.
projectmem is the local-first memory + judgment layer that sits above your AI tools. It captures every failed attempt, decision, and gotcha — then injects that experience back into future AI sessions. Git tracks *what* changed. projectmem tracks *why* it changed, what was tried, and what failed.
First time here? → [The complete setup guide](https://projectmem.dev/blog/projectmem-complete-guide-ai-coding-agent-memory)
walks the whole path end to end: install, connecting Claude Desktop, Claude Code,
Cursor, Codex or Antigravity, checking it with
pjm doctor, and reading your
memory back through the dashboards — with the real terminal output at every step.
Three commands to a project that remembers:
pip install projectmem
cd your-project pjm init
That's it. pjm init installs three git hooks (pre-commit warnings, post-commit classification, post-merge tracking), auto-starts a real-time file watcher, inherits cross-project memory if available, and creates .projectmem/. Capture is active from minute one.
The canonical command is
projectmem. Apjmalias is installed for speed.
Precheck recognises a file however its path is spelled. Events store project-relative paths, so asking about ./src/auth.py, an absolute path, a path through a symlinked folder or a Windows C:\ path matched nothing, and precheck called a file with known failures "Safe to modify". Every spelling now gets the same warnings, and checking is faster on large logs. get_issue("1") and get_issue("#1") find issue 0001. (#26)
Long entries no longer bloat the summary. 0.3.4 capped how many entries the summary shows, not how long each one is. Records are now clipped at 300 characters, and a fixed issue takes one line. On a real 238-event project the summary went from 8,974 tokens to 3,458. (#29, #30)
Upgrading? Run `pjm init` once in each project. The instructions now ask agents for shorter records, and pjm init refreshes AI_INSTRUCTIONS.md, keeping your previous copy as AI_INSTRUCTIONS.md.bak.
The #26 fixes were contributed by @vishalhabib99, and #29 was reported and fixed by @bigfree.
The summary no longer grows forever. Notes were capped, but Recent issues and Decisions listed everything ever logged, so on an aged project reading the memory cost more than reading the code. Every open issue is still shown — the newest 20 in full, older ones by id — while fixed issues are capped at the newest 10 and decisions at the newest 15, each with a line saying what was left out and where to find it. On a test project with 25 issues and 60 decisions the summary went from about 2,900 tokens to about 1,100. (#19)
Commits are filed under the code they change. Auto-capture used the first changed path in git's sort order, which was usually the regenerated .projectmem/summary.md — so valid memories were flagged stale and the real file lost its history. The location is now the source file the commit is about, with deletions, renames, merges and a repository's first commit handled. (#20)
Stale warnings no longer depend on your time zone. A 0.3.3 speed-up compared git's local-time commit dates with UTC event times as text: west of UTC, recent stale memories were never flagged; east of UTC, fresh ones were flagged at once. Both sides are compared in UTC now, and events already filed under .projectmem/ stop warning without your log being rewritten.
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