FastrMemory
What it does
Local-first cognitive agent memory with bi-temporal SQLite, replayable history, hybrid retrieval.
- Connects 내 컴퓨터에서 실행
- Account or key No key needed
- Category 검색 및 AI 기억
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 2/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "fastrmemory": { "command": "npx", "args": [ "-y", "fastrmemory", "mcp" ] } } }Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
FastrMemory을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 FastrMemory을 쓰고 있다고 하거나 답에 FastrMemory 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 FastrMemory에 연결할 수 없어요
FastrMemory는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · FastrMemory에 연결되는 앱 쓰기
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
B · 검색 및 AI 기억에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
- Context7✓ ChatGPT
- AIHOT✓ ChatGPT
- Sui Knowledge Base (kapa.ai)✓ ChatGPT
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add --scope user fastrmemory -- npx -y fastrmemory mcpClaude Code에서 /mcp 입력
FastrMemory이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
FastrMemory을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 FastrMemory을 쓰고 있다고 하거나 답에 FastrMemory 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
FastrMemory을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 FastrMemory을 쓰고 있다고 하거나 답에 FastrMemory 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
FastrMemory을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 FastrMemory을 쓰고 있다고 하거나 답에 FastrMemory 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
Claude Code
claude mcp add --scope user fastrmemory -- npx -y fastrmemory mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"fastrmemory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fastrmemory",
"mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"fastrmemory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fastrmemory",
"mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"fastrmemory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fastrmemory",
"mcp"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
한눈에 보기
- 주간 다운로드i
- 269/주
- 연결 방식
- 내 컴퓨터에서 실행
- 최신 버전i
- 0.9.3
- 카테고리i
- 검색 및 AI 기억
- 레지스트리 공개i
- 2026년 11월 1일
- 코드 마지막 변경i
- 2026년 11월 1일
- 제작자
- atifjubaer
- 패키지
npm: fastrmemory- 웹사이트
- github.com
- 레지스트리 상태
- 활성
어떤 앱에서 쓸 수 있나요
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 12일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 atifjubaer 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 11일 전
- ! 주의
라이선스 있음
GitHub가 라이선스 종류를 알아내지 못했어요. 파일을 열어 확인하세요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
토론
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
사용자 리뷰
아직 리뷰가 없어요
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5990개 중 76%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5990개 중 77%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5990개 중 48%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
FastrMemory, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 3개 중 2개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 11일 전 변경됐고, 최신 버전(0.9.3)은 11일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Ruflo
같은 카테고리의 다른 것
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
FastrMemory
High-Performance Cognitive Agent Memory Engine
Zero Daemon • Native Node 22+ `node:sqlite` • Bi-Temporal Git Sync • Triple-Stream RRF • Official MCP v2
Status (2026-11-01): `fastrmemory@0.9.3` is published and is `latest`. Evidence:
npm view fastrmemory version->0.9.3;npm view fastrmemory dist-tags --json->{"latest":"0.9.3"}; tagv0.9.3(15a772f); published 2026-11-01 via GitHub Actions OIDC with npm provenance; the release workflow passed the full gate, clean tarball install, registry verification, and GitHub Release upload; the npm tarball is 358 files, 819,117 bytes packed, 3,289,741 bytes unpacked; GitHub Release asset SHA-256eebda8ab3f90b73ee5f4bd4a64a6ff511f9c93468576c167de3a1c1e2efbcf22; a cleannpm install fastrmemory@0.9.3+fastr --version->0.9.3;npm audit signaturesreports 5 verified registry signatures and 4 verified attestations. The official MCP registry listsio.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3asactiveandisLatest. Caveat: Node.js >=22.16.0;0.9.2,0.9.1,0.9.0,0.8.2,0.8.1,0.8.0,0.7.2,0.7.1,0.7.0,0.6.0,0.5.0,0.4.0,0.3.1, and0.3.0remain published historical. This release makes code-graph indexing automatic: setup and hook install index once, SessionStart repairs an empty index, and prompt/session-end hooks refresh recent edits; the schema is unchanged. The old scoped npm entries (@atifjubaer/fastrmemoryandfastrmemory@0.0.0-stage) were removed on 2026-10-23; the GitHubv0.2.1tag and release remain as history. This README tracks currentmain. Currentmainis `0.9.3` and has 481 tests / 74 files. Use the exact0.9.3version for reproducibility. PR #46 at5da9b2epassed all required checks (six matrix jobs plus Replayable Memory Diff and Pre-Merge Trap Guardian); the historical0.9.2release commitb2c6502,0.9.1release commit5da9b2e,0.9.0release commitc204f50,0.8.2release commit8cc925b,0.8.1release commit4e7d9ac,0.8.0release commit44b2d9a,0.7.2release commit583223f,0.7.1release commit31d8e12,0.7.0release commit5512557,0.6.0release commita57a656,0.5.0release commit54a79ab, and0.4.0release commitbb365c2remain published historical. The exact release surface is in CHANGELOG.md. The headline benchmark uses 240 deterministic synthetic cases with a 20% holdout, not SWE-bench or LongMemEval. Public LongMemEval, LoCoMo, and self-repository retrieval-only results plus pinned external baselines are in BENCHMARKS.md; no QA-leaderboard parity is claimed. Performance, packaging, and retrieval claims are tracked in CLAIMS.md; every README section is mapped to claim IDs in the README claim trace at the end of that ledger. Methodology, caveats, and raw JSON are in BENCHMARKS.md.
Overview • Design Principles • Benchmarks • Web UI • Supported Agents • Quick Start • MCP Setup • MCP Tools • Architecture • Migration • Security • Scorecard
Launch Status at a Glance
| Claim | Current result | Evidence |
|---|---|---|
| Install path | Published fastrmemory@0.9.3 | npm view fastrmemory version -> 0.9.3; npm view fastrmemory dist-tags --json -> {"latest":"0.9.3"}; npm install fastrmemory@0.9.3; fastr --version -> 0.9.3; GitHub Release tarball SHA-256 eebda8ab...; old scoped npm entries removed |
| MCP registry | io.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3, status active, isLatest | curl --get --data-urlencode "search=io.github.atifjubaer/fastrmemory" https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers; gh run view 40262643667 |
| Synthetic retrieval (optional MiniLM) | Holdout 95.8% Hit@1, 100% Hit@5, MRR 0.969 | npx tsx scripts/eval-bench.ts --split all --embeddings minilm --out bench/results/minilm.json |
| Test suite | 481 tests across 74 files on current main; published 0.9.3 is 481 / 74; published 0.9.2 is 476 / 74; published 0.9.1 is 476 / 74; published 0.9.0 is 476 / 74; published 0.8.2 is 461 / 69; published 0.8.1 is 461 / 69; published 0.8.0 is 461 / 69; published 0.7.2 is 456 / 67; published 0.7.1 is 456 / 67; published 0.7.0 is 455 / 67; published 0.6.0 is 388 / 61; 0.5.0 is 297 / 53; historical 0.4.0 is 293 / 53; 0.3.1 is 282 / 52; v0.2.1 is 235 / 43 | npm test; npm run check:ci |
| MCP setup | fastr mcp init merges portable registry configs or active-CLI local configs for 9 JSON clients and prints a Codex TOML snippet; --source local ships in published 0.9.3, 0.9.2, 0.9.1, 0.9.0, 0.8.2, 0.8.1, 0.8.0, 0.7.2, 0.7.1, 0.7.0, 0.6.0, and 0.5.0 | npm test -- tests/mcp-init.test.ts -> 15 passed; fastr mcp init --client claude --source local --dry-run --json -> node .../dist/bin/fastr.js mcp --project ... |
| Cross-engine (MCP stdio) | 80/120 overall Hit@1 (66.7%, 95% CI 57.8-74.5): exact 40/40, multi 40/40, paraphrase 0/40; 1.094 ms/doc ingest, 1.86 ms recall p50 | npm run bench:vs; bench/results/vs-engines.json |
| Crash safety | 10/10 runs, 0 lost, 0 duplicate ids/titles | npm run test:crash; bench/results/crash-test.json |
| Public retrieval (0.3.0) | LongMemEval +10.4pp / +11.0pp Hit@5; LoCoMo +4.4pp / +2.3pp (target missed) | docs/EXTERNAL_BASELINE.md |
| Release score | Provisional 9.4 / 10; 9.2 target met; Retrieval remains Partial | SCORECARD.md |
The synthetic table is not SWE-bench or LongMemEval. Public numbers are retrieval-only and are not QA-leaderboard results. The 95.8% row uses optional MiniLM; the default offline hash path scores 77.1% Hit@1 / 93.8% Hit@5 on the same holdout. Full provenance is in CLAIMS.md.
💡 Overview
AI coding agents (Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, Antigravity) degrade on long-running codebases when project memory is lossy or operationally heavy. Common designs make one of three trade-offs:
- Decay and merge old episodes to keep the store small, which can lose exact file paths, stack traces, and edge cases.
- Run a daemon or external database, which adds ports, containers, and setup failure modes.
- Dump a static context file, which grows without bound and is not queryable.
FastrMemory keeps a verbatim event log, bi-temporal memory history, and a replayable Git mirror in a single in-process TypeScript engine (3 runtime dependencies; local embeddings and the daemon are optional):
Zero Daemon Overhead
Pure Node 22+ built-in node:sqlite in WAL mode. On the 240-case suite, engine-level recall is 0.95 ms p50 / 1.60 ms p95 with hash embeddings and 3.30 ms p50 / 5.11 ms p95 with MiniLM on the train split (CLI startup measured separately). The default CLI/MCP path has no background daemon and no open port; daemon start is optional. Native on Windows, macOS, and Linux (the current CI matrix uses Intel macOS; Apple Silicon is not covered); CI matrix status is reported in Actions.
🔀 Bi-Temporal Git Sync
Never deletes facts during consolidation (there is no destructive sleep step). Replaces half-life decay with valid_from / valid_to timestamps and auto-mirrors human-readable .fastr/pages/*.md files into Git.
🎯 Triple-Stream RRF ($k=20$)
Fuses FTS5 BM25 + optional local embeddings + file-graph links. Error traps receive a conditional 2.0x boost only for trap-intent or file-scoped queries, with per-ID outcome feedback (+0.2 / -0.5). Three consecutive bad outcomes move a memory to dormant; confidence tiers are high, medium, low, dormant, and superseded. Counting questions ("how many projects have I led?") additionally run an aggregate-coverage pass: a second lexical query over their content terms, fused with the original, returning up to 20 rows so the caller can count. retrieval.temporalFilter adds opt-in date windows ("past two weeks", "this year") parsed against the question date.
⚔️ Architectural & Performance Comparison
| Capability | Hippo Memory (hippo-memory) | Memoria (matrixorigin/Memoria) | AgentMemory (@agentmemory/mcp) | FastrMemory (0.9.3+) |
|---|---|---|---|---|
| Runtime Architecture | SQLite store | MatrixOne relational/vector DB container | Dual-layer engine + Redis/Docker | Zero-Daemon • Native `node:sqlite` in WAL mode |
| Ingestion Speed | 88.9 ms/doc | Container roundtrip | 1.74 ms/doc | 1.09 ms/doc (80x faster than Hippo) |
| Recall Latency (p50) | 12.8 ms (spikes to 386 ms p95) | 50–100 ms | 1.52 ms | 0.95 ms p50 / 1.60 ms p95 |
| AST Symbol Anchoring | ❌ None (file path only) | ❌ None | ❌ None | ✅ `declaration_id` (AST hash survives renames & file moves) |
| Self-Verifying Traps | ❌ None | ❌ None | ❌ None | ✅ Machine assertions (`text_present`, etc.) auto-retire fixed bugs |
| Context Token Overhead | ⚠️ High (dumps entire rule sets) | ⚠️ High (dumps knowledge graphs) | ⚠️ High (dumps session contexts) | Ultra-low (≤150 tokens targeted per-turn injection) |
| Passive Learning | ❌ Manual commands only | ❌ Manual commands only | ❌ Manual commands only | ✅ Auto-distills traps from test failures & subsequent edits |
| Cross-Machine Team Sync | Manual markdown git commits | Cloud database cluster | Custom daemon | ✅ Bidirectional `fastr sync` on Git pull |
| Editor Integration | Basic CLI instructions | None | Basic plugin | ✅ Native VS Code & Cursor extension with Problems tab diagnostics |
| MCP Protocol Support | stdio | REST / MCP adapter | stdio | Official MCP v2 (12-tool core & 45-tool full profiles) |
*Verified benchmark evidence from bench/results/vs-engines.json and docs/PUBLIC_BENCHMARKS.md.*