hmem — Humanlike Memory for AI Agents

Name: hmem — Humanlike Memory for AI Agents
Author: Bumblebiber

von BumblebiberVersion 1.6.7i★ 24iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.Bumblebiber/hmem-mcp

So installierst du es

What it does

Persistent 5-level hierarchical memory for AI agents. SQLite-backed, lazy-loaded.

Connects Läuft auf deinem Computer
Account or key No key needed
Category Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer · ✓ Befehle geprüft am 14. Nov. 2026

Zuerst: Welche KI nutzt du?

ClaudeWeb · App · HandyChatGPTWebClaude CodeTerminalCursorCode-EditorVS CodeCode-EditorAndereAndere Apps

Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.

Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server hmem — Humanlike Memory for AI Agents für Claude auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe Node.js mit node -v. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://nodejs.org/en/download installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "hmem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "hmem-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von hmem — Humanlike Memory for AI Agents wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
Node.js installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
node -v
- Eine Versionsnummer wie v26.13.1 = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: Öffne die offizielle Download-Seite, wähle die LTS-Version und den Klick-Installer: .pkg auf dem Mac · .msi unter Windows. Doppelklicken und bis zum Ende durchklicken. Kein curl-Befehl nötig
Download-Seite von Node.js öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: node -v
Einmal installieren, gilt für alles, was Node.js braucht
Erledigt
Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen
SettingsDeveloperEdit Config
Erledigt

Diese Einstellungen einfügen und speichern

{
  "mcpServers": {
    "hmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ]
    }
  }
}

Erledigt

Claude beenden und neu öffnen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze hmem — Humanlike Memory for AI Agents und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn Claude sagt, dass es hmem — Humanlike Memory for AI Agents nutzt, oder ein Werkzeug von hmem — Humanlike Memory for AI Agents in der Antwort zeigt, bist du verbunden

1 optionale Einstellung(en) (geht auch ohne)

Der Befehl oben funktioniert auch ohne diese Werte. Füge sie nur hinzu, wenn du etwas ändern willst, nach der Beschreibung des Autors.

HMEM_STORAGE_DIR Verzeichnis, in dem die .hmem-SQLite-Datenbanken gespeichert werden. Standard ist /.hmem/
Englisches Original anzeigen
Directory where .hmem SQLite databases are stored. Defaults to ~/.hmem/

Beschreibungen automatisch übersetzt; Variablennamen bleiben wie im Original. Im Zweifel das Original ansehen.

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

ChatGPT kann hmem — Humanlike Memory for AI Agents noch nicht verbinden

hmem — Humanlike Memory for AI Agents läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die hmem — Humanlike Memory for AI Agents verbinden kann

Schritte für Claude →Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
Schritte für Claude Code →Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)
Schritte für Cursor →Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)
Schritte für VS Code →Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)

B · Andere in Suche & KI-Gedächtnis, die mit ChatGPT funktionieren

Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden

Context7✓ ChatGPT
OpenSEO✓ ChatGPT
AIHOT✓ ChatGPT

Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server hmem — Humanlike Memory for AI Agents für Claude Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe Node.js mit node -v. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://nodejs.org/en/download installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): claude mcp add --scope user hmem -- npx -y hmem-mcp 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von hmem — Humanlike Memory for AI Agents wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
Node.js installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
node -v
- Eine Versionsnummer wie v26.13.1 = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: Öffne die offizielle Download-Seite, wähle die LTS-Version und den Klick-Installer: .pkg auf dem Mac · .msi unter Windows. Doppelklicken und bis zum Ende durchklicken. Kein curl-Befehl nötig
Download-Seite von Node.js öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: node -v
Einmal installieren, gilt für alles, was Node.js braucht
Erledigt
Terminal öffnen
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
Erledigt
3
Diesen Befehl einfügen und Enter drücken
```
claude mcp add --scope user hmem -- npx -y hmem-mcp
```
Erledigt
/mcp in Claude Code eingeben
hmem — Humanlike Memory for AI Agents sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze hmem — Humanlike Memory for AI Agents und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn Claude Code sagt, dass es hmem — Humanlike Memory for AI Agents nutzt, oder ein Werkzeug von hmem — Humanlike Memory for AI Agents in der Antwort zeigt, bist du verbunden

1 optionale Einstellung(en) (geht auch ohne)

Der Befehl oben funktioniert auch ohne diese Werte. Füge sie nur hinzu, wenn du etwas ändern willst, nach der Beschreibung des Autors.

HMEM_STORAGE_DIR Verzeichnis, in dem die .hmem-SQLite-Datenbanken gespeichert werden. Standard ist /.hmem/
Englisches Original anzeigen
Directory where .hmem SQLite databases are stored. Defaults to ~/.hmem/

Beschreibungen automatisch übersetzt; Variablennamen bleiben wie im Original. Im Zweifel das Original ansehen.

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Cursor-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server hmem — Humanlike Memory for AI Agents für Cursor auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe Node.js mit node -v. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://nodejs.org/en/download installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "hmem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "hmem-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von hmem — Humanlike Memory for AI Agents wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
Node.js installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
node -v
- Eine Versionsnummer wie v26.13.1 = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: Öffne die offizielle Download-Seite, wähle die LTS-Version und den Klick-Installer: .pkg auf dem Mac · .msi unter Windows. Doppelklicken und bis zum Ende durchklicken. Kein curl-Befehl nötig
Download-Seite von Node.js öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: node -v
Einmal installieren, gilt für alles, was Node.js braucht
Erledigt
Mit diesem Button Cursor öffnen
In Cursor öffnen
Cursor fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Erledigt
KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze hmem — Humanlike Memory for AI Agents und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn Cursor sagt, dass es hmem — Humanlike Memory for AI Agents nutzt, oder ein Werkzeug von hmem — Humanlike Memory for AI Agents in der Antwort zeigt, bist du verbunden

1 optionale Einstellung(en) (geht auch ohne)

Der Befehl oben funktioniert auch ohne diese Werte. Füge sie nur hinzu, wenn du etwas ändern willst, nach der Beschreibung des Autors.

HMEM_STORAGE_DIR Verzeichnis, in dem die .hmem-SQLite-Datenbanken gespeichert werden. Standard ist /.hmem/
Englisches Original anzeigen
Directory where .hmem SQLite databases are stored. Defaults to ~/.hmem/

Beschreibungen automatisch übersetzt; Variablennamen bleiben wie im Original. Im Zweifel das Original ansehen.

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen VS Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server hmem — Humanlike Memory for AI Agents für VS Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe Node.js mit node -v. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://nodejs.org/en/download installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "servers": { "hmem": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": [ "-y", "hmem-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von hmem — Humanlike Memory for AI Agents wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
Node.js installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
node -v
- Eine Versionsnummer wie v26.13.1 = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: Öffne die offizielle Download-Seite, wähle die LTS-Version und den Klick-Installer: .pkg auf dem Mac · .msi unter Windows. Doppelklicken und bis zum Ende durchklicken. Kein curl-Befehl nötig
Download-Seite von Node.js öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: node -v
Einmal installieren, gilt für alles, was Node.js braucht
Erledigt
Mit diesem Button VS Code öffnen
In VS Code öffnen
VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Erledigt
KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze hmem — Humanlike Memory for AI Agents und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn VS Code sagt, dass es hmem — Humanlike Memory for AI Agents nutzt, oder ein Werkzeug von hmem — Humanlike Memory for AI Agents in der Antwort zeigt, bist du verbunden

1 optionale Einstellung(en) (geht auch ohne)

Der Befehl oben funktioniert auch ohne diese Werte. Füge sie nur hinzu, wenn du etwas ändern willst, nach der Beschreibung des Autors.

HMEM_STORAGE_DIR Verzeichnis, in dem die .hmem-SQLite-Datenbanken gespeichert werden. Standard ist /.hmem/
Englisches Original anzeigen
Directory where .hmem SQLite databases are stored. Defaults to ~/.hmem/

Beschreibungen automatisch übersetzt; Variablennamen bleiben wie im Original. Im Zweifel das Original ansehen.

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die hmem — Humanlike Memory for AI Agents nutzen💬 Diskussion →

Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

Claude Code

claude mcp add --scope user hmem -- npx -y hmem-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "hmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "hmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "hmem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ]
    }
  }
}

Werte, die du selbst einträgst

HMEM_STORAGE_DIR env
Verzeichnis, in dem die .hmem-SQLite-Datenbanken gespeichert werden. Standard ist /.hmem/
Englisches Original anzeigen
Directory where .hmem SQLite databases are stored. Defaults to ~/.hmem/

Beschreibungen automatisch übersetzt; Variablennamen bleiben wie im Original. Im Zweifel das Original ansehen.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Auf einen Blick

GitHub-Sterne i: 24
Downloads pro Wochei: 162/Wo.
Lizenz i: MIT
Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Neueste Versioni: 1.6.7
Kategoriei: Suche & KI-Gedächtnis
In der Registry veröffentlichti: 24. Feb. 2026
Code zuletzt geänderti: 1. Nov. 2026
Entwickler: Bumblebiber
Pakete: npm: hmem-mcp
Repo: Bumblebiber/hmem
Website: github.com
Registry-Status: Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Laufen auf deinem Computer in

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

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 15. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Bumblebiber bestätigt, dem das Repo gehört
✓ Bestanden
Wird noch gepflegt
Code zuletzt geändert: vor 14 Tagen
✓ Bestanden
Hat eine Lizenz
Nutzt MIT
– 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

Veröffentlichte Schwachstellen (OSV.dev)

Keine Einträge auf OSV.dev für hmem-mcp@1.6.7

Prüft nur diese Paketversion, nicht alle Abhängigkeiten · geprüft 15. Nov. 2026

Was wir prüfen → · JSON

Entwickler: neue Prüfung anfordern oder falsche Angaben melden

Anmelden

Diskussion

Fragen, Tipps teilen oder melden, dass etwas nicht geht. Sortiert nach „hilfreich“.

Noch keine Beiträge. Stell die erste Frage oder teile einen Tipp.

Beiträge hier stammen von Nutzern, nicht vom PopNx-Team.

Anmelden, um zu posten

Nutzerbewertungen

Noch keine Bewertungen

Anmelden, um eine Bewertung zu schreiben

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 95 % der anderen 6148 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 3 % der anderen 6148 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 6148 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 hmem — Humanlike Memory for AI Agents sicher?

Er hat 3 von 3 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 vor 14 Tagen geändert, und die neueste Version (1.6.7) kam vor 9 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 Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs

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.

hmem — Humanlike Memory for AI Agents

Your AI forgets everything between sessions. hmem fixes that.

One load_project() call. ~3000 tokens. Your agent knows everything important about a project — every past mistake, every decision, every open task — across sessions, devices, and AI providers. No setup per conversation. No "let me re-read the codebase." It just *remembers*.

AI agent? Skip this file. Read AGENT_SETUP.md — written for you, not for humans.

Naming note (v8.0): This package was briefly published as its-over-9k (1.x). It is now hmem again — pure memory framework, nothing else. The its-over-9k name lives on as a separate project: the o9k token-efficiency meta-framework, which combines skills/plugins like this one. Related: TIM — hmem's next-generation successor (hypergraph memory, CRDT sync).

What This Is

hmem is not a note-taking plugin. It's a memory framework for AI agents — a complete infrastructure layer for persistent, portable, token-efficient knowledge that survives session boundaries, device switches, and provider changes.

Four core guarantees:

Pillar	What it means
Token efficiency	5-level lazy loading — you pay for what you read, never more
Portability	Same memory across Claude, Gemini, GPT, local models, any MCP client
Efficient storage	Hierarchical tree structure — context scales with depth, not flat append
No context waste	Auto-session capture + project briefing = zero re-read overhead

The Problem

Every AI session starts from zero. Your agent asks the same questions, makes the same mistakes, contradicts last week's decisions, and wastes 50k tokens loading context it already processed yesterday.

You've tried workarounds — CLAUDE.md files, custom prompts, manually pasting context. They don't scale. You have 10 projects. You switch between 3 devices. You use different AI tools.

The Solution

You:    "Load project"

Agent: [calls load_project("P0048") — 3000 tokens] Agent: "v1.2.9, TypeScript/SQLite/npm. 3 open bugs, 8 roadmap items. Last session: rebrand complete, rename_id bug fixed (89 changes). Next: O-Entry Auto-Purge. What's the focus today?"

That's it. 3000 tokens for a complete project briefing. The agent knows the stack, the architecture, the open bugs, the recent decisions, and exactly where you left off — even if "you" was a different AI on a different machine yesterday.

How It Works

Level 1  ──  One-line summary          (always loaded — ~5k tokens for 300+ entries)

Level 2 ── Paragraph detail (loaded on demand) Level 3 ── Full context (loaded on demand) Level 4 ── Extended detail (loaded on demand) Level 5 ── Raw/verbatim data (loaded on demand)

At session start, the agent loads Level 1 summaries — one line per memory. When it needs detail, it drills down. Your 300-entry memory costs 5k tokens to overview. A single project costs ~3000 tokens.

Nothing is summarized away. Level 1 is a compressed view, but Levels 2–5 hold the complete original text, word for word, accessible on demand.

Framework Features

Automatic Session Memory

Every conversation is recorded automatically. No "save your work" prompts. No manual checkpoints.

You type  →  Agent responds  →  Stop hook fires  →  Exchange saved to O-entry

→ Linked to active project → Haiku auto-titles the session

Switch projects mid-session? The O-entry switches too. Start a new session on a different device? The next agent sees every exchange from every device — the conversation never dies.

Haiku Background Checkpoints

Every N exchanges (configurable, default 5), a Haiku subagent wakes up in the background. It reads the recent conversation, extracts lessons learned, errors encountered, and decisions made, then writes them to long-term memory — with full MCP tool access. Your main agent is never interrupted.

The checkpoint also writes a handoff note to the project: "Here's what was done, here's what's in progress, here's the next step." The next agent — on any device, any provider — picks up exactly where you left off.

Project-Based, Not Session-Based

Sessions are meaningless. Projects are everything.

O-entries are linked to the active project, not the session
Checkpoint counters count project exchanges, not session messages
load_project shows recent conversations with full context — across all devices

Skills System

hmem ships with a complete skills layer — structured behavior files that agents load on demand. Skills define *how* an agent should do something (debug, write memory, curate entries, handle a session start) — separate from memory, separate from prompts.

npx hmem update-skills    # Pull latest skills to your AI tool's skill directory

Skills are versioned and updated independently. Your agents get smarter without reinstalling. 21 skills ship by default:

Skill	Triggers when…
`hmem-session-start`	Every session start — loads project + surfaces pending git work, open tasks, misrouted O-entries
`hmem-using-hmem`	Meta-skill loaded at session start; defines mandatory memory habits
`hmem-read`	Reading from long-term memory (search, prefix filter, find_related, cross-project read)
`hmem-write`	Writing to hmem — picks prefix, tree location, tags, detects duplicates
`hmem-search`	User references something without an ID ("the bug we had", "letzte Woche")
`hmem-new-project`	Creating a P-entry — handles schema, sections, O-entry linking
`hmem-new-error`	Creating an E-entry with the strict 5-level scaffold
`hmem-activate`	Switching active project mid-session, plus fixing misrouted exchanges
`hmem-context`	Loading specific context when load_project output isn't enough
`hmem-recall`	Dispatching a Haiku sub-agent to search hmem
`hmem-dispatch`	Dispatching an isolated sub-agent for any search/lookup/calculation
`hmem-curate`	Cleaning up an .hmem file (mark obsolete, fix titles, consolidate dupes)
`hmem-migrate-o`	Migrating O-entries to the project-bound 5-level structure
`hmem-consolidate`	Merging session checkpoint summaries into one final O-entry summary
`hmem-wipe`	Prep for `/clear` — save high-value knowledge, update Next Steps
`hmem-config`	View/change memory settings, hooks, sync, checkpoints
`hmem-setup`	First-time install of hmem for Claude Code / Gemini CLI / OpenCode
`hmem-sync-setup`	Set up `hmem-sync` for cross-device sync
`hmem-update`	Update flow — runs `npm update -g`, syncs skills, applies migrations
`hmem-release`	Pre-publish checklist for hmem itself
`hmem-subagent`	Template for sub-agents dispatched by `hmem-dispatch`

Company Memory

Beyond personal memory, agents can maintain a shared company store — a separate company.hmem that multiple agents and team members can read from. Personal and company memory coexist; agents query both simultaneously.

import { openCompanyMemory } from 'hmem';

const store = openCompanyMemory('/path/to/project');

Embeddable SDK

hmem ships as a fully documented TypeScript SDK — import HmemStore directly into your own agents, tools, or automation pipelines:

import {

HmemStore, openCompanyMemory, resolveHmemPath, loadHmemConfig, saveHmemConfig, DEFAULT_CONFIG, DEFAULT_PREFIXES, formatPrefixList, searchMemory, } from 'hmem'; import type { AgentRole, MemoryEntry, MemoryNode, HmemConfig, SearchResult, SearchOptions, SearchScope, } from 'hmem';

const store = new HmemStore('/path/to/agent.hmem'); const results = searchMemory('/path/to/project', 'auth token bug', { maxResults: 5 });

MCP Tools

hmem ships two MCP servers:

`hmem` (daily-use, 13 tools) — read, write, search, project lifecycle.
`hmem-curate` (maintenance, 11 tools) — bulk edits, schema migrations, backup/restore. Activate only when curating.

`hmem` — daily-use server (13)

Tool	What it does
`read_memory`	5-level lazy read — by ID, prefix, search, time, or tag
`write_memory`	Create new entries with title, body, tags, links
`append_memory`	Add child nodes to existing entries
`update_memory`	Patch fields: title, body, tags, irrelevant, links
`search_memory`	FTS5 full-text search with sub-node attribution
`find_related`	Find contextually related entries by tag overlap
`load_project`	Activate a project + get full briefing + recent sessions
`read_project`	Read project without activating (comparison/reference)
`create_project`	Scaffold a new project entry with standard schema
`list_projects`	List all projects with status summary
`flush_context`	Persist current session context to long-term memory
`move_nodes`	Move a subtree under a different parent (also in curate server)
`set_active_device`	Register and switch between devices

`hmem-curate` — maintenance server (11)

Tool	What it does
`memory_stats`	Per-prefix counts, total tokens, favorites, hashtags, stale-list
`memory_health`	Find broken links, orphan tags, empty entries, dangling chains
`export_memory`	Export the full .hmem to a portable JSON snapshot
`import_memory`	Import a JSON snapshot back into a .hmem (destructive)
`update_many`	Bulk-patch a set of entries (irrelevant, tags, body, etc.)
`tag_bulk`	Add/remove a tag across many entries
`tag_rename`	Rename a tag globally across all entries
`move_memory`	Move an entire entry to a new ID slot
`move_nodes`	Move a subtree under a different parent (also in main server)
`rename_id`	Rename an entry's ID; rewrites all inbound links
`reset_memory_cache`	Invalidate the in-memory L1 cache (after raw SQL writes)

The daily hmem server is registered automatically by hmem init. hmem-curate is opt-in because its tools are destructive — register it when you need to curate:

npx hmem mcp-add-curate          # adds the curate server to Claude Code (user scope)

Then toggle it via /mcp only during curation sessions. For other MCP clients, see Manual setup.

CLI Commands

After npm install -g hmem-mcp, the hmem binary is on PATH.

User-facing

Command	Purpose
`hmem init`	Interactive installer for AI tools (Claude Code, OpenCode, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Cline). Flags: `--global` / `--local` / `--tools` / `--dir` / `--no-example`
`hmem update-skills`	Copy/sync bundled skill files to detected AI tools (called automatically on `npm install`)
`hmem mcp-add-curate`	Register the `hmem-curate` MCP server with Claude Code (opt-in; toggle via `/mcp` when curating)
`hmem doctor`	Detect stale or deprecated hmem MCP entries in host configs
`hmem stats`	Memory statistics + per-project token estimates + 🔴 4k threshold flagging
`hmem setup-hook`	Re-add the SessionStart hook to Claude Code settings (if removed)
`hmem version`	Show version

Hook drivers (called by AI tools, not by hand)

Command	Wired into	What it does
`hmem hook-startup`	UserPromptSubmit	First-message context injection (memory overview, project list, sync status). Periodic checkpoint reminders. Reads JSON from stdin

| hmem log-exchange | Stop (sync) | Append the latest e

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

hmem — Humanlike Memory for AI Agents

What it does

Installation

Node.js installieren (falls noch nicht vorhanden)

Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

Diese Einstellungen einfügen und speichern

Claude beenden und neu öffnen

Ausprobieren

Das kannst du stattdessen tun

Node.js installieren (falls noch nicht vorhanden)

Terminal öffnen

Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

/mcp in Claude Code eingeben

Ausprobieren

Node.js installieren (falls noch nicht vorhanden)

Mit diesem Button Cursor öffnen

KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

Ausprobieren

Node.js installieren (falls noch nicht vorhanden)

Mit diesem Button VS Code öffnen

KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

Ausprobieren

Auf deinem Computer installiert

Werte, die du selbst einträgst

Auf einen Blick

Welche Apps ihn nutzen können

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Veröffentlichte Schwachstellen (OSV.dev)

Diskussion

Nutzerbewertungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Ähnliche Alternativen

OpenSEO

Exa

Mockserver

Microsoft Learn MCP

Docs

README vom Entwickler

hmem — Humanlike Memory for AI Agents

What This Is

The Problem

The Solution

How It Works

Framework Features

Automatic Session Memory

Haiku Background Checkpoints

Project-Based, Not Session-Based

Skills System

Company Memory

Embeddable SDK

MCP Tools

hmem — daily-use server (13)

hmem-curate — maintenance server (11)

CLI Commands

User-facing

Hook drivers (called by AI tools, not by hand)

`hmem` — daily-use server (13)

`hmem-curate` — maintenance server (11)