Memdata
概要
作者による説明(英語の原文)
Persistent memory for AI agents. Store context, retrieve it semantically.
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↓ 47/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:MEMDATA_API_KEY
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:
MEMDATA_API_KEY
「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": {
"memdata": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memdata-mcp"
],
"env": {
"MEMDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add memdata --env MEMDATA_API_KEY=your-value -- npx -y memdata-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": {
"memdata": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memdata-mcp"
],
"env": {
"MEMDATA_API_KEY": "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": {
"memdata": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memdata-mcp"
],
"env": {
"MEMDATA_API_KEY": "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
- Your MemData API key (get one at memdata.ai/dashboard/api-keys)
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 thelabvenice 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5694件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5694件のうち2%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5694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
Memdata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:MEMDATA_API_KEY
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(1.4.1)がレジストリに届いたのは9 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。
memdata-mcp
MCP server for MemData - persistent memory for AI agents.
Give Claude, Cursor, or any MCP-compatible AI long-term memory across conversations.
What it does: Store notes, decisions, and context → retrieve them semantically later. Your AI remembers everything.
🚀 New in v1.7.0: Autonomous Agent Support
Agents can now pay for themselves. No API key. No human in the loop.
Using the x402 payment protocol, autonomous agents can use their wallet to pay per request with USDC on Base. Your wallet address IS your identity - same wallet, same memories across sessions.
Jump to For Agents →
Why MemData?
AI assistants forget everything between sessions. MemData fixes that:
- Ingest → Drop in meeting notes, docs, decisions
- Chunk & Embed → Automatically split and vectorize
- Query → Ask questions, get relevant context back
- Tag → AI auto-tags content for better retrieval
Works with Claude Desktop, Claude Code, Cursor, and any MCP client.
👤 For Humans
Use an API key. You manage the subscription, your AI gets memory.
Setup
- Get your API key at memdata.ai/dashboard/api-keys
- Add to your MCP config:
Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }
Claude Code (~/.claude.json or project .mcp.json):
{
"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }
Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }
- Restart your client - you should now see MemData tools available.
🤖 For Agents
New in v1.7.0 - No API key. No human. Just your wallet.
Why This Matters
Traditional AI memory requires API keys tied to human accounts. But autonomous agents running 24/7 need memory that:
- Outlives any single conversation - persist across hosts and platforms
- Belongs to the agent - wallet address = identity, portable and self-sovereign
- Pays for itself - no subscription, no human approval needed
This is memory infrastructure for the autonomous agent economy.
Setup
{
"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "X402_WALLET_KEY": "your_private_key_hex" } } } }
How it works
- Agent makes a request (query, ingest, etc.)
- Server returns
402 Payment Requiredwith price - MCP automatically signs payment with agent's wallet
- Request completes - memory stored/retrieved
Your wallet address IS your identity. Same wallet = same memories, across any host or platform.
Pricing (USDC on Base)
| Operation | Price | What it does |
|---|---|---|
| Query | $0.001 | Semantic search across memories |
| Ingest | $0.005 | Store and embed new content |
| Identity | $0.001 | Session start, get/set agent identity |
| Artifacts | $0.001 | List or delete stored memories |
The MCP automatically handles 402 responses and payment signatures using @x402/fetch.
Learn More
- x402 Protocol - HTTP-native payments
- ERC-8004 - Trustless Agents standard (MemData is aligned)
Supported Content
| Type | MCP | Dashboard/API | Processing |
|---|---|---|---|
| Text | ✅ | ✅ | Chunked & embedded |
| Markdown | ✅ | ✅ | Chunked & embedded |
| ❌ | ✅ | OCR + chunking | |
| Images (PNG, JPG) | ❌ | ✅ | OCR extraction |
| Audio (MP3, WAV, M4A) | ❌ | ✅ | Transcription |
Note: MCP tools handle text content directly. For files (PDFs, images, audio), use the dashboard or HTTP API.
Tools
Core Tools
| Tool | Description |
|---|---|
memdata_ingest | Store text in long-term memory |
memdata_query | Search memory with natural language |
memdata_list | List all stored memories |
memdata_delete | Delete a memory by ID |
memdata_status | Check API health and storage usage |
Identity & Session Tools (v1.2.0+)
| Tool | Description |
|---|---|
memdata_session_start | 🚀 CALL FIRST - Get identity, last session handoff, recent activity |
memdata_set_identity | Set your agent name and identity summary |
memdata_session_end | Save a handoff before session ends - preserved for next session |
memdata_query_timerange | Search with date filters (since/until) |
memdata_relationships | Find related entities (people, companies, projects) |
v1.5.0 - Session Start Rename
- `memdata_whoami` → `memdata_session_start` - Renamed for clarity. The name now signals "call this first at every session". Description includes 🚀 emoji to catch attention in tool lists.
v1.4.0 UX Improvements
- Visual match quality - Query results show 🟢🟡🟠🔴 indicators for match strength
- Smarter session_start - Prompts to set identity on first use, deduplicates recent activity
- Better ingest feedback - Shows chunk count and explains async AI tagging
- Session continuity - Emphasizes "Continue Working On" and reminds to use
session_end
memdata_ingest
Store text in long-term memory.
"Remember that we decided to use PostgreSQL for the new project."
Parameters:
content(string) - Text to storename(string) - Source identifier (e.g., "meeting-notes-jan-29")
memdata_query
Search memory with natural language.
"What database did we choose?"
Parameters:
query(string) - Natural language searchlimit(number, optional) - Max results (default: 5)
memdata_list
List all stored memories with chunk counts.
memdata_delete
Delete a memory by artifact ID (get IDs from memdata_list).
memdata_status
Check API connectivity and storage usage.
memdata_session_start
🚀 Call this first at the start of every session. Essential for session continuity.
"Start my session" / "What was I working on?"
Returns: agent name, identity summary, session count, last session handoff, recent activity.
v1.5.0: Renamed from
memdata_whoamifor clarity - the name signals "call me first".
memdata_set_identity
Set or update your agent identity.
Parameters:
agent_name(string, optional) - Your name (e.g., "MemBrain")identity_summary(string, optional) - Who you are and your purpose
memdata_session_end
Save context before ending a session. Next session will see this handoff.
Parameters:
summary(string) - What happened this sessionworking_on(string, optional) - Current focuscontext(object, optional) - Additional context to preserve
memdata_query_timerange
Search memory within a date range.
"What did I work on last week?"
Parameters:
query(string) - Natural language searchsince(string, optional) - ISO date (e.g., "2026-01-01")until(string, optional) - ISO date (e.g., "2026-01-31")limit(number, optional) - Max results
memdata_relationships
Find entities that appear together in your memory.
"Who has John Smith worked with?"
Parameters:
entity(string) - Name to search fortype(string, optional) - Filter by type (person, company, project)limit(number, optional) - Max relationships
How it works
- Ingest: Text is chunked, embedded, and stored
- Query: Your question is matched against stored memories using semantic similarity
- Results: Returns relevant content with similarity scores
Scores of 30-50% are typical for good matches. Semantic search finds meaning, not keywords.
Environment Variables
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
MEMDATA_API_KEY | Option 1 | API key for subscribers (from memdata.ai) |
X402_WALLET_KEY | Option 2 | Private key for pay-per-use (USDC on Base) |
MEMDATA_API_URL | No | API URL (default: https://memdata.ai) |
Note: Use either MEMDATA_API_KEY (subscription) or X402_WALLET_KEY (pay-per-use), not both.
What this package does
This is a thin MCP client that calls the MemData API. It does not:
- Store any data locally
- Send data anywhere except memdata.ai
- Collect analytics or telemetry
You can inspect the source code in src/index.ts.
Example Usage
Once configured, just talk to your AI:
You: "Remember that we chose PostgreSQL for the user service"
AI: [calls memdata_ingest] → Stored in memory
... days later ...
You: "What database are we using for users?" AI: [calls memdata_query] → "PostgreSQL for the user service" (73% match)
Links
Contributing
Issues and PRs welcome! This is the open-source MCP client for the hosted MemData service.
License
MIT