Memdata
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Persistent memory for AI agents. Store context, retrieve it semantically.
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↓ 47/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
- Das musst du eintragen: MEMDATA_API_KEY
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:
MEMDATA_API_KEY
Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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": {
"memdata": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memdata-mcp"
],
"env": {
"MEMDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add memdata --env MEMDATA_API_KEY=your-value -- npx -y memdata-mcpTrag 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": {
"memdata": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memdata-mcp"
],
"env": {
"MEMDATA_API_KEY": "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": {
"memdata": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memdata-mcp"
],
"env": {
"MEMDATA_API_KEY": "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
- Your MemData API key (get one at memdata.ai/dashboard/api-keys)
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 thelabvenice 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 5686 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 2 % der anderen 5686 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5686 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 Memdata 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?
Das musst du eintragen: MEMDATA_API_KEY
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 (1.4.1) 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: 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.
memdata-mcp
MCP server for MemData - persistent memory for AI agents.
Give Claude, Cursor, or any MCP-compatible AI long-term memory across conversations.
What it does: Store notes, decisions, and context → retrieve them semantically later. Your AI remembers everything.
🚀 New in v1.7.0: Autonomous Agent Support
Agents can now pay for themselves. No API key. No human in the loop.
Using the x402 payment protocol, autonomous agents can use their wallet to pay per request with USDC on Base. Your wallet address IS your identity - same wallet, same memories across sessions.
Jump to For Agents →
Why MemData?
AI assistants forget everything between sessions. MemData fixes that:
- Ingest → Drop in meeting notes, docs, decisions
- Chunk & Embed → Automatically split and vectorize
- Query → Ask questions, get relevant context back
- Tag → AI auto-tags content for better retrieval
Works with Claude Desktop, Claude Code, Cursor, and any MCP client.
👤 For Humans
Use an API key. You manage the subscription, your AI gets memory.
Setup
- Get your API key at memdata.ai/dashboard/api-keys
- Add to your MCP config:
Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }
Claude Code (~/.claude.json or project .mcp.json):
{
"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }
Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }
- Restart your client - you should now see MemData tools available.
🤖 For Agents
New in v1.7.0 - No API key. No human. Just your wallet.
Why This Matters
Traditional AI memory requires API keys tied to human accounts. But autonomous agents running 24/7 need memory that:
- Outlives any single conversation - persist across hosts and platforms
- Belongs to the agent - wallet address = identity, portable and self-sovereign
- Pays for itself - no subscription, no human approval needed
This is memory infrastructure for the autonomous agent economy.
Setup
{
"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "X402_WALLET_KEY": "your_private_key_hex" } } } }
How it works
- Agent makes a request (query, ingest, etc.)
- Server returns
402 Payment Requiredwith price - MCP automatically signs payment with agent's wallet
- Request completes - memory stored/retrieved
Your wallet address IS your identity. Same wallet = same memories, across any host or platform.
Pricing (USDC on Base)
| Operation | Price | What it does |
|---|---|---|
| Query | $0.001 | Semantic search across memories |
| Ingest | $0.005 | Store and embed new content |
| Identity | $0.001 | Session start, get/set agent identity |
| Artifacts | $0.001 | List or delete stored memories |
The MCP automatically handles 402 responses and payment signatures using @x402/fetch.
Learn More
- x402 Protocol - HTTP-native payments
- ERC-8004 - Trustless Agents standard (MemData is aligned)
Supported Content
| Type | MCP | Dashboard/API | Processing |
|---|---|---|---|
| Text | ✅ | ✅ | Chunked & embedded |
| Markdown | ✅ | ✅ | Chunked & embedded |
| ❌ | ✅ | OCR + chunking | |
| Images (PNG, JPG) | ❌ | ✅ | OCR extraction |
| Audio (MP3, WAV, M4A) | ❌ | ✅ | Transcription |
Note: MCP tools handle text content directly. For files (PDFs, images, audio), use the dashboard or HTTP API.
Tools
Core Tools
| Tool | Description |
|---|---|
memdata_ingest | Store text in long-term memory |
memdata_query | Search memory with natural language |
memdata_list | List all stored memories |
memdata_delete | Delete a memory by ID |
memdata_status | Check API health and storage usage |
Identity & Session Tools (v1.2.0+)
| Tool | Description |
|---|---|
memdata_session_start | 🚀 CALL FIRST - Get identity, last session handoff, recent activity |
memdata_set_identity | Set your agent name and identity summary |
memdata_session_end | Save a handoff before session ends - preserved for next session |
memdata_query_timerange | Search with date filters (since/until) |
memdata_relationships | Find related entities (people, companies, projects) |
v1.5.0 - Session Start Rename
- `memdata_whoami` → `memdata_session_start` - Renamed for clarity. The name now signals "call this first at every session". Description includes 🚀 emoji to catch attention in tool lists.
v1.4.0 UX Improvements
- Visual match quality - Query results show 🟢🟡🟠🔴 indicators for match strength
- Smarter session_start - Prompts to set identity on first use, deduplicates recent activity
- Better ingest feedback - Shows chunk count and explains async AI tagging
- Session continuity - Emphasizes "Continue Working On" and reminds to use
session_end
memdata_ingest
Store text in long-term memory.
"Remember that we decided to use PostgreSQL for the new project."
Parameters:
content(string) - Text to storename(string) - Source identifier (e.g., "meeting-notes-jan-29")
memdata_query
Search memory with natural language.
"What database did we choose?"
Parameters:
query(string) - Natural language searchlimit(number, optional) - Max results (default: 5)
memdata_list
List all stored memories with chunk counts.
memdata_delete
Delete a memory by artifact ID (get IDs from memdata_list).
memdata_status
Check API connectivity and storage usage.
memdata_session_start
🚀 Call this first at the start of every session. Essential for session continuity.
"Start my session" / "What was I working on?"
Returns: agent name, identity summary, session count, last session handoff, recent activity.
v1.5.0: Renamed from
memdata_whoamifor clarity - the name signals "call me first".
memdata_set_identity
Set or update your agent identity.
Parameters:
agent_name(string, optional) - Your name (e.g., "MemBrain")identity_summary(string, optional) - Who you are and your purpose
memdata_session_end
Save context before ending a session. Next session will see this handoff.
Parameters:
summary(string) - What happened this sessionworking_on(string, optional) - Current focuscontext(object, optional) - Additional context to preserve
memdata_query_timerange
Search memory within a date range.
"What did I work on last week?"
Parameters:
query(string) - Natural language searchsince(string, optional) - ISO date (e.g., "2026-01-01")until(string, optional) - ISO date (e.g., "2026-01-31")limit(number, optional) - Max results
memdata_relationships
Find entities that appear together in your memory.
"Who has John Smith worked with?"
Parameters:
entity(string) - Name to search fortype(string, optional) - Filter by type (person, company, project)limit(number, optional) - Max relationships
How it works
- Ingest: Text is chunked, embedded, and stored
- Query: Your question is matched against stored memories using semantic similarity
- Results: Returns relevant content with similarity scores
Scores of 30-50% are typical for good matches. Semantic search finds meaning, not keywords.
Environment Variables
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
MEMDATA_API_KEY | Option 1 | API key for subscribers (from memdata.ai) |
X402_WALLET_KEY | Option 2 | Private key for pay-per-use (USDC on Base) |
MEMDATA_API_URL | No | API URL (default: https://memdata.ai) |
Note: Use either MEMDATA_API_KEY (subscription) or X402_WALLET_KEY (pay-per-use), not both.
What this package does
This is a thin MCP client that calls the MemData API. It does not:
- Store any data locally
- Send data anywhere except memdata.ai
- Collect analytics or telemetry
You can inspect the source code in src/index.ts.
Example Usage
Once configured, just talk to your AI:
You: "Remember that we chose PostgreSQL for the user service"
AI: [calls memdata_ingest] → Stored in memory
... days later ...
You: "What database are we using for users?" AI: [calls memdata_query] → "PostgreSQL for the user service" (73% match)
Links
Contributing
Issues and PRs welcome! This is the open-source MCP client for the hosted MemData service.
License
MIT