Longterm Memory
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
A fully local MCP server for long-term memory with semantic search
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i초기↓ 388/주 · ★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 검색 및 AI 기억
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 1개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.
필요한 것
- npmNode.js 설치(npx 명령어용)
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"longterm-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"longterm-memory-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add longterm-memory -- npx -y longterm-memory-mcp또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"longterm-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"longterm-memory-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"longterm-memory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"longterm-memory-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
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 8일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 MarcelRoozekrans 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 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
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5727개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5727개 중 81%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5727개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Longterm Memory, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 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 – 변경됐고, 최신 버전(1.6.1)은 9일 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, Exa
대안
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.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
LongtermMemory-MCP
A fully local MCP server that gives AI agents persistent, semantic long-term memory — without any cloud dependencies.
Inspired by mcp-mem0, but runs 100% on your machine:
| Feature | mcp-mem0 | This project |
|---|---|---|
| Storage | PostgreSQL / Supabase | SQLite (Node's built-in node:sqlite) |
| Embeddings | OpenAI API | Local transformer (all-MiniLM-L6-v2) |
| Vector search | Cloud vector DB | In-process cosine similarity |
| LLM dependency | OpenAI / OpenRouter / Ollama | None |
| Setup | Database + API keys | `npx longterm-memory-mcp` |
Tools
Core
| Tool | Description |
|---|---|
save_memory | Store text with auto-generated semantic embedding, tags, importance, and type |
search_memory | Find relevant memories using natural language queries (cosine similarity) |
update_memory | Modify an existing memory's content, metadata, tags, importance, or type |
delete_memory | Remove a specific memory by ID |
delete_all_memories | Wipe all memories (irreversible) |
get_all_memories | List all stored memories (paginated) |
memory_stats | Get count and database location |
Search
| Tool | Description |
|---|---|
search_by_type | Filter memories by category (general, fact, preference, conversation, task, ephemeral) |
search_by_tags | Find memories matching any of the provided tags |
search_by_date_range | Find memories created within a specific date range (ISO format) |
Maintenance
| Tool | Description |
|---|---|
create_backup | Manually trigger a database backup with JSON export |
Quick Start
Claude Code Plugin (recommended)
Install via the Claude Code marketplace — this sets up both the MCP server and a companion skill that teaches Claude how to use memory effectively:
/plugin marketplace add MarcelRoozekrans/LongtermMemory-MCP
/plugin install longterm-memory@longterm-memory-marketplace
This automatically:
- Configures the MCP server (no manual JSON editing), pinned to the plugin's version: a plugin update also updates the server
- Adds the automatic recall hook
- Installs the
long-term-memoryskill (Claude learns to recall context at session start, save insights after tasks, and deduplicate memories)
Use with npx (no install needed)
npx longterm-memory-mcp
npx keeps running the version it cached first and does not look for updates. To move to a new release, name the version, as in npx -y longterm-memory-mcp@1.6.0, or use @latest, which checks the registry on every start.
Or install globally
npm install -g longterm-memory-mcp
longterm-memory-mcp
Or from source
git clone https://github.com/MarcelRoozekrans/LongtermMemory-MCP.git
cd LongtermMemory-MCP npm install && npm run build npm start
Configuration
Claude Code
If you installed via the plugin marketplace, the MCP server is already configured. For manual setup, add to your MCP settings (~/.claude/settings.json or project .claude/settings.json):
{
"mcpServers": { "longterm-memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "longterm-memory-mcp"] } } }
Claude Desktop
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "longterm-memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "longterm-memory-mcp"] } } }
Agent Instructions
The repo includes agent instructions that teach AI agents how to use memory effectively (automatic recall, save patterns, deduplication):
| File | Purpose |
|---|---|
skills/long-term-memory/SKILL.md | Self-contained skill — auto-loaded by Claude Code plugin, can be referenced from any MCP client |
Database Location
By default, memories are stored in a shared, user-scoped location:
~/.longterm-memory-mcp/memories.db
This means every project and every MCP client shares the same memory pool — you save a memory in one project and it's available everywhere.
Several sessions can use the same database at once. Each server process reads and writes the shared file directly (SQLite in WAL mode), so a memory saved in one session is visible to every other session right away, and no session overwrites what another saved. Requires Node.js 22.13 or later.
Databases from older releases open unchanged. A database from v1.0–1.3, which has no schema_meta table, is migrated in place with all its memories kept; a copy named memories.db.pre-migration- .bak is written next to it first.
Upgrading from 1.4 or earlier: stop every running session that uses the old version before starting one with the new version. Older releases keep the whole database in memory and rewrite the file on each save, so an old process left running would overwrite what new sessions saved.
Per-project database
To isolate memories for a specific project, set the MEMORY_DB_PATH environment variable:
{
"mcpServers": { "longterm-memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "longterm-memory-mcp"], "env": { "MEMORY_DB_PATH": "/path/to/project/memories.db" } } } }
Memory Types
Each memory has a memory_type that determines how it's categorized and how quickly it decays:
| Type | Description | Decay half-life |
|---|---|---|
general | Default catch-all | 60 days |
fact | Verified information | 120 days |
preference | User/project preferences | 90 days |
conversation | Conversation context | 45 days |
task | Task-related notes | 30 days |
ephemeral | Short-lived context | 10 days |
Tags & Importance
- Tags: Categorize memories with string tags (e.g.
["auth", "backend"]). Search withsearch_by_tags. - Importance (1–10): Controls how resistant a memory is to decay. Default is 5. Higher importance decays more slowly.
- Protected tags: Memories tagged with
core,identity, orpinnedskip decay entirely.
Decay & Reinforcement
Memories decay over time to keep the store relevant:
- Decay: Each memory type has a half-life (see table above). Importance decreases exponentially based on time since last access, with a floor that prevents full deletion.
- Reinforcement: Every time a memory is accessed via search, its importance increases by +0.1 (up to a max of 10). Frequently accessed memories stay important.
- Lazy evaluation: Decay is calculated on access, not on a timer — no background processes needed.
Content Deduplication
Memory content is hashed (SHA-256) on save. If identical content already exists, the save is rejected with a reference to the existing memory ID. This prevents duplicate entries automatically.
Content Guard
Memories end up in the database and in its JSON backups, so content is filtered before it is stored:
- ` ` spans are removed. Text inside
…is never stored, embedded or hashed. An unclosedremoves everything after it. Content that is empty once the spans are removed is rejected. - Secrets are rejected.
save_memoryandupdate_memoryrefuse content, metadata values and tags that look like a secret. The error names the pattern that matched and never the value.
| Pattern | Matches |
|---|---|
private-key | PEM / OpenSSH / PGP private key headers (certificates are allowed) |
github-token | ghp_, gho_, ghu_, ghs_, ghr_ and github_pat_ tokens |
api-key | sk-… style API keys |
aws-access-key | AKIA… / ASIA… access key ids |
jwt | JSON Web Tokens |
slack-token | xoxb-, xoxp- and similar Slack tokens |
secret-assignment | random-looking values after password=, token:, secret=, api_key=, KEY= and similar. References ($VAR, ${{ … }}), placeholders (<…>), calls and plain words are allowed |
Configure it with environment variables:
{
"mcpServers": { "longterm-memory": { "command": "npx", "args": ["longterm-memory-mcp"], "env": { "MEMORY_GUARD_DISABLE": "jwt,slack-token", "MEMORY_GUARD_EXTRA_PATTERNS": "{\"internal-host\": \"\\\\b[a-z0-9-]+\\\\.corp\\\\.example\\\\b\"}" } } } }
MEMORY_GUARD_DISABLE: a comma-separated list of pattern names to turn off, orallfor every built-in pattern.spans are removed either way. An unknown name stops the server at startup.MEMORY_GUARD_EXTRA_PATTERNS: a JSON object of extra patterns to reject, as name → regular expression.
The guard applies to new saves and updates only. Memories stored before it existed are not rescanned.
Automatic Recall
The Claude Code plugin ships a UserPromptSubmit hook that recalls memories without the agent having to ask. On the first prompt of each session it searches with the prompt text and adds the best matches to the context as a short list:
Long-term memories that may be relevant (longterm-memory; search_memory gives the full text):
- [2026-10-22 fact] pkill -f also matches the agent's own shell … (id 31ece450-…)
- Once per session: the hook keeps a marker file per session id in
recall-sessions/next to the database. Later prompts in that session cost onenodestart, about 30 ms, and no search. - Project: the hook takes the project name from the session's working directory. A memory that names the project in its content, tags or metadata ranks a little higher. The name is not part of the search text: a short prompt would then match on the project name alone.
- Cheap when it misses: nothing is injected when no memory reaches the threshold, and the block never exceeds the token cap.
- Content guard: a stored memory that the guard rejects, such as one saved before the guard existed, is never injected.
- Never blocks a prompt: errors go to stderr and the prompt continues.
- Pinned version: the hook runs
npx longterm-memory-mcp@ recall --hook, so a cached older copy is never used. The plugin's MCP server is pinned the same way.
Configure it with environment variables in your Claude Code settings (env in ~/.claude/settings.json). The hook runs in Claude Code's environment, not the MCP server's, so a custom MEMORY_DB_PATH has to be set there too.
| Variable | Default | Meaning |
|---|---|---|
MEMORY_RECALL_ENABLED | true | false turns the hook off |
MEMORY_RECALL_K | 5 | at most this many memories (1–50) |
MEMORY_RECALL_THRESHOLD | 0.5 | minimum cosine similarity (-1 to 1) |
MEMORY_RECALL_MAX_TOKENS | 400 | cap on the injected block, estimated at 4 characters per token |
MEMORY_RECALL_STATE_DIR | /recall-sessions | where the once-per-session markers live; markers older than 30 days are removed |
Recall CLI
The hook calls the recall subcommand, which also works on its own:
npx longterm-memory-mcp recall "how do we deploy the stack"
npx longterm-memory-mcp recall --k 3 --threshold 0.4 --project docker "deploy"
It prints the same list the hook injects, or No relevant memories found. on stderr. Options: --k, --threshold, --max-tokens and --project (default: the current directory's name, "" for none). It does not create a database that does not exist yet. With --hook it reads a Claude Code UserPromptSubmit event from stdin and answers with additionalContext.
Backups
Backups are managed automatically and can also be triggered manually via the create_backup tool.
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요