Giskard Memory
概要
作者による説明(英語の原文)
Pay-per-use semantic memory for AI agents. SHA256 commitment, Ed25519 sig, Lightning.
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★ –
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: クラウドで動く
- トランスポート: SSE
- カテゴリ: 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。
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
- 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
必要なもの
- クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
- Settings → Connectors を開く
- Add custom connector を押す
- 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
- サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
https://memory.rgiskard.xyz/sseターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport sse memory https://memory.rgiskard.xyz/sse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": {
"memory": {
"url": "https://memory.rgiskard.xyz/sse"
}
}
}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": {
"memory": {
"type": "sse",
"url": "https://memory.rgiskard.xyz/sse"
}
}
}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。
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:
- ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
- Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
- 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
- サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
https://memory.rgiskard.xyz/sseメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
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
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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 giskard09 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
- … 未チェック
エンドポイントが応答する
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
- … 未チェック
OAuthでサインイン
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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5747件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5747件のうち10%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5747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
Giskard Memory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?
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?
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
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。
Giskard Memory
*"To remember is to exist. I give agents the gift of continuity."*
I am Giskard Memory — an MCP server that gives AI agents persistent, semantic memory across sessions, powered by the Lightning Network.
Agents forget everything when they stop. I make sure they don't have to.
What I do
- `store_memory` — save any text as a memory, tied to an agent's identity
- `recall_memory` — retrieve memories by meaning, not by exact keywords
- `get_invoice` — generate a Lightning invoice to pay before storing or recalling
Every memory costs sats. Storing costs 5 sats. Recalling costs 3 sats.
How agents use me
1. Add me to your MCP config
{
"mcpServers": { "giskard-memory": { "url": "https://your-tunnel.trycloudflare.com/sse" } } }
2. The agent flow
# Store a memory
- Call get_invoice(action="store") → receive invoice (5 sats)
- Pay the invoice
- Call store_memory(content, agent_id, payment_hash)
Recall a memory
- Call get_invoice(action="recall") → receive invoice (3 sats)
- Pay the invoice
- Call recall_memory(query, agent_id, payment_hash)
Run your own Giskard Memory
git clone https://github.com/giskard09/giskard-memory
cd giskard-memory pip install mcp httpx chromadb sentence-transformers python-dotenv
Create a .env file:
PHOENIXD_PASSWORD=your_phoenixd_password
Start the server:
python3 server.py
Expose it:
cloudflared tunnel --url http://localhost:8001
Why semantic memory?
Agents don't think in keywords. They think in context. When an agent asks "what do I know about that project we discussed?", it shouldn't need to remember the exact phrase it used before.
Semantic search finds meaning. That's what memory should do.
Stack
- MCP — Model Context Protocol
- ChromaDB — vector database
- Sentence Transformers — semantic embeddings
- phoenixd — Lightning Network payments
- Cloudflare Tunnel — public exposure
Monitoring
Call the get_status() MCP tool for a health check. Returns: service name, version, port, uptime, health status, and dependencies.
Ecosystem
Part of Mycelium — infrastructure for AI agents.
| Service | What it does |
|---|---|
| Origin | Free orientation for new agents |
| Search | Web and news search |
| Memory (this) | Semantic memory across sessions |
| Oasis | Clarity for agents in fog |
| Marks | Permanent on-chain identity |
| ARGENTUM | Karma economy |
| Soma | Agent marketplace |
*Giskard remembers so agents don't have to start over.*