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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

RE-call MCP Memory Server

作者:GiulioDERバージョン 0.15.0i★ 7iパソコンで動く
レジストリ名io.github.GiulioDER/re-call

インストール方法

What it does

Agent memory on SQLite or Postgres that flags superseded facts and abstains instead of guessing.

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key Needs RECALL_SERVING_DSN
  • 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

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

RE-call MCP Memory Server のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) 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

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. RE-call MCP Memory Server に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。

    RE-call MCP Memory Server のサイトを開く ↗

  3. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. この設定を貼り付けて保存

    コマンドを確認中 · 確認が通るとコピーボタンが出ます

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  5. Claude を終了してもう一度開く

  6. 試してみる

    RE-call MCP Memory Server 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 RE-call MCP Memory Server を使っていると言うか、回答に RE-call MCP Memory Server のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 5 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(英語原文)に沿って追加してください。

  • RECALL_TENANT Tenant id served by this local stdio server. · 初期値 default
  • RECALL_TRUST_MODE Set to development only for local uncalibrated corpora.
  • RECALL_EMBEDDER The embedder the corpus was BUILT with. This registry command installs FastEmbed: use fastembed or a supported FastEmbed model such as BAAI/bge-large-en-v1.5. A Voyage corpus requires a separate laun… · 初期値 fastembed
  • RECALL_TABLE The chunk table inside that database. `recall quickstart` indexes into quickstart_chunks so its sample corpus can never be retrieved beside real memory; `recall setup` uses chunks. The wrong value re… · 初期値 chunks
  • RECALL_MCP_TOOLS Optional. Serve a subset of the tools: a preset (all, search, read) or explicit names. Every tool definition is re-sent every turn, so serving ones nobody calls costs input tokens on every turn. Unse…

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 RE-call MCP Memory Server につなげません

RE-call MCP Memory Server 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 · RE-call MCP Memory Server につなげるアプリを使う

  • RE-call MCP Memory Server のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) 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
  • RE-call MCP Memory Server のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • RE-call MCP Memory Server のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • RE-call MCP Memory Server のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) 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

RE-call MCP Memory Server のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. RE-call MCP Memory Server に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。

    RE-call MCP Memory Server のサイトを開く ↗

  3. ターミナルを開く

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

  4. このコマンドを貼り付けて Enter

    コマンドを確認中 · 確認が通るとコピーボタンが出ます

    Enter の前に「your-value」を自分のキーに書き換えてください

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  5. Claude Code で /mcp と入力

    RE-call MCP Memory Server が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  6. 試してみる

    RE-call MCP Memory Server 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 RE-call MCP Memory Server を使っていると言うか、回答に RE-call MCP Memory Server のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 5 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(英語原文)に沿って追加してください。

  • RECALL_TENANT Tenant id served by this local stdio server. · 初期値 default
  • RECALL_TRUST_MODE Set to development only for local uncalibrated corpora.
  • RECALL_EMBEDDER The embedder the corpus was BUILT with. This registry command installs FastEmbed: use fastembed or a supported FastEmbed model such as BAAI/bge-large-en-v1.5. A Voyage corpus requires a separate laun… · 初期値 fastembed
  • RECALL_TABLE The chunk table inside that database. `recall quickstart` indexes into quickstart_chunks so its sample corpus can never be retrieved beside real memory; `recall setup` uses chunks. The wrong value re… · 初期値 chunks
  • RECALL_MCP_TOOLS Optional. Serve a subset of the tools: a preset (all, search, read) or explicit names. Every tool definition is re-sent every turn, so serving ones nobody calls costs input tokens on every turn. Unse…

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

RE-call MCP Memory Server のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. RE-call MCP Memory Server に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。

    RE-call MCP Memory Server のサイトを開く ↗

  3. このボタンで Cursor を開く

    コマンドを確認中 · 確認が通るとコピーボタンが出ます

  4. キーを入力

    RE-call MCP Memory Server の設定で RECALL_SERVING_DSN が空です。自分のキーを入れて保存します

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  5. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  6. 試してみる

    RE-call MCP Memory Server 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 RE-call MCP Memory Server を使っていると言うか、回答に RE-call MCP Memory Server のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 5 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(英語原文)に沿って追加してください。

  • RECALL_TENANT Tenant id served by this local stdio server. · 初期値 default
  • RECALL_TRUST_MODE Set to development only for local uncalibrated corpora.
  • RECALL_EMBEDDER The embedder the corpus was BUILT with. This registry command installs FastEmbed: use fastembed or a supported FastEmbed model such as BAAI/bge-large-en-v1.5. A Voyage corpus requires a separate laun… · 初期値 fastembed
  • RECALL_TABLE The chunk table inside that database. `recall quickstart` indexes into quickstart_chunks so its sample corpus can never be retrieved beside real memory; `recall setup` uses chunks. The wrong value re… · 初期値 chunks
  • RECALL_MCP_TOOLS Optional. Serve a subset of the tools: a preset (all, search, read) or explicit names. Every tool definition is re-sent every turn, so serving ones nobody calls costs input tokens on every turn. Unse…

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

RE-call MCP Memory Server のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. RE-call MCP Memory Server に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。

    RE-call MCP Memory Server のサイトを開く ↗

  3. このボタンで VS Code を開く

    コマンドを確認中 · 確認が通るとコピーボタンが出ます

  4. キーを入力

    RE-call MCP Memory Server の設定で RECALL_SERVING_DSN が空です。自分のキーを入れて保存します

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  5. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  6. 試してみる

    RE-call MCP Memory Server 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 RE-call MCP Memory Server を使っていると言うか、回答に RE-call MCP Memory Server のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 5 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(英語原文)に沿って追加してください。

  • RECALL_TENANT Tenant id served by this local stdio server. · 初期値 default
  • RECALL_TRUST_MODE Set to development only for local uncalibrated corpora.
  • RECALL_EMBEDDER The embedder the corpus was BUILT with. This registry command installs FastEmbed: use fastembed or a supported FastEmbed model such as BAAI/bge-large-en-v1.5. A Voyage corpus requires a separate laun… · 初期値 fastembed
  • RECALL_TABLE The chunk table inside that database. `recall quickstart` indexes into quickstart_chunks so its sample corpus can never be retrieved beside real memory; `recall setup` uses chunks. The wrong value re… · 初期値 chunks
  • RECALL_MCP_TOOLS Optional. Serve a subset of the tools: a preset (all, search, read) or explicit names. Every tool definition is re-sent every turn, so serving ones nobody calls costs input tokens on every turn. Unse…

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?RE-call MCP Memory Server 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

コマンドを確認中 · 確認が通るとコピーボタンが出ます

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

コマンドを確認中 · 確認が通るとコピーボタンが出ます

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

コマンドを確認中 · 確認が通るとコピーボタンが出ます

VS Code (mcp.json)

コマンドを確認中 · 確認が通るとコピーボタンが出ます

自分で入力する値

  • RECALL_SERVING_DSN 秘密 必須 env
    The store RE-call reads: a PostgreSQL DSN, or the sqlite:/// address `recall setup --lite` prints for a local Lite store with no database server.
  • RECALL_TENANT env
    Tenant id served by this local stdio server.
  • RECALL_TRUST_MODE env
    Set to development only for local uncalibrated corpora.
  • RECALL_EMBEDDER env
    The embedder the corpus was BUILT with. This registry command installs FastEmbed: use fastembed or a supported FastEmbed model such as BAAI/bge-large-en-v1.5. A Voyage corpus requires a separate laun…
  • RECALL_TABLE env
    The chunk table inside that database. `recall quickstart` indexes into quickstart_chunks so its sample corpus can never be retrieved beside real memory; `recall setup` uses chunks. The wrong value re…
  • RECALL_MCP_TOOLS env
    Optional. Serve a subset of the tools: a preset (all, search, read) or explicit names. Every tool definition is re-sent every turn, so serving ones nobody calls costs input tokens on every turn. Unse…

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
1,501/週
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.15.0
レジストリ公開日i
2026年11月8日
コードの最終更新i
2026年11月14日
作者
GiulioDER
パッケージ
pypi: recall-rag
ウェブサイト
giulioder.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14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 GiulioDER 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:今日

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    AGPL-3.0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

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。

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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6079件のうち90%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの6079件のうち87%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6079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

RE-call MCP Memory Server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?

入力が必要なもの:RECALL_SERVING_DSN

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今日、最新バージョン(0.15.0)がレジストリに届いたのは6 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Python (uv)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, OpenSEO

同じカテゴリのほかの候補

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

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash広く使われている↓ 125万/週★ 6.5万一昨日更新

パソコンでもクラウドでも

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

作者:DeusData広く使われている↓ 1.7万/週★ 4.9万28 日前更新

パソコンで動く

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★ 2.8万今日更新

クラウドで動く✓ everyapp.com

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。

Memory that abstains instead of guessing.

RE-call is agent memory in a local SQLite file or your own PostgreSQL with pgvector. Each result carries a verdict, confidence, and provenance, while unsupported questions are refused instead of answered by the nearest match.

What it is · For agents · How it works · Start with Lite · Install and integrate

What is RE-call

RE-call is agent memory in a local SQLite file or your own PostgreSQL database. It indexes source documents and keeps validity, lineage, confidence, and provenance attached to every result.

Vector search returns nearby text. RE-call also checks whether that text is current, supported, and trustworthy enough for the query. A superseded claim is marked superseded; a result that does not clear the calibrated trust gate becomes ABSTAIN with a reason. Declared supersession makes the current memory win over stale but similar memory.

The default path uses local embeddings plus hybrid dense and keyword retrieval. PostgreSQL uses its full text search; Lite uses SQLite FTS5. It needs no memory-layer LLM call. Additional retrieval, reasoning, and structured-fact modules are optional.

For the agent reading this, RE-call for agents explains the experience loop and how to use persistent memory as a trustworthy past rather than an unverified scratchpad.

How it works

On PostgreSQL, RE-call builds an immutable, calibrated generation and serves queries against that pinned generation. Lite binds calibration to its single-file corpus. Every search, including the reasoning and fact paths, goes through trusted search and the trust gate.

The diagram is interactive on the project site: click any box to see the source lines it describes. A step by step view of one recall_search call follows a single search through its refusal, abstention and answer paths. Both are generated from the sources in docs/diagrams.

Text version of the diagram, with each box linked to its file

Solid arrows are the default path. Dashed arrows are opt in or reasoning only: the reranker, graph expansion, and the answer provider. Each box links to the file that implements it.

flowchart LR

subgraph group_entry["Entry points"] node_cli["recall CLI commands"] node_mcp["MCP server tool handlers"] node_sdk["Agent SDK in process"] end

subgraph group_build["Generation build"] node_manifest["Source manifest immutable input"] node_generations["Generation manager build, validate, promote"] node_parser["Parse and chunk documents to chunks"] node_embedder["Embedder local or hosted API"] node_graph_build["Semantic graph entities, relations"] node_calibration["Calibration certified threshold"] end

subgraph group_serve["Trusted retrieval"] node_trusted_search["Trusted search query orchestrator"] node_gen_store["Generation store pinned generation"] node_retriever["Hybrid retriever dense, full text, RRF"] node_reranker["Reranker opt in"] node_trust_gate{{"Trust gate verdict or ABSTAIN"}} end

subgraph group_reason["Reasoning"] node_reasoner["Reasoning query evidence bundle, plan"] node_graph_expansion["Graph expansion one hop, before trust"] node_answer["Answer provider opt in LLM"] end

subgraph group_facts["Provenance and facts"] node_provenance["Provenance controller fact review"] node_ledger["Fact ledger append only"] end

node_caller(("Agent or user caller")) node_postgres[("PostgreSQL + pgvector generations, chunks, graph")]

node_caller -->|"runs"| node_cli node_caller -->|"tool calls"| node_mcp node_caller -->|"imports"| node_sdk node_sdk -->|"reuses handlers"| node_mcp node_cli -->|"generation build"| node_generations node_mcp -->|"ingest uploads"| node_generations node_generations -->|"reads sources"| node_manifest node_generations -->|"parses, chunks"| node_parser node_generations -->|"embeds chunks"| node_embedder node_generations -->|"builds graph"| node_graph_build node_generations -->|"requires certified"| node_calibration node_generations -->|"writes generation"| node_postgres node_graph_build -->|"writes graph"| node_postgres node_cli -->|"calibrate, publish"| node_calibration node_calibration -->|"stores threshold"| node_postgres node_cli -->|"search"| node_trusted_search node_mcp -->|"search, evidence"| node_trusted_search node_trusted_search -->|"pins generation"| node_gen_store node_gen_store -->|"reads active"| node_postgres node_trusted_search -->|"retrieves"| node_retriever node_retriever -->|"embeds query"| node_embedder node_retriever -->|"dense, full text"| node_gen_store node_retriever -.->|"reorders"| node_reranker node_trusted_search -->|"evaluates"| node_trust_gate node_mcp -->|"reasoning query"| node_reasoner node_reasoner -->|"retrieves"| node_trusted_search node_trusted_search -.->|"expands pre trust"| node_graph_expansion node_graph_expansion -.->|"same generation graph"| node_postgres node_reasoner -.->|"cited answer"| node_answer node_mcp -->|"apply fact"| node_provenance node_provenance -->|"fresh search"| node_trusted_search node_provenance -->|"appends"| node_ledger node_ledger -->|"stores"| node_postgres

click node_cli "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/cli.py" click node_mcp "https://github.com/GiulioDER/RE-call/tree/master/recall_mcp" click node_sdk "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall_agent/memory.py" click node_manifest "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/manifest.py" click node_generations "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/generations.py" click node_parser "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/document.py" click node_embedder "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/embeddings.py" click node_graph_build "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/semantic_graph/_build.py" click node_calibration "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/calibration_v2.py" click node_trusted_search "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/trust.py" click node_gen_store "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/generation_store.py" click node_retriever "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/retriever.py" click node_reranker "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/rerank.py" click node_trust_gate "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/trust.py" click node_reasoner "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/reasoning.py" click node_graph_expansion "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall_mcp/graph_expansion.py" click node_answer "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/answer_provider.py" click node_provenance "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/provenance_controller.py" click node_ledger "https://github.com/GiulioDER/RE-call/blob/master/recall/fact_ledger.py" click node_postgres "https://github.com/GiulioDER/RE-call/tree/master/recall/migrations"

classDef toneNeutral fill:#f8fafc,stroke:#334155,stroke-width:1.5px,color:#0f172a classDef toneBlue fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,stroke-width:1.5px,color:#172554 classDef toneAmber fill:#fef3c7,stroke:#d97706,stroke-width:1.5px,color:#78350f classDef toneMint fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,stroke-width:1.5px,color:#14532d classDef toneRose fill:#ffe4e6,stroke:#e11d48,stroke-width:1.5px,color:#881337 classDef toneIndigo fill:#e0e7ff,stroke:#4f46e5,stroke-width:1.5px,color:#312e81 classDef toneTeal fill:#ccfbf1,stroke:#0f766e,stroke-width:1.5px,color:#134e4a class node_cli,node_mcp,node_sdk,node_caller toneBlue class node_manifest,node_generations,node_parser,node_embedder,node_graph_build,node_calibration,node_postgres toneAmber class node_trusted_search,node_gen_store,node_retriever,node_reranker,node_trust_gate toneMint class node_reasoner,node_graph_expansion,node_answer toneRose class node_provenance,node_ledger toneIndigo

Ordinary recall search follows the direct path. Explicit reasoning accepts graph_expansion: auto is the default and resolves to bounded one hop expansion for every nonempty query; off keeps direct retrieval only; one-hop forces the graph path. The CLI uses --graph-expansion auto|off|one-hop; the MCP tool uses graph_expansion="auto"|"off"|"one_hop". Graph neighbors are generation bound, direct candidates remain first, and expanded candidates must clear the same trust boundary before they can support a cited answer.

The opt in choices attach to different points in the system:

Optional capabilityWhere it fitsWhat it adds
Hosted embedderBuild and queryRemote model calls for embeddings. Query and corpus text may leave the environment.
Learned sparse retrieval, SPLADEHybrid retrievalA learned term weighted retrieval leg in addition to dense vectors and Postgres full text.
RerankerAfter candidate fusionReorders the fused candidates with a cross encoder.
Evidence Graph version oneExplicit reasoning retrievalAdds bounded, generation-bound structural neighbors to reasoning retrieval. See graph_expansion above for controls; graph candidates pass through trust before a cited answer can use them.
Structured fact applicationEvidence cardsLets a reviewed fact pass through the provenance controller into the append only ledger.

For details, see the architecture writeup, provenance controller, and API reference.

Quickstart

For one project's memory on your machine, start with RE-call Lite. It stores memory in .recall/memory.db, refreshes changed memos automatically, and needs no Docker or database server.

Install 0.15.0 or later: Lite ships in the PyPI wheel from 0.15.0; earlier wheels do not contain it. Follow the Lite installation guide to create an environment and install the package, then run this from your own project with an existing folder of notes:

recall

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます