SurStor Memory
概要
作者による説明(英語の原文)
Local memory for AI models: store, retrieve and verify records on your own hardware.
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: 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
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。
- 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
- DockerDockerのインストール
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": {
"surstor-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add surstor-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1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": {
"surstor-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1"
]
}
}
}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": {
"surstor-memory": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1"
]
}
}
}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。
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 SurStor 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5684件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5684件のうち82%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5684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
SurStor 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?
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(0.2.0-alpha.3-mcp.1)がレジストリに届いたのは8 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Docker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。
SurStor Memory — memory for models you run yourself
Website: [www.surstor.net](https://www.surstor.net)
v0.2.0-alpha.3-mcp.1 · Developer Preview
Current install version: 0.2.0-alpha.3-mcp.1, matching the Official MCP Registry listing. This is the MCP packaging revision of the alpha.3 application; the bundled JARs still report 0.2.0-alpha.3. It adds registry ownership metadata without changing application behavior. See release notes.
Early software for testing and feedback. Features and interfaces may change; review the limitations below before storing important information.
Licensed under the Apache License 2.0. Third-party dependencies and bundled assets remain subject to their respective licenses.
Keep project decisions, useful answers and work history on your own hardware, then let your local AI retrieve them across conversations. SurStor Node (v0.2.0-alpha.3) provides persistent, inspectable external memory through MCP. Your model stays in your chosen inference application; SurStor stores and retrieves its memories.
[Start here: install alongside a local model and connect MCP](docs/local-models.md) — includes an LM Studio setup, a save-and-recall example, and Ollama integration requirements. For container packaging, see Run with Docker. Keep using your tools as always.
Local model <-> MCP-capable chat or agent application
| SurStor MCP (localhost:8484) | Local records + optional search index
- Save approved facts, preferences, decisions and handoff notes as text memories.
- Find relevant past work through local semantic search, or retrieve by record ID.
- Inspect provenance, verify record integrity and export sessions for reuse.
- Reuse the same node with another local model through a compatible MCP host.
SurStor is a single-user node built on Covia venues, Convex lattice and CAD3 content addressing, without running Convex consensus. It binds to 127.0.0.1:8484. It does not train your model, automatically capture every conversation, or automatically resolve conflicting memories. The host must call its tools. Retrieving a few relevant records can avoid repeating entire histories; token savings and answer quality need measurement for your workload.
For a fresh encrypted venue, use the encrypted-storage guide and config/surstor-encrypted.toml. This opt-in profile encrypts Etch records and its index, requires an external key, and disables the separate plaintext semantic search index. Existing configurations do not automatically become encrypted.
Optional multi-node memory sync
This checkout includes opt-in bidirectional sync of selected signed memories between trusted nodes, including relaying through a server. Each node retains its own identity and encryption key. See setup, security and limits. Available in alpha.3, with an optional Docker sync overlay. Whole-venue replication and deletion propagation are not enabled.
What it does
Memory has an evidence trail: you can retrieve the original saved content and check its integrity. A valid signature does not establish that a saved claim is true. Save concise, useful context rather than treating all generated text as fact.
Every AI work artifact (draft, tool result, patch, model output) is stored as a two-cell CAD3 record:
- Cell 1 — the content, content-addressed (SHA3-256 of canonical encoding)
- Cell 2 — provenance metadata:
branch-ref(Cell 1 hash, the Merkle binding), session ID, agent ID, model version, timestamp, token usage, versioned billing breakdown + estimated cost + cited price schedule,prev-event(session hash chain), and the node's Ed25519 signature over the unsigned cell hash
Sessions form append-only hash chains (prev-event links), so a rewritten or dropped event is detectable. Costs are computed at capture time against a versioned price schedule and frozen into the record — historical artifacts are never repriced. Verification replays the original calculation and schedule.
Cost warning: SurStor estimates API costs from a dated snapshot of public provider prices and caller-supplied usage. These are not provider invoices. Unreported charges, taxes, credits, subscriptions and negotiated discounts are excluded. Unpriced records are excluded from totals and counted separately; legacy sessions may have unknown coverage. Verification proves integrity and arithmetic, not billing accuracy. The session budget is not a provider spending cap.
The September 10, 2026 snapshot covers 31 major OpenAI, Anthropic, Kimi, Gemini, DeepSeek and Grok model entries. New billing supports cache writes, cache storage, tool charges, service tiers, context thresholds and time-dependent rates. See [Billing and pricing documentation](docs/billing.md) for official sources, rates, caller examples, exclusions, migration and verification behavior.
Run with Docker
A public Linux amd64 image is available at ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1. From this checkout:
docker compose -f compose.registry.yaml pull
docker compose -f compose.registry.yaml up -d
Connect MCP at http://127.0.0.1:8484/mcp. This default profile uses unencrypted storage with local semantic search. For encrypted storage and backup guidance, see the Docker guide. The container needs no Java or Maven installation on the host. Docker Desktop and ARM64 remain untested.
Build & run
Requires Java 21+ and Maven 3.7+. Covia `0.9.6-SNAPSHOT` is the default installation dependency, configured by covia.version in the root pom.xml. No Maven version override is needed.
Before building SurStor on a fresh machine, build and install a compatible Covia source checkout that produces ai.covia:covia-core:0.9.6-SNAPSHOT and ai.covia:venue:0.9.6-SNAPSHOT into the local Maven repository:
# Run inside the compatible Covia source checkout first.
mvn clean install -DskipTests
Then run the commands below from the SurStor repository root. The snapshot version is the default, but does not identify an immutable upstream revision; record the Covia commit used and run SurStor's tests against that build. See integration notes for dependency compatibility.
Prompt-and-response capture now has a local review screen at /capture, built-in secret detection, organisation exclusions and fail-closed filtering. Only the filtered version is recorded. Automated detection can miss sensitive data; review every field before saving. See [Prompt capture and privacy](docs/prompt-capture.md) for configuration, API usage, compatibility changes and protection limits.
mvn package
java -jar surstor-node/target/surstor-node.jar start --config config/surstor.toml
The example above uses the unencrypted profile. For encrypted installation, follow the encrypted-storage guide. The node persists to ~/.surstor-node/ with the example profile (etch store + Ed25519 identity keypair, auto-generated on first run).
Other commands:
java -jar surstor-node.jar status # config, identity, budget
java -jar surstor-node.jar verify # offline verification of an export bundle
MCP operations
All twelve operations are exposed as MCP tools at http://127.0.0.1:8484/mcp (tools/list), plus the venue's built-in tool set:
| Tool | Purpose |
|---|---|
surstor_store | Store an artifact (content, sessionId, agentId, modelVersion, usage) |
surstor_retrieve | Fetch content + full provenance metadata |
surstor_verify | Check branch-ref, session chain (deep), schedule, signature |
surstor_list | List artifacts, optionally by session |
surstor_diff | Unified diff between two text artifacts |
surstor_cost | Cost rollup for one session or all local sessions |
surstor_sessions | List sessions with chain head, counts, totals |
surstor_export | Export a session as a portable, offline-verifiable JSON bundle |
surstor_prices_get | Show the active price schedule |
surstor_prices_put | Install a new price schedule (future costs only) |
surstor_search | Local semantic search: ranked artifact IDs + snippets for a natural-language query |
surstor_reindex | Rebuild the search index from the etch store (wipe + replay) |
The node binds loopback only; anonymous local callers get full access (auth.public.caps: unrestricted). Loopback limits network exposure, but other local processes can still access the node. Use only trusted clients and keep the bind local. See MCP setup for client configuration.
Tamper evidence
- Byte-flip a content cell →
branchRefcheck fails - Rewrite a middle event → the session head (recorded at capture time) never cites the forgery; the honest chain still verifies
- Drop an event → deep verify / offline bundle verification reports the chain gap
See docs/tamper-demo.md for a walkthrough. Offline bundles (surstor_export) verify with no venue: surstor-node verify bundle.json recomputes every hash and signature from the file alone (exit 0 = valid).
Tests
mvn test
Tests cover cell/unit semantics, JSON round-trip hash stability, engine-backed tamper scenarios, budget enforcement, real server-restart persistence, versioned billing and tariff boundaries, offline export verification, embedding determinism/similarity, Lucene index behaviour, and engine-backed semantic search (store→search→reindex).
Local semantic search (v0.2.0-alpha.3)
surstor_search ranks stored artifacts by meaning, not just by ID — e.g. "when is the project due" finds the client-deadline email. Everything runs on-node: a bundled multilingual MiniLM model (ONNX, via DJL + ONNX Runtime) embeds text on CPU, and a Lucene HNSW vector index under the data dir answers queries. The embedding/search path makes no external API calls. Retrieved content is returned to the client: keeping inference local also requires a local model and no cloud fallback or external forwarding by the host.
Only string-content records are indexed. Save concise memories as contentType: "text" with a string content; structured prompt/response objects are not semantically indexed. The encrypted-storage profile disables semantic search; use session listing and retrieval by ID instead.
The two-cell CAD3 record remains the only source of truth. Embeddings and the index are derived, unsigned, disposable data: if search-index/ is deleted, surstor_reindex rebuilds it from the etch store with zero information loss. Indexing failure never fails a store.
Config (defaults shown):
[search]
enabled = "true" k_default = "10"
Note: the adapter module jar grows by ~190 MB (ONNX native binaries + bundled model). Accepted for v0.2.
Caveats (v0.2.0-alpha.3)
- The current price schedule is a dated estimate snapshot, not a live price feed. The original August placeholder file is retained unchanged for historical verification; it is no longer the default. Only an exact match to the old built-in placeholder is automatically upgraded. Custom schedules are preserved.
- Budget enforcement is per session (
session-budget-usdin adapter config, default 5.00) - Artifacts stored before signature support was added fail the
signaturecheck. Use a separate fresh data directory for a new installation; preserve any existing records you need. - Local model identifiers without a matching API tariff remain unpriced, not zero-cost. SurStor does not estimate electricity or hardware costs.
- Automatic memory supersession, a user-facing deletion workflow, multi-user isolation are not provi
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