Adaptive Recall
概要
作者による説明(英語の原文)
Adaptive memory system with cognitive scoring, knowledge graph, and self-improving ML.
PopNx MCPの3つの柱
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況iとても新しい↓ 37/週 · ★ –
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: パソコンで動く
- トランスポート: Streamable HTTP
- カテゴリ: 検索・AIの記憶
- 入力が必要なもの:ADAPTIVE_RECALL_API_KEY
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
インストールの前に
- 基本チェック:1項目中1項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
- 自分で入力するもの:
ADAPTIVE_RECALL_API_KEY
「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
- npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"adaptive-recall": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"adaptive-recall"
],
"env": {
"ADAPTIVE_RECALL_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add adaptive-recall --env ADAPTIVE_RECALL_API_KEY=your-value -- npx -y adaptive-recall動かす前に、空欄の値を入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"adaptive-recall": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"adaptive-recall"
],
"env": {
"ADAPTIVE_RECALL_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"adaptive-recall": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"adaptive-recall"
],
"env": {
"ADAPTIVE_RECALL_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
自分で入力する値
- Your Adaptive Recall API key (get one free at adaptiverecall.com)
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
できること
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AIAppsAPI で確認済みです
- … 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- – 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの5692件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5692件のうち13%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5692件のうち100%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
Adaptive Recallは安全ですか?
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか?
入力が必要なもの:ADAPTIVE_RECALL_API_KEY
パソコンで動きますか、それともクラウドですか?
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
今もメンテナンスされていますか?
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.1)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
どのアプリで使えますか?
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
代わりの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Adaptive Recall
Adaptive memory system for AI applications. Patent pending.
adaptiverecall.com | Documentation | Sign Up Free
What It Does
Adaptive Recall is a hosted memory server that stores, retrieves, and manages long-term memory for AI applications. It connects via MCP or REST API.
- Multi-strategy retrieval: four search strategies run in parallel (vector similarity, temporal recency, full-text keyword, knowledge graph traversal) and the system learns which to prioritize for each type of query
- Cognitive scoring: results ranked using ACT-R activation modeling from cognitive science, factoring in recency, access frequency, entity connections, and validated confidence
- Knowledge graph: entities and relationships extracted automatically from stored memories, used as a retrieval pathway alongside text similarity
- Memory lifecycle: memories progress through stages, gain or lose confidence based on corroborating evidence, and fade naturally when unused
- Self-improving: ML models train on your usage patterns, every parameter change must pass statistical validation against real query history before being adopted
- Retrieval quality monitoring: the system verifies its own retrieval consistency and identifies knowledge gaps
Connect
Sign up at adaptiverecall.com to get your server URL and API key.
MCP Configuration
Add to your MCP client config (Claude Code, Codex, Cursor, or any MCP-compatible tool):
{
"mcpServers": { "adaptive-recall": { "type": "url", "url": "https://YOUR_SERVER_URL/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" } } } }
For Claude Code, add this to .mcp.json in your project or ~/.claude/settings.json for global access. For Gemini CLI, add to ~/.gemini/settings.json using httpUrl instead of url. For Codex, add to your Codex MCP configuration.
REST API
Every action is also available as an HTTP endpoint at https://YOUR_SERVER_URL/v1/. All requests require a Bearer token in the Authorization header.
Actions
| Action | Description |
|---|---|
| store | Save a new memory. Generates embeddings and extracts entities automatically. |
| recall | Search memories using multi-strategy retrieval with cognitive scoring. |
| update | Modify an existing memory. Re-embeds automatically if content changes. |
| forget | Remove a memory by ID or by finding the closest match to a query. |
| graph | Explore the knowledge graph, traversing entity relationships by name and depth. |
| status | System health, memory counts, confidence distribution, and knowledge gap detection. |
| snapshot | Get a formatted overview of stored memories, organized by type. |
| feedback | Send feedback directly to the Adaptive Recall developers. |
Memory Types
When storing memories, assign a type that affects how the memory is managed:
Learning types (evolve over time, gain/lose confidence, have lifecycle stages):
general_knowledge- facts, observations, reference informationuser_knowledge- information about people and their preferences
Lookup types (static reference, no lifecycle):
callable_scripts- tool and script referenceswork_project- project tracking, tasks, deadlinescross_reference- pointers to external information and resourceslearned_procedure- multi-step workflows and procedures
Pricing
Free, Starter, Pro, and Business plans available. See adaptiverecall.com for details.