Memdata
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Persistent memory for AI agents. Store context, retrieve it semantically.
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 정도i아주 새로움↓ 47/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
- 입력해야 할 값: MEMDATA_API_KEY
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.
- 직접 입력할 값:
MEMDATA_API_KEY
비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"memdata": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memdata-mcp"
],
"env": {
"MEMDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add memdata --env MEMDATA_API_KEY=your-value -- npx -y memdata-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"memdata": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memdata-mcp"
],
"env": {
"MEMDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"memdata": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memdata-mcp"
],
"env": {
"MEMDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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.
직접 입력할 값
- Your MemData API key (get one at memdata.ai/dashboard/api-keys)
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 thelabvenice 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 5688개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5688개 중 2%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5688개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Memdata, 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?
입력해야 할 값: MEMDATA_API_KEY
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(1.4.1)은 9개월 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.
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