プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。Google でログインするとレビューを書けます。プロトタイプ · 30分ごとに更新
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

AI Memory

作者:alphaonedevバージョン 0.5.1i★ 57iパソコンで動く
レジストリ名io.github.alphaonedev/ai-memory

インストール方法

What it does

Persistent memory for any AI — zero token cost until recall

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category 検索・AIの記憶

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。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月14日

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude に MCP server AI Memory を入れてください。順番に:1) docker --version で Docker があるか確認。なければ https://www.docker.com/products/docker-desktop/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "mcpServers": { "ai-memory": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1", "mcp", "--tier", "semantic" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、AI Memory のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. Docker を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    docker --version
    • バージョン番号(例 Docker version …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: Docker Desktop を入れます:Mac は Docker.dmg を開いてアイコンを「アプリケーション」へドラッグ(Mac に合わせて Apple silicon か Intel を選ぶ)· Windows は Docker Desktop Installer.exe をダブルクリック · 入れたら Docker Desktop アプリを開いたままにします。curl コマンドは不要です

    Docker のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: docker --version

    一度入れれば、Docker を使うすべてのツールで使えます

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "ai-memory": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
            "mcp",
            "--tier",
            "semantic"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    AI Memory を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が AI Memory を使っていると言うか、回答に AI Memory のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 1 項目(入力しなくても使えます)

上のコマンドはこれらがなくても動きます。変えたいときだけ作者の説明に沿って追加してください。

  • AI_MEMORY_DB SQLite データベースファイルへのパス
    英語の原文を見るPath to the SQLite database file

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ AI Memory につなげません

AI Memory はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · AI Memory につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)

B · 検索・AIの記憶 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude Code に MCP server AI Memory を入れてください。順番に:1) docker --version で Docker があるか確認。なければ https://www.docker.com/products/docker-desktop/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):claude mcp add --scope user ai-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1 mcp --tier semantic 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、AI Memory のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. Docker を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    docker --version
    • バージョン番号(例 Docker version …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: Docker Desktop を入れます:Mac は Docker.dmg を開いてアイコンを「アプリケーション」へドラッグ(Mac に合わせて Apple silicon か Intel を選ぶ)· Windows は Docker Desktop Installer.exe をダブルクリック · 入れたら Docker Desktop アプリを開いたままにします。curl コマンドは不要です

    Docker のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: docker --version

    一度入れれば、Docker を使うすべてのツールで使えます

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user ai-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1 mcp --tier semantic
  4. Claude Code で /mcp と入力

    AI Memory が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    AI Memory を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が AI Memory を使っていると言うか、回答に AI Memory のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 1 項目(入力しなくても使えます)

上のコマンドはこれらがなくても動きます。変えたいときだけ作者の説明に沿って追加してください。

  • AI_MEMORY_DB SQLite データベースファイルへのパス
    英語の原文を見るPath to the SQLite database file

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Cursor のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Cursor に MCP server AI Memory を入れてください。順番に:1) docker --version で Docker があるか確認。なければ https://www.docker.com/products/docker-desktop/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "mcpServers": { "ai-memory": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1", "mcp", "--tier", "semantic" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、AI Memory のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. Docker を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    docker --version
    • バージョン番号(例 Docker version …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: Docker Desktop を入れます:Mac は Docker.dmg を開いてアイコンを「アプリケーション」へドラッグ(Mac に合わせて Apple silicon か Intel を選ぶ)· Windows は Docker Desktop Installer.exe をダブルクリック · 入れたら Docker Desktop アプリを開いたままにします。curl コマンドは不要です

    Docker のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: docker --version

    一度入れれば、Docker を使うすべてのツールで使えます

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    AI Memory を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が AI Memory を使っていると言うか、回答に AI Memory のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 1 項目(入力しなくても使えます)

上のコマンドはこれらがなくても動きます。変えたいときだけ作者の説明に沿って追加してください。

  • AI_MEMORY_DB SQLite データベースファイルへのパス
    英語の原文を見るPath to the SQLite database file

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)

AI にインストールしてもらう

このメッセージを VS Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの VS Code に MCP server AI Memory を入れてください。順番に:1) docker --version で Docker があるか確認。なければ https://www.docker.com/products/docker-desktop/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "servers": { "ai-memory": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1", "mcp", "--tier", "semantic" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、AI Memory のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. Docker を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    docker --version
    • バージョン番号(例 Docker version …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: Docker Desktop を入れます:Mac は Docker.dmg を開いてアイコンを「アプリケーション」へドラッグ(Mac に合わせて Apple silicon か Intel を選ぶ)· Windows は Docker Desktop Installer.exe をダブルクリック · 入れたら Docker Desktop アプリを開いたままにします。curl コマンドは不要です

    Docker のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: docker --version

    一度入れれば、Docker を使うすべてのツールで使えます

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    AI Memory を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が AI Memory を使っていると言うか、回答に AI Memory のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 1 項目(入力しなくても使えます)

上のコマンドはこれらがなくても動きます。変えたいときだけ作者の説明に沿って追加してください。

  • AI_MEMORY_DB SQLite データベースファイルへのパス
    英語の原文を見るPath to the SQLite database file

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?AI Memory を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user ai-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1 mcp --tier semantic

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "ai-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
        "mcp",
        "--tier",
        "semantic"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "ai-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
        "mcp",
        "--tier",
        "semantic"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "ai-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
        "mcp",
        "--tier",
        "semantic"
      ]
    }
  }
}

自分で入力する値

  • AI_MEMORY_DB env
    SQLite データベースファイルへのパス
    英語の原文を見るPath to the SQLite database file

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

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。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
npm/PyPIにない
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.5.1
レジストリ公開日i
2026年4月9日
コードの最終更新i
2026年11月14日
作者
alphaonedev
パッケージ
oci: ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1
ウェブサイト
alphaonedev.github.io
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

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15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 alphaonedev で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:昨日

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    Apache-2.0を使用

  • – 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

公開済みの脆弱性(OSV.dev)

未確認:バージョン付きの npm と PyPI パッケージのみ確認できます

確認していること → · JSON

作者の方へ:再確認の依頼・情報の誤りの報告

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

まだ投稿はありません。最初の質問や共有をどうぞ。

ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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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6148件のうち97%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの6148件のうち8%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6148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

AI Memoryは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3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?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

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昨日、最新バージョン(0.5.1)がレジストリに届いたのは7 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Dockerも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs

似た働きのほかの候補

同じカテゴリでほかの作者のもの。コマンドは確認済み。公式を先に、次にスター順。

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

OpenSEO

Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

作者:every-app広く使われている★ 2.8万昨日更新

クラウドで動く✓ everyapp.com

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

作者:exa-labs広く使われている★ 52322 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · exa.aiPopNx チームが実際に試用

Mockserver

Mock, record/replay, verify and chaos-test any HTTP, REST, gRPC or LLM dependency over MCP.

作者:mock-server成長中★ 501019 日前更新

パソコンで動く✓ 提供元 · mock-server.com

Microsoft Learn MCP

Official Microsoft Learn MCP Server – real-time, trusted docs & code samples for AI and LLMs.

作者:MicrosoftDocs広く使われている★ 199012 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · microsoft.comPopNx チームが実際に試用

Docs

Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.

作者:proxysoul成長中★ 16062 か月前更新

クラウドで動く✓ empryo.com
  • OpenSEO — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Exa — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載
  • Mockserver — パソコンにインストールが必要 · キー不要
  • Microsoft Learn MCP — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載
  • Docs — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要

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。

ai-memory universal AI memory

ai-memory is a persistent memory system for AI assistants. It works with any AI that supports MCP -- Claude, ChatGPT, Grok, Llama, and more. It stores what your AI learns in a local SQLite database, ranks memories by relevance when recalling, and auto-promotes important knowledge to permanent storage. Install it once, and every AI assistant you use remembers your architecture, your preferences, your corrections -- forever.


Choose your installation path
You are…Your deployment is…Start here
A single developer trying ai-memoryOne AI client on a laptopdocs/install-quickstart.md — 5-min super-simple install + LLM-backend wired in one block
An engineer / architectSingle-node production, or multiple agents on one nodedocs/INSTALL.md → docs/production-deployment.md
An engineer / architectMulti-server / multi-rack / multi-DC / swarm / hive / federationdocs/enterprise-deployment.md — 8 topologies, singleton → multi-region
An engineer / architectPostgreSQL + Apache AGE storage (multi-writer, 10M+ memories, KG-heavy)docs/postgres-age-guide.md — first-class postgres operator guide
A decision-maker evaluating adoption—docs/audience/decision-maker.html

Configuring the LLM backend (xAI Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Kimi, Qwen, Mistral, Groq, Together, Cerebras, OpenRouter, Fireworks, LMStudio, vLLM, llama.cpp server, or local Ollama)? See docs/integrations/llm-backends.md — the MCP env-block recipe is the same regardless of installation path.


v0.9.0 — current release. A security-hardening and code-review release: 49 fixes from a 5-lane adversarial review (#1885–#1935) plus a smaller set of additive features. The headline change is a secure-default flip: agent attestation is required by default on HTTP direct-write (#1751, surface-scoped by #1985) — an unsigned HTTP POST /api/v1/memories (+/bulk) is rejected (403 ATTESTATION_FAILED) instead of landing attest_level="claimed", unless the operator sets the explicit opt-out AI_MEMORY_REQUIRE_AGENT_ATTESTATION=0. The MCP memory_store and CLI store surfaces are the operator-as-actor path and stay permissive by default (an unsigned write lands claimed); =1 forces strict on every surface. (The v0.9.0 GA shipped this as require-*everywhere*, which was unsatisfiable on MCP hosts — corrected to surface-scoped in the current release.) Alongside it, the mandatory-hook-presence enforcement gate now fires on both the MCP write path (#1885) and the HTTP write path (#1924), closing a silent-bypass gap where a configured mandatory hook could be skipped on one surface but not the other. The hardening pass also closes bulk_create per-row attestation gating (#1919), routes inbound federated PENDING approvals through the registered-approver gate (#1920), tightens team/unit/org visibility scope so it is no longer over-broad across the namespace hierarchy (#1921), and confines skill_register's folder_path import under the configured root with a symlink jail (#1923). A new non-argv credential channel — AI_MEMORY_STORE_URL / AI_MEMORY_STORE_URL_FILE (a 0600 file) — keeps the postgres/store password off world-readable /proc/ /cmdline and ps (#1927). Additive feature work: agent-authored skill memories with a parameters_schema + invocation_record (B7-SKILL, #1865), the recall_observations shadow-feedback loop (#1706), a memory-derivation lineage DAG (memory_lineage, #1859), and an opt-in vector-search minimal slice (#1005). Surface: schema v78, 101 MCP tools at --profile full (100 callable + the always-on memory_capabilities bootstrap) / 7 at --profile core, 92 HTTP route registrations (78 unique URL paths), 89 CLI subcommands under --features sal/sal-postgres (87 in the default build), 9 typed MemoryLink relations, a 28-field Memory. Runs on two production backends behind one identical API — embedded SQLite and PostgreSQL + Apache AGE — across desktop, server, and on-device (iOS + Android). Everything is additive over v0.8.1 except the attestation and hook-enforcement flips, which are secure-by-default breaking changes — review them before upgrading. Full changelog: CHANGELOG.md §"[0.9.0] — 2026-07-08".

v0.8.0 (`distributed-coordination`) — prior release. This is the release where the memory substrate becomes a coordination substrate. It adds the distributed-coordination machinery from #1709: a typed action DAG with a real state machine (memory_action_*), TTL-bounded single-holder leases (memory_lease_*), Ed25519-signed signals (memory_signal_*), Ed25519-attested checkpoints (memory_checkpoint_*), and frozen, replayable routines (memory_routine_*) — so a heterogeneous fleet of agents can take turns, hand off work, and prove who said what without having to trust each other. It layers typed cognition on top (the Goal/Plan/Step memory kinds, a lifecycle_state machine, and the decomposes_into / depends_on / advances link relations), hardens federation secure-by-default (peer enrollment ON by default #1789, per-transition signatures #1718, per-write content attestation #1464, transition-replay nonces #1805, outbound peer-cert pinning #1678), and ships governance that actually blocks — the Claude Code PreToolUse hook is reworked to a type:command wrapper so a substrate Refuse truly denies the tool (#1811). At the v0.8.0 release, surface was: schema v70, 100 MCP tools at --profile full (99 callable + the always-on memory_capabilities bootstrap) / 7 at --profile core, 91 HTTP route registrations (78 unique URL paths), 83/85 CLI subcommands, 9 typed MemoryLink relations, a 27-field Memory. Runs on two production backends behind one identical API — embedded SQLite and PostgreSQL + Apache AGE — across desktop, server, and on-device (iOS + Android). Everything is additive over v0.7.0; review the secure-default flips before upgrading. Full release notes: docs/v0.8.0/release-notes.md.

v0.7.0 (`attested-cortex`) — prior release. Rolled together the cortex-fluent legibility work with the full v0.7 trust + A2A scope from ROADMAP §7.3, plus (per operator directive 2026-05-09) the originally-v0.7.1 postgres+AGE first-class work, plus the post-grand-slam ship-readiness wave (Batman Forms 1-6 + 7th-form Option-B foundation + QW-1/2/3 + reconciliation security sweep). The substrate becomes both more articulate (capabilities v3, named loader tools, compacted schemas, Batman MemoryKind vocabulary, persona/atomisation/multistep-ingest primitives) and cryptographically trustworthy (Ed25519 attestation, sidechain transcripts, programmable 25-event hook pipeline, enforced namespace inheritance, V-4 cross-row signed-events hash chain). v0.7.0 also ships postgres + Apache AGE as a first-class storage backend — ai-memory serve --store-url postgres://… for live daemon use, schema parity across both backends (at the v0.7.0 release, sqlite + postgres converged on logical schema v57, where CURRENT_SCHEMA_VERSION was 57; the v0.8.0 release substrate has advanced this lockstep to schema 70, with the additive v58–v70 coordination + visibility tables landed on both backends — see CLAUDE.md §Database for the v58–v70 ladder) (canonical anchors: src/storage/migrations.rs for sqlite + src/store/postgres.rs for postgres); on-disk migration files end at migrations/sqlite/0047_v56_list_composite_indexes.sql and the postgres in-process migrate_v57() ladder arm (file-name counters lag the logical schema version because both ladders apply post-v34

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