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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
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Memra

作者：usememraバージョン 4.7.1i★ –iクラウドで動く
レジストリ名com.usememra/memra

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Persistent memory for AI agents. EU-hosted, privacy-first, hybrid recall, contradiction detection.

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。

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: 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：2項目中1項目に合格 不合格
  • 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

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：

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. 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
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://usememra.com/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http memra https://usememra.com/mcp

Cursorで開く

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": {
    "memra": {
      "url": "https://usememra.com/mcp"
    }
  }
}

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。

VS Codeで開く

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": {
    "memra": {
      "type": "http",
      "url": "https://usememra.com/mcp"
    }
  }
}

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：

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. 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）
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. 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
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://usememra.com/mcp

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

前回チェックしたときにサーバーが応答しなかったため、ツールを読み取れませんでした。

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10日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン usememra.com で確認済みです（レジストリがドメインの所有を確認しています）

  • … 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

  • ✕ 不合格

    エンドポイントが応答する

    チェックしたとき、6秒以内に応答がありませんでした

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    チェックしたとき、6秒以内に応答がありませんでした

  • … 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5860件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5860件のうち38%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5860件のうち12%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

Memraは安全ですか？

当てはまる基本チェック2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（4.7.1）がレジストリに届いたのは2 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

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者：upstash広く使われている↓ 97.3万/週★ 6.4万昨日更新

パソコンでもクラウドでも
インストール

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↓ 1.8万/週★ 4.8万24 日前更新

パソコンで動く
インストール

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

作者：exa-labs広く使われている★ 52132 か月前更新

クラウドで動く✓ exa.ai
インストール

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。

Memra MCP Server

Persistent memory for AI agents — remote MCP server. EU-hosted (Helsinki), privacy-first, deterministic recall with no LLM in the hot path.

Endpoint: https://usememra.com/mcp (Streamable HTTP) · Registry: com.usememra/memra · Free tier, no credit card.

What it gives your agent

  • memra_remember / memra_recall — store facts, decisions, patterns; hybrid semantic + lexical (BM25) search that also matches exact identifiers and error codes
  • Write-time contradiction detection — storing a fact that clashes with existing knowledge returns conflicts[] so the agent can supersede the outdated one
  • Read-your-writes — every write returns a revision token; recall with wait_for_revision is deterministic
  • memra_supersede + memra_history — memories retire with full audit chains instead of going stale
  • Staleness signals — every result carries staleness_score / last_confirmed; the agent decides what to trust
  • Token-budget recall — max_tokens: 2000 returns the best memories that fit your context window
  • memra_bootstrap — priority context at session start
  • Multi-tenant namespaces, PII masking (7 EU language models), read-only scoped keys for subagents

Setup

Get an API key at usememra.com (free tier), then:

Claude Code

claude mcp add --transport http memra https://usememra.com/mcp --header "Authorization: Bearer memra_live_YOUR_KEY"

Cursor / Cline / any MCP client (mcp.json)

{

"mcpServers": { "memra": { "url": "https://usememra.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer memra_live_YOUR_KEY" } } } }

Fully offline alternative: pip install memra-local — same tools, SQLite + ONNX embeddings, zero cloud calls.

Docs

SDKs: pip install memra-sdk · npm install @usememra/sdk · composer require memra/sdk

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