Agent Memory

Name: Agent Memory
Author: xChuCx

제작자: xChuCx버전 0.6.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.xChuCx/agent-memory

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Git-native project memory for AI coding agents: Markdown source of truth, reviewable, secret-safe.

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↓ 131/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: 개발자 도구

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?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "agent-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xchucx/agent-memory"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agent-memory -- npx -y @xchucx/agent-memory

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "agent-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xchucx/agent-memory"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "agent-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xchucx/agent-memory"
      ]
    }
  }
}

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 9일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 xChuCx 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

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 5564개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 5564개 중 44%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5564개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Agent 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(0.6.1)은 2개월 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: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

제작자: github널리 사용됨★ 3.4만5일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

설치

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

제작자: wonderwhy-er널리 사용됨↓ 71만/주★ 1만17일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

제작자: cloudflare널리 사용됨★ 4.4천14개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.cloudflare.com

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

agent-memory

Local, git-native project memory for AI coding agents. One MCP call in, structured memory updates out — current task state, decisions, conventions, pitfalls, per-module facts. Branch-aware. Secret-safe. Byte-preserving. No cloud, no vector DB — Markdown is the source of truth and git is the sync. Three MCP tools + a full CLI.

Why it's different: memory is plain Markdown committed to your repo, so you can read and git diff it; durable changes stage for human review (review --diff → apply) instead of landing silently; and secrets/PII are scanned out before anything is written. See ROADMAP.md for where this is headed (system-level / multi-repo memory).

Demo

An agent records a durable decision; it stages for review; you see the exact diff, apply it, and a later `fetch` surfaces it — local, git-native, reviewable, secret-safe. The clip is reproducible: docs/demo/demo.sh is the runnable flow and docs/demo/demo.tape renders the gif with vhs — see docs/demo/.

How it compares

Capability	AGENTS.md / CLAUDE.md	Vendor memory (e.g. Claude)	Vector / DB memory (mem0, Zep)	agent-memory
Plain-text, git-versioned source of truth	✓ flat file	✗ vendor-managed	✗ DB / cloud	✓ Markdown in your repo
Structured, section-level updates	✗	✗	~	✓
Human review gate (see the diff first)	✗ free edit	✗	✗	✓ stage → `review --diff` → apply
Vendor-neutral (MCP — any agent)	~ broad convention	✗ one vendor	~ varies	✓ Claude · Cursor · Codex · Gemini
Secret / PII scan on write	✗	✗	~ varies	✓
Team merge for concurrent edits	✗ text conflicts	✗	✗	✓ section merge driver
Runs fully local (no cloud)	✓	✗	~ varies	✓
Verifiable Task Protocol (VTP-1) & Machine Receipts	✗	✗	✗	✓ 5-phase cryptographic lifecycle + Clause B disjoint seat

These are general characterizations and the tools evolve fast — see something inaccurate? Open an issue and I'll fix the row. agent-memory is complementary to instruction files like AGENTS.md/CLAUDE.md (it even installs one): those say *how to behave*; agent-memory is the *durable, searchable, reviewed knowledge* behind it.

Status

Release 0.6.1 — the Swarm Audit Hardening & Metamorphic Rebase release: bridges durable memory with verifiable autonomous execution and strict fail-closed security invariants:

Astra Pro Audit Hardening (AM-001..AM-008) — Category-enforced approval routing (DecideRoutingWithCategory), whole-file pre-state CAS (proposal.PreHashes), polarity/negation qualifier preservation in Jaccard dedup (criticalQualifiers), idempotent pure read-only fetch_context, and canonical 3-way merge deletion semantics.
Metamorphic Rebase & Drift Detection (`internal/memory/rebase.go`) — Detects whole-file pre-hash drift during rebase, preventing silent clobber when adjacent sections are concurrently edited, verified by metamorphic composition tests.
Control-Plane Manifest Isolation — Enforces fail-closed protection of .agent-memory/meta/manifest.yaml against direct modification, symlink bypass, or path traversal attacks.
RFC 8785 (JCS) Determinism (`internal/vtp`) — Strict JSON Canonicalization Scheme compliance passing all 26 official RFC 8785 Appendix B test vectors, ECMAScript float formatting (1e+21), lone surrogate rejection, and recursive UTF-8 validation.
Fail-Closed Cross-Process SQLite NonceStore (`internal/memory/nonce.go`) — Persistent repo-scoped store using the withDB pattern to eliminate Windows file descriptor locks, providing zero-drift atomic validation and auto-sweeping expired nonces.
Two-Phase Staging & Compound Rollback (`internal/memory/staging.go`) — Strict path traversal sanitization (ValidateStagingID, agentfs.ValidateMemoryPath), symlink containment, and atomic multi-file rollback reporting RollbackIncomplete compound errors on partial failure.
VTP-1 Strict Assertion Identification & Dual-Oracle Settlement (`internal/vtp`) — Mandatory identifiable AssertionResults matching declared assertion IDs, verifier key binding validation, and Workpool/0 Clause B disjoint seat enforcement.

It builds on 0.6.0 (anti-ornamental SAR-008 grounding nonces, SAR-007 byte preservation), 0.5.4 (VTP-1 initial protocol engine), 0.5.0 (federation, referenced landscape stores), and 0.4 (section merge driver).

See CHANGELOG.md for the full changelist.

Document	Purpose
ROADMAP.md	Where the project is going, principles, and non-goals.
CHANGELOG.md	Per-release feature list and known limitations.
Design Doc v0.4.1	Canonical design this binary implements.
Implementation Plan	Historical MVP build log (M0–M8); see ROADMAP for what's next.
Retrieval eval	Offline recall/MRR/nDCG benchmark of `fetch` (method + numbers).
Patterns	Reusable design patterns documented per subsystem.
Spikes	Pre-M1 spike outcomes (byte-preserving engine, MCP SDK, flock, FTS5).

Quick start

Install — download a prebuilt binary (recommended): grab the archive for your OS/arch from the latest release, extract it, and put agent-memory on your PATH. No toolchain needed.

# npx (no Go, no manual download): fetches the verified release binary on

first run and caches it — also usable straight from an MCP client config.

npx -y @xchucx/agent-memory --help

Go toolchain alternative (Go 1.25+)

go install github.com/xChuCx/agent-memory/cmd/agent-memory@latest

from source

go build -o agent-memory ./cmd/agent-memory

Homebrew, Scoop, and winget packages are planned. agent-memory is also listed on the MCP Registry.

Then, inside the repo you want to give a memory:

# Scaffold .agent-memory/ in a repo

agent-memory init --name my-project

Install the Claude Code skill + register the project MCP server

(writes .claude/skills/agent-memory/SKILL.md and merges .mcp.json)

agent-memory install claude

Verify (prints the release tag, the go-install version, or dev+vcs locally)

agent-memory version

Read context

agent-memory fetch # bootstrap pack agent-memory fetch "auth" # FTS query

Start MCP server (your agent spawns this automatically once configured)

agent-memory mcp

install claude registers the MCP server for you: it merges a project-scoped .mcp.json at the repo root that runs agent-memory mcp --root ${CLAUDE_PROJECT_DIR:-.}. Claude Code expands CLAUDE_PROJECT_DIR to the repo at spawn, so the server always serves this repo — the config is portable across clones and (by Claude Code's scope precedence, local > project > user) overrides any stray user-scoped server. Commit .mcp.json so your team shares it.

⚠️ Do not register a single user-scoped server with a hardcoded root

(claude mcp add -s user agent-memory -- agent-memory mcp --root /some/repo):

it serves *every* project from that one repo, so memory you write in project B

silently lands in project A. Per-project registration (what install writes)

is the correct model; agent-memory doctor flags a mis-rooted registration.

The server resolves its repo from --root, then $CLAUDE_PROJECT_DIR, then the working directory. Other runtimes (Cursor, Gemini CLI, anything reading AGENTS.md) use the same server — install their adapter (see below).

Adopt on an existing project

init scaffolds empty memory. To seed it from a real codebase, let your coding agent do the analysis — that's the whole point. After init + install + registering the MCP server (above), restart the agent so the memory.* tools load, then paste the prompt below.

What happens: the agent reads the repo and calls memory.propose_update. Working notes and pitfalls apply immediately; durable categories (conventions, decisions, modules) stage for your review — inspect each with agent-memory review --diff and land it with agent-memory apply (or reject). Nothing durable is written without your approval.

You now have agent-memory MCP tools (memory.fetch_context,

memory.propose_update, memory.status) backed by this repository's .agent-memory/ store. Bootstrap the project's memory from the codebase.

Call memory.fetch_context with an empty query to see the current (mostly empty) state and the conventions/decisions/pitfalls/modules layout.

Analyze THIS repository — read the build files, CI config, entry points, and the main packages/modules. Identify:

build / test / run / lint commands and the toolchain;
conventions: code style, branching, commit rules, review practices;
architecture: the major modules/components and what each is for;
durable decisions: notable choices and WHY (only ones that are real and stable — not speculation);
pitfalls: footguns, sharp edges, "don't do X because Y" you can infer from the code, tests, or docs.

Persist what you found via memory.propose_update, choosing the intent per kind:

update_conventions → conventions.md (build/test/style/workflow)
refresh_module → modules/ .md (one per major component)
record_decision → decisions.md (Date / Status / Confidence + sources; type ∈ file|test|user, NOT external)
add_pitfall → pitfalls.md
update_shared → local/current.shared.md (a short "current state / where things stand" summary)

Rules:

Cite provenance: pass sources as file references you actually read (e.g. {"type":"file","ref":"internal/auth/session.go"}). Use confidence=confirmed for facts from code, inferred for deductions.
Every section needs a unique " " anchor; keep entries concise — this is working knowledge, not a wiki. Decisions need Date, Status (active|superseded|deprecated|proposed), and Confidence fields.
NEVER put secrets, tokens, or credentials in memory (the server will reject them anyway).
Work in a few focused passes (conventions + architecture first, then modules, then decisions/pitfalls). Report what you proposed and what staged for review.

No MCP s

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Agent Memory

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

제작자의 README

agent-memory

Demo

How it compares

Status

Quick start

first run and caches it — also usable straight from an MCP client config.

Go toolchain alternative (Go 1.25+)

from source

Install the Claude Code skill + register the project MCP server

(writes .claude/skills/agent-memory/SKILL.md and merges .mcp.json)

Verify (prints the release tag, the go-install version, or dev+vcs locally)

Read context

Start MCP server (your agent spawns this automatically once configured)

Adopt on an existing project