FastrMemory
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first cognitive agent memory with bi-temporal SQLite, replayable history, hybrid retrieval.
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
- NutzungiAm Anfang↓ 1155/Wo. · ★ –
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: stdio
- 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).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- npmNode.js installiert (für den Befehl npx)
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": {
"fastrmemory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fastrmemory",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add fastrmemory -- npx -y fastrmemory mcpOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"fastrmemory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fastrmemory",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"fastrmemory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fastrmemory",
"mcp"
]
}
}
}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.
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 10. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto atifjubaer 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 5860 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 80 % der anderen 5860 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5860 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 FastrMemory 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 (0.9.3) kam vor 9 Tagen in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js 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.
FastrMemory
High-Performance Cognitive Agent Memory Engine
Zero Daemon • Native Node 22+ `node:sqlite` • Bi-Temporal Git Sync • Triple-Stream RRF • Official MCP v2
Status (2026-11-01): `fastrmemory@0.9.3` is published and is `latest`. Evidence:
npm view fastrmemory version->0.9.3;npm view fastrmemory dist-tags --json->{"latest":"0.9.3"}; tagv0.9.3(15a772f); published 2026-11-01 via GitHub Actions OIDC with npm provenance; the release workflow passed the full gate, clean tarball install, registry verification, and GitHub Release upload; the npm tarball is 358 files, 819,117 bytes packed, 3,289,741 bytes unpacked; GitHub Release asset SHA-256eebda8ab3f90b73ee5f4bd4a64a6ff511f9c93468576c167de3a1c1e2efbcf22; a cleannpm install fastrmemory@0.9.3+fastr --version->0.9.3;npm audit signaturesreports 5 verified registry signatures and 4 verified attestations. The official MCP registry listsio.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3asactiveandisLatest. Caveat: Node.js >=22.16.0;0.9.2,0.9.1,0.9.0,0.8.2,0.8.1,0.8.0,0.7.2,0.7.1,0.7.0,0.6.0,0.5.0,0.4.0,0.3.1, and0.3.0remain published historical. This release makes code-graph indexing automatic: setup and hook install index once, SessionStart repairs an empty index, and prompt/session-end hooks refresh recent edits; the schema is unchanged. The old scoped npm entries (@atifjubaer/fastrmemoryandfastrmemory@0.0.0-stage) were removed on 2026-10-23; the GitHubv0.2.1tag and release remain as history. This README tracks currentmain. Currentmainis `0.9.3` and has 481 tests / 74 files. Use the exact0.9.3version for reproducibility. PR #46 at5da9b2epassed all required checks (six matrix jobs plus Replayable Memory Diff and Pre-Merge Trap Guardian); the historical0.9.2release commitb2c6502,0.9.1release commit5da9b2e,0.9.0release commitc204f50,0.8.2release commit8cc925b,0.8.1release commit4e7d9ac,0.8.0release commit44b2d9a,0.7.2release commit583223f,0.7.1release commit31d8e12,0.7.0release commit5512557,0.6.0release commita57a656,0.5.0release commit54a79ab, and0.4.0release commitbb365c2remain published historical. The exact release surface is in CHANGELOG.md. The headline benchmark uses 240 deterministic synthetic cases with a 20% holdout, not SWE-bench or LongMemEval. Public LongMemEval, LoCoMo, and self-repository retrieval-only results plus pinned external baselines are in BENCHMARKS.md; no QA-leaderboard parity is claimed. Performance, packaging, and retrieval claims are tracked in CLAIMS.md; every README section is mapped to claim IDs in the README claim trace at the end of that ledger. Methodology, caveats, and raw JSON are in BENCHMARKS.md.
Overview • Design Principles • Benchmarks • Web UI • Supported Agents • Quick Start • MCP Setup • MCP Tools • Architecture • Migration • Security • Scorecard
Launch Status at a Glance
| Claim | Current result | Evidence |
|---|---|---|
| Install path | Published fastrmemory@0.9.3 | npm view fastrmemory version -> 0.9.3; npm view fastrmemory dist-tags --json -> {"latest":"0.9.3"}; npm install fastrmemory@0.9.3; fastr --version -> 0.9.3; GitHub Release tarball SHA-256 eebda8ab...; old scoped npm entries removed |
| MCP registry | io.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3, status active, isLatest | curl --get --data-urlencode "search=io.github.atifjubaer/fastrmemory" https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers; gh run view 40262643667 |
| Synthetic retrieval (optional MiniLM) | Holdout 95.8% Hit@1, 100% Hit@5, MRR 0.969 | npx tsx scripts/eval-bench.ts --split all --embeddings minilm --out bench/results/minilm.json |
| Test suite | 481 tests across 74 files on current main; published 0.9.3 is 481 / 74; published 0.9.2 is 476 / 74; published 0.9.1 is 476 / 74; published 0.9.0 is 476 / 74; published 0.8.2 is 461 / 69; published 0.8.1 is 461 / 69; published 0.8.0 is 461 / 69; published 0.7.2 is 456 / 67; published 0.7.1 is 456 / 67; published 0.7.0 is 455 / 67; published 0.6.0 is 388 / 61; 0.5.0 is 297 / 53; historical 0.4.0 is 293 / 53; 0.3.1 is 282 / 52; v0.2.1 is 235 / 43 | npm test; npm run check:ci |
| MCP setup | fastr mcp init merges portable registry configs or active-CLI local configs for 9 JSON clients and prints a Codex TOML snippet; --source local ships in published 0.9.3, 0.9.2, 0.9.1, 0.9.0, 0.8.2, 0.8.1, 0.8.0, 0.7.2, 0.7.1, 0.7.0, 0.6.0, and 0.5.0 | npm test -- tests/mcp-init.test.ts -> 15 passed; fastr mcp init --client claude --source local --dry-run --json -> node .../dist/bin/fastr.js mcp --project ... |
| Cross-engine (MCP stdio) | 80/120 overall Hit@1 (66.7%, 95% CI 57.8-74.5): exact 40/40, multi 40/40, paraphrase 0/40; 1.094 ms/doc ingest, 1.86 ms recall p50 | npm run bench:vs; bench/results/vs-engines.json |
| Crash safety | 10/10 runs, 0 lost, 0 duplicate ids/titles | npm run test:crash; bench/results/crash-test.json |
| Public retrieval (0.3.0) | LongMemEval +10.4pp / +11.0pp Hit@5; LoCoMo +4.4pp / +2.3pp (target missed) | docs/EXTERNAL_BASELINE.md |
| Release score | Provisional 9.4 / 10; 9.2 target met; Retrieval remains Partial | SCORECARD.md |
The synthetic table is not SWE-bench or LongMemEval. Public numbers are retrieval-only and are not QA-leaderboard results. The 95.8% row uses optional MiniLM; the default offline hash path scores 77.1% Hit@1 / 93.8% Hit@5 on the same holdout. Full provenance is in CLAIMS.md.
💡 Overview
AI coding agents (Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, Antigravity) degrade on long-running codebases when project memory is lossy or operationally heavy. Common designs make one of three trade-offs:
- Decay and merge old episodes to keep the store small, which can lose exact file paths, stack traces, and edge cases.
- Run a daemon or external database, which adds ports, containers, and setup failure modes.
- Dump a static context file, which grows without bound and is not queryable.
FastrMemory keeps a verbatim event log, bi-temporal memory history, and a replayable Git mirror in a single in-process TypeScript engine (3 runtime dependencies; local embeddings and the daemon are optional):
Zero Daemon Overhead
Pure Node 22+ built-in node:sqlite in WAL mode. On the 240-case suite, engine-level recall is 0.95 ms p50 / 1.60 ms p95 with hash embeddings and 3.30 ms p50 / 5.11 ms p95 with MiniLM on the train split (CLI startup measured separately). The default CLI/MCP path has no background daemon and no open port; daemon start is optional. Native on Windows, macOS, and Linux (the current CI matrix uses Intel macOS; Apple Silicon is not covered); CI matrix status is reported in Actions.
🔀 Bi-Temporal Git Sync
Never deletes facts during consolidation (there is no destructive sleep step). Replaces half-life decay with valid_from / valid_to timestamps and auto-mirrors human-readable .fastr/pages/*.md files into Git.
🎯 Triple-Stream RRF ($k=20$)
Fuses FTS5 BM25 + optional local embeddings + file-graph links. Error traps receive a conditional 2.0x boost only for trap-intent or file-scoped queries, with per-ID outcome feedback (+0.2 / -0.5). Three consecutive bad outcomes move a memory to dormant; confidence tiers are high, medium, low, dormant, and superseded. Counting questions ("how many projects have I led?") additionally run an aggregate-coverage pass: a second lexical query over their content terms, fused with the original, returning up to 20 rows so the caller can count. retrieval.temporalFilter adds opt-in date windows ("past two weeks", "this year") parsed against the question date.
⚔️ Architectural & Performance Comparison
| Capability | Hippo Memory (hippo-memory) | Memoria (matrixorigin/Memoria) | AgentMemory (@agentmemory/mcp) | FastrMemory (0.9.3+) |
|---|---|---|---|---|
| Runtime Architecture | SQLite store | MatrixOne relational/vector DB container | Dual-layer engine + Redis/Docker | Zero-Daemon • Native `node:sqlite` in WAL mode |
| Ingestion Speed | 88.9 ms/doc | Container roundtrip | 1.74 ms/doc | 1.09 ms/doc (80x faster than Hippo) |
| Recall Latency (p50) | 12.8 ms (spikes to 386 ms p95) | 50–100 ms | 1.52 ms | 0.95 ms p50 / 1.60 ms p95 |
| AST Symbol Anchoring | ❌ None (file path only) | ❌ None | ❌ None | ✅ `declaration_id` (AST hash survives renames & file moves) |
| Self-Verifying Traps | ❌ None | ❌ None | ❌ None | ✅ Machine assertions (`text_present`, etc.) auto-retire fixed bugs |
| Context Token Overhead | ⚠️ High (dumps entire rule sets) | ⚠️ High (dumps knowledge graphs) | ⚠️ High (dumps session contexts) | Ultra-low (≤150 tokens targeted per-turn injection) |
| Passive Learning | ❌ Manual commands only | ❌ Manual commands only | ❌ Manual commands only | ✅ Auto-distills traps from test failures & subsequent edits |
| Cross-Machine Team Sync | Manual markdown git commits | Cloud database cluster | Custom daemon | ✅ Bidirectional `fastr sync` on Git pull |
| Editor Integration | Basic CLI instructions | None | Basic plugin | ✅ Native VS Code & Cursor extension with Problems tab diagnostics |
| MCP Protocol Support | stdio | REST / MCP adapter | stdio | Official MCP v2 (12-tool core & 45-tool full profiles) |
*Verified benchmark evidence from bench/results/vs-engines.json and docs/PUBLIC_BENCHMARKS.md.*
🧭 Memory Landscape:
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo