Keephaven MCP
概要
作者による説明（英語の原文）
Agent memory on your own Keephaven home server: files, append-only journal, search.
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↓ 61/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: stdio
- カテゴリ: 検索・AIの記憶
- 入力が必要なもの：KEEPHAVEN_URL, KEEPHAVEN_TOKEN
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：
KEEPHAVEN_URL,KEEPHAVEN_TOKEN
「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": {
"keephaven": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dafarusd/keephaven-mcp"
],
"env": {
"KEEPHAVEN_URL": "your-value",
"KEEPHAVEN_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add keephaven --env KEEPHAVEN_URL=your-value --env KEEPHAVEN_TOKEN=your-value -- npx -y @dafarusd/keephaven-mcp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": {
"keephaven": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dafarusd/keephaven-mcp"
],
"env": {
"KEEPHAVEN_URL": "your-value",
"KEEPHAVEN_TOKEN": "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": {
"keephaven": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dafarusd/keephaven-mcp"
],
"env": {
"KEEPHAVEN_URL": "your-value",
"KEEPHAVEN_TOKEN": "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
- The box's memory API, e.g. http://keephaven-xxxx.local:8790
- Agent token from Settings > Agents on the box
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9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 dafarusd 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5746件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5746件のうち73%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5746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
Keephaven MCP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：KEEPHAVEN_URL, KEEPHAVEN_TOKEN
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（0.1.0）がレジストリに届いたのは13 日前です。
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。
keephaven-mcp
Your agent's memory, on a box in your house. An MCP server that gives an AI agent a long-term memory stored on a Keephaven, not on a vendor's server.
Works with MCP clients that run local servers, like Claude Desktop, Claude Code and Cursor.
What the agent gets
| Tool | What it does |
|---|---|
memory_write | Save a file, like people/dafarus.md or projects/keephaven.md. Optional etag check so two sessions don't overwrite each other. |
memory_read | Read a file back, with its etag. |
memory_list | List files, optionally under a folder. |
memory_search | Case-insensitive search across files and journal. |
memory_delete | Delete a file. |
journal_append | Add an entry to an append-only journal. The agent can add to it, never edit or delete it. |
journal_read | Read recent journal entries, oldest first. |
memory_status | Name, read-only or not, quota used. |
What the owner keeps
- Each agent gets its own folder and can't see any other agent's.
- You add an agent in Keephaven's Settings > Agents and get a token, shown once. The box stores only a fingerprint of it.
- Revoke cuts the agent off at once. Its files stay until you delete them.
- Set a size limit per agent, or make one read-only.
- If your Keephaven backs up to a second box, the agent's folder is part of that backup, and the backup box refuses every delete. That part isn't tested between two real boxes yet.
Set it up
- On the Keephaven: Settings > Agents > Add an agent. Copy the two values it shows.
- Add the server to your MCP client. For Claude Desktop, in
claude_desktop_config.json:
{"mcpServers": { "keephaven": { "command": "npx", "args": ["-y", "github:dafarusd/keephaven-mcp"], "env": { "KEEPHAVEN_URL": "http://keephaven-xxxx.local:8790", "KEEPHAVEN_TOKEN": "khm_..." } } } }
For Claude Code:
claude mcp add keephaven -e KEEPHAVEN_URL=http://keephaven-xxxx.local:8790 -e KEEPHAVEN_TOKEN=khm_... -- npx -y github:dafarusd/keephaven-mcpIt installs straight from GitHub, so the first start takes a minute while it builds. Needs Node 20 or newer.
The machine running the agent has to reach the box: same home network, the Keephaven's own Wi-Fi, or your Tailscale tailnet when Remote access is on.
Try it with no box
The box runs one Python file with no dependencies. Run that same file anywhere with Python 3:
python3 agent-memory.py serve --data ./mem --bind 127.0.0.1 --dev-token khm_try-it-locallyThen point the MCP server at http://127.0.0.1:8790 with that token. The file is modules/agent-memory.py in the Keephaven repo.
Status, honestly
- The memory service is built and tested: 22 API tests, and a two-VM NixOS test where the service runs as its own locked-down user and a second machine uses it over the network.
- This MCP server has 7 end-to-end tests: the official MCP client, this server over stdio, and the real memory service.
- It ships in Keephaven Agent Memory, released 2026-10-25 for a Pi 5 and for a USB SSD on a Windows PC: https://keephaven.co/agent-memory. The Pi edition passed its release checks on one Pi 5, the SSD edition on a real drive on a Windows PC. Backup ran from a real Pi 5 (pre-release build) to a PC build in a VM over Tailscale — not yet between two real boxes. Keephaven Home has it too from 2026.10.30, switched off — turn it on in Settings > Agent memory. Photos boxes don't have it.
- Tokens travel in plain HTTP on your home network, like the rest of the box's local pages. Over Tailscale they're encrypted.
Agent skill
skill/keephaven/ is an agent skill (a SKILL.md plus a read-only check.py): how to use a Keephaven as memory, and how to boot one in a VM and report what works. check.py was run against the Photos SSD image booted in QEMU: setup page, then ready, Photos up, Immich 3.0.3.
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