原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。使用 Google 登录即可撰写评价。原型 · 每 30 分钟更新
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Gnosis Memory

作者:Tekgnosis版本 1.0.2i★ 0i在云端运行
注册名称com.gnosismemory/memory

安装方法

What it does

Persistent memory and vector search for AI agents. Hosted, OAuth-protected via Google sign-in.

  • Connects 在云端运行
  • Account or key No key needed
  • Category 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 3/3 项检查 · 你的提问会经过开发者的服务器(gnosismemory.com) · ✓ 命令已检查 2026年11月13日

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude · 约 2 分钟

不需要密钥,不用安装程序 · 在 claude.ai 或桌面应用设置一次,即可在聊天中使用 · 免费账户可添加 1 个 · Team/Enterprise 方案由所有者(Owner)添加

  1. 打开 Claude 的 Connectors 页面

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1Add2https://…3Add4
  2. 点击“Add” → “Custom” → “Web”,填写这 2 项

    把这里的内容复制到 Claude 中同名的输入框,然后点击 Continue

    Name · 名称Gnosis Memory
    Remote MCP server URL · 地址https://gnosismemory.com

    在 Claude 检测到的登录设置页点击 Continue · Authentication 按作者说明选择(Sign in now、Sign in when needed 或 No sign in),然后点击 Add

  3. 在聊天中开启

    +ConnectorsGnosis Memory

  4. 试一试

    用 Gnosis Memory 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 Gnosis Memory,或回答中出现 Gnosis Memory 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

能否连接 ChatGPT 取决于方案

完整 MCP:网页版 ChatGPT Business、Enterprise 或 Edu · Pro:以读取/获取权限连接,修改数据的工具可能用不了 · Plus:官方文档尚未确认,如果在插件页看到添加自定义 MCP 的选项可以试试 · 仅限网页

  1. 在网页版 ChatGPT 打开添加 MCP 的页面

    Plugins+Add custom MCP server

    ChatGPTPlugins1+2https://…3Create4
  2. 填写名称和地址

    输入名称,在 Connection 下粘贴地址,勾选风险提示,然后点击 Create as a plugin

    Name · 名称Gnosis Memory
    Connection · 地址https://gnosismemory.com
  3. 在聊天中选择 Gnosis Memory

    开启新聊天,输入前先从插件列表中选择 Gnosis Memory

  4. 试一试

    用 Gnosis Memory 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 ChatGPT 说正在使用 Gnosis Memory,或回答中出现 Gnosis Memory 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 OpenAI 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Claude Code · 约 2 分钟

不需要密钥,不用安装程序

  1. 打开终端

    Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell

  2. 粘贴这条命令并按 Enter

    claude mcp add --transport http --scope user memory https://gnosismemory.com
  3. 在 Claude Code 中输入 /mcp

    应能看到 Gnosis Memory 在列表中并显示已连接

  4. 试一试

    用 Gnosis Memory 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Gnosis Memory,或回答中出现 Gnosis Memory 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor · 约 2 分钟

不需要密钥,不用安装程序

  1. 点击这个按钮打开 Cursor

    在 Cursor 中打开

    Cursor 会请你确认安装,点击 Install

  2. 在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  3. 试一试

    用 Gnosis Memory 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Cursor 说正在使用 Gnosis Memory,或回答中出现 Gnosis Memory 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code · 约 2 分钟

不需要密钥,不用安装程序

  1. 点击这个按钮打开 VS Code

    在 VS Code 中打开

    VS Code 会请你确认安装,点击 Install

  2. 在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  3. 试一试

    用 Gnosis Memory 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 VS Code 说正在使用 Gnosis Memory,或回答中出现 Gnosis Memory 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

通过网页连接的应用使用的地址

地址https://gnosismemory.com

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 Gnosis Memory 的人💬 讨论 →
开发者专用:终端命令和 JSON 设置

通过网页连接

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user memory https://gnosismemory.com

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "url": "https://gnosismemory.com"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "memory": {
      "type": "http",
      "url": "https://gnosismemory.com"
    }
  }
}

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

一览

每周下载量i
不在 npm/PyPI 上
已验证域名
✓ gnosismemory.com
许可证i
未注明许可证
连接方式
在云端运行
传输方式
streamable-http
最新版本i
1.0.2
发布到注册中心i
2026年6月10日
代码最后更新i
–
作者
Tekgnosis
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

通过互联网连接,适用于

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

工具名称和描述与服务器在 2026年11月10日 报告的完全一致。这些内容由作者撰写,不是我们写的;我们以纯文本形式显示。

  • init_core_memories

    Run ONCE at conversation start. Loads behavioral prefs + recent context. Previews carry a 'complete' flag: true = full content shown; false = opening only, memory_retrieve(id) for the rest. After init, use memory_search for specific queries. Shared collections -> 'collections' fi

  • memory_add

    Store a memory. Several memories in one call -> memories=[{content, topics, ...}]; top-level topics then apply to every item. BEFORE params decide: (1) TYPE? (2) what search finds this later? (3) happened, or aspirational? (4) WHO must act on it? TYPE by example: "User prefers da

  • memory_add_batch

    Store multiple memories at once. Same rules as memory_add, applied per item. SHAPE: one ITEM here == one memory_add call. Same field names, same meaning. The ONLY difference is the container: memory_add takes them as flat parameters, this takes a list of objects. An item object b

  • memory_search

    Search memories by relevance. Up to 32 results. Query = ALL nouns from the user's message, not just the main one (ranking is automatic). "How does the app cache API calls?" -> "app cache api calls" complete=false results are truncated -> memory_retrieve(id) for full content. Auto

  • memory_deep_search

    Broad search for a FULL sweep -- every hit on a topic (e.g. before memory_consolidate), not a conversational lookup (that is memory_search). Up to 128 results; requires 2+ keywords ("python" alone = too broad). Scores: 30+ excellent, 20+ good, <20 weak. Full sweep of a topic inte

  • memory_retrieve

    Get full content by ID. Use when search returned complete=false. Batch: memory_retrieve(["id1","id2"]). Skip if complete=true (preview is already full).

  • artifact_write

    Store or update a long document (markdown, JSON or text) behind a pointer memory. For agents.md, skills.md, assertions.md, a project plan: anything past one memory's 768-token cap. CREATE: name ("assertions.md"), summary (the pointer memory: what the document is and why; search f

  • artifact_read

    Read an artifact by its pointer memory id (memory_retrieve on a pointer shows an "artifact" block with head_rev_id and outline). Bodies over 40,000 characters return the outline: read a section (heading path or JSON pointer) or page=0,1,... Returns rev_id; pass it as base_rev_id

  • artifact_history

    List the revisions of an artifact (rev_id, parent, seq, time, author, pinned) and its heads. conflict=true means divergent heads to merge.

  • artifact_pin

    Pin a revision so retention thinning never removes it (pinned=false unpins).

  • artifact_delete

    Delete an artifact: every revision and its pointer memory. Permanent. confirm must equal the artifact name. memory_delete refuses a pointer; use this.

  • artifact_orphans

    List artifact revisions whose pointer memory is gone (a delete on one replica racing a save on another). Nothing is auto-deleted; export includes them.

  • memory_edit

    Edit a memory. Provide only what changes; omitted fields untouched. Modes: 1. Content replace (content [+topics/macro_topics]): full rewrite, re-embeds. Do it the instant the user corrects a memory ("actually..."). 2. Metadata patch (topics/type/expiry, no content): type/expiry a

  • memory_delete

    Delete memories by ID. Permanent. memory_delete(["id1","id2"]). Delete by filter: memory_search first, collect ids, then delete.

  • memory_consolidate

    Create/replace a topic's executive summary. One per topic; replacing archives the old (restorable). WARNING: a bad summary poisons every future session. Do NOT consolidate from partial knowledge. BEFORE calling: (1) memory_deep_search the topic; (2) read 20+ memories, not preview

  • task_feed

    Recently-changed tasks, chronological (not ranked). For "what needs attention?" / "what changed?". Find tasks by content -> memory_search. Each: preview, progress [done,total], status, topics, collection. Default 32, max 500. Fan-out: no collection -> personal + all your collecti

  • collection_manage

    Manage shared collections (multi-user memory folders). list: your collections + invites. create. update: rename (display only; slug/keys unchanged). delete: owner only, 2-step -- call without confirm to see impact + token, repeat with confirm:" ". Permanent. members: who's in it.

  • agent_manage

    Manage agents (NAMESPACES under your account, sharing your token). An agent is a namespace, never a holder of key material: all crypto is the ACCOUNT's, and an agent id is never an input to a wrap, a seal or a KEK. Agents organise and scope what is visible; they do not own encryp

  • signal

    Inter-agent signals -- sticky notes pointing at a memory_id. Both parties must share a collection. send: post to a teammate. check: read pending (removes nothing). ack: mark handled -- stamps delivered_at, the row stays, NOTHING IS DELETED. ACK MEANS CLOSED, NOT DONE: it asserts

  • message

    Direct inter-agent text that DIES ON ACK. Use for receipts, FYIs and short replies; use signal to point at a memory. send/check/ack. LOSABLE BY DESIGN: the first session of the recipient name to ack deletes it for every session of that name, an unacked message is deleted at expir

  • account

    Account state + billing. Returns URLs only -- user clicks to pay; never charges silently. Pick by intent: "what plan am I on?" -> info (tier, subscription, capabilities, upgrade/downgrade SKUs; permanent tiers og/truebeliever/ogdev cannot downgrade) "what can I buy?" / "how much

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月13日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过域名 gnosismemory.com 验证(注册中心会核实域名所有权)

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • ✓ 通过

    端点有响应

    在 116 毫秒内响应(HTTP 200)

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    无需登录

  • ✓ 通过

    工具描述中没有隐藏指令

    已读取 21 个工具描述,未发现针对 AI 的隐藏指令

讨论

提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。

还没有帖子,欢迎第一个提问或分享。

此处内容由用户撰写,不代表 PopNx 团队。

使用 Google 登录后发帖

用户评价

还没有评价

用 Google 登录后写评价

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 6051 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 6051 个服务器的 15% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 6051 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Gnosis Memory 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.2)于5个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,因此也能用于接受远程 MCP 的应用,例如网页版 ChatGPT(Business 及以上为完整 MCP;Pro 为只读)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Ruflo

同类别的其他选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash广泛使用↓ 125万/周★ 6.5万昨天更新

电脑或云端

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

作者:DeusData广泛使用↓ 1.7万/周★ 4.9万27天前更新

在你的电脑上运行

Ruflo

Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.

作者:ruvnet广泛使用↓ 7.4万/周★ 8.2万 整个仓库的星标今天更新

在你的电脑上运行

作者的 README

仓库中没有找到 README