Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first, zero-knowledge AI memory across Claude, Cursor, and every MCP client. 0 RTT reads.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"sovseal-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sovseal/mcp-server"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add sovseal-memory -- npx -y @sovseal/mcp-serverIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"sovseal-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sovseal/mcp-server"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"sovseal-memory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sovseal/mcp-server"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Herausgeber (bobybarack) ist nicht der Repo-Inhaber (sovseal); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 0 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.8) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Zero-knowledge, local-first AI memory for work you can't send to the cloud.
One private memory across Claude, ChatGPT, Cursor, and every MCP client — plaintext physically never leaves your machine.
@sovseal/mcp-server · @sovseal on npm · Quickstart · How it compares · Changelog
If you work with code, clients, or data you're not allowed to upload — healthcare, legal, fintech, defense, or anything under an NDA — every AI memory option today asks you to break that rule. Platform memory keeps your context on their cloud, in their walled garden, one platform at a time. Cloud memory layers route your raw conversations through third-party servers and extraction APIs.
sovseal takes the other path: all capture, embedding, and recall run on your device. Plaintext never crosses the network. The optional sync tier ships only AES-256-GCM ciphertext — the server cannot read your memories even if it wanted to. And because it speaks MCP and rides a browser extension, it's *one* memory across every AI you use, not six silos.
Cloud-hosted memory layers force a tradeoff between latency, privacy, and cost. Every recall is a 200–800 ms round-trip to someone else's database. sovseal collapses the tradeoff. LanceDB and Transformers.js run *inside* your agent's process.
| Workload | Operation | p50 | p95 | p99 | Network |
|---|---|---|---|---|---|
| 10K records · 1K queries | recall_memory (warm) | 6.1 ms | 10.4 ms | 21.8 ms | 0 RTT |
| Cold start | recall_memory (first call) | ~1.2 s | — | — | 0 RTT |
| Single write | store_memory | 3.8 ms | 7.2 ms | 12.5 ms | 0 RTT (write-behind) |
All benchmarks reproduce with: pnpm --filter @sovseal/mcp-server run bench-v2 (10K pre-seeded memories, 1K sequential queries, CPU-bound ONNX embeddings on commodity hardware).
What makes it fast and private:
sha256(canonicalize(payload)) and fails closed on mismatch.sovseal gives AI assistants and autonomous agents persistent, portable context that you actually own. It drops into any MCP-compatible client, captures from the major chat platforms via a browser extension, and keeps your plaintext where it belongs: on your hardware.
Core Capabilities:
Who it's for:
An honest map, because you'll ask anyway:
| Platform-native memory (ChatGPT / Claude) | Cloud memory layers (mem0, Zep, hosted MCP memories) | sovseal | |
|---|---|---|---|
| Where plaintext lives | Provider's cloud | Provider's cloud, or your servers (self-host = your ops) | Your device only |
| Extraction pipeline | Provider-internal | Typically an LLM API call on your raw text | On-device embeddings; no LLM in the loop |
| Works across platforms | No — each platform is a silo | Yes (via their cloud) | Yes — locally, via MCP + extension |
| Offline | No | No (cloud) / partial (self-host) | Yes |
| Sync model | Provider-controlled | Server reads your data | Server sees ciphertext only |
| Cost per recall | Subscription-gated | API/hosting cost | $0, local compute |
What you give up with sovseal, stated plainly: there's no cloud LLM doing clever extraction on your behalf (by design — that's the leak we exist to prevent), and you are responsible for your own key (see Threat Model). If neither of those matters to you and you live inside one platform, its native memory may be all you need. If they do matter, nothing else in this table does what the right-hand column does.
sovseal exposes one protocol with three delivery shapes. Pick by where your code runs:
| MCP Server | Browser Extension | Node SDK / Self-Hosted | |
|---|---|---|---|
| Best for | Claude Desktop/Code, Cursor, Windsurf, Zed, agent frameworks | ChatGPT, Claude.ai, Perplexity, Grok, Gemini, DeepSeek in the browser | In-process use in a Node/TS service; full data residency |
| Install | npx -y @sovseal/mcp-server | Chrome Web Store + local host installer | npm install @sovseal/sdk |
| Recall latency | 0 RTT (local LanceDB) | 0 RTT (Native Messaging to local engine) | 0 RTT (local LanceDB) |
| Cost | Free (Hobby) | Free (Hobby) | Paid (Starter or above for self-hosted sync) |
The default for AI coding assistants and any agent framework that speaks MCP. One server binary, one config snippet, every client.
Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Zed — add to mcp.json or claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "sovseal-memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sovseal/mcp-server"] } } }
One-line install for Claude Code:
claude mcp add sovseal -- npx -y @sovseal/mcp-server
System Prompt Snippet (Claude Desktop / Cursor Project Instructions): To ensure the AI natively uses the memory server, paste this into your custom instructions:
This session has persistent memory via sovseal. At conversation start, check the sovseal://context/recent resource. Whenever the user shares preferences, plans, or personal context, store it via store_memory.
For always-on autonomous agents, switch to HTTP/SSE transport so the sovseal process outlives a single tool invocation:
SOVSEAL_TRANSPORT=sse SOVSEAL_PORT=4040 npx -y @sovseal/mcp-server
For the AI platforms that don't speak MCP. The extension bridges ChatGPT, Claude.ai, Perplexity, Grok, Gemini, and DeepSeek to the same on-device engine over Native Messaging — capture-on-send as you chat, ⌘/Ctrl+M to recall anywhere, with per-site toggles and one-click delete.
Everything the extension captures lives in the same local database the MCP server reads — tell Claude.ai something once, and Claude Code already knows it.
When you're building a backend service and want to manage agent state persistence programmatically, import the Node SDK client. It performs end-to-end AES-256-GCM encryption client-side and replicates checkpoints to a sync endpoint you choose.
npm install @sovseal/sdk
import { AgentStateClient, CryptoService } from "@sovseal/sdk";
const client = new AgentStateClient({ endpoint: "https://your-project.supabase.co/functions/v1/v2-agent-state", apiKey: "sov_proj_your_project_uuid", });
const key = await CryptoService.generateAESKey();
// Client-side AES-GCM encrypted snapshot upload const receipt = await client.snapshot({ key, payload: { agent_id: "agent_a1b2c3", sequence_number: 0, parent_snapshot: null, policy_hash: "0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000", timestamp: new Date().toISOString(), active_context: { project: "acme-migration", decisions: ["Postgres over Mongo — team expertise", "Cut scope: no SSO in v1"], open_question: "Client prefers staged rollout; confirm dates with their ops lead." } } });
// Restore the latest state snapshot const { receipt: latestReceipt, ciphertextUrl } = await client.restore({ agentId: "agent_a1b2c3", });
The replication endpoint is a Deno edge function — open source, deployable to any Supabase project for full data-residency control.
# From the repo root
supabase functions deploy v2-agent-state supabase db push # applies the agent_state_snapshots schema
export SOVSEAL_ENDPOINT="https:// .supabase.co/functions/v1/v2-agent-state"
Source: supabase/functions/v2-agent-state/.
All of these consume the same MCP server through their first-class MCP support. No sovseal-specific adapter is required:
| Framework | How it consumes MCP |
|---|---|
| ElizaOS | @fleek-platform/eliza-plugin-mcp (config-only, stdio or SSE) |
| Hermes Agent | Native MCP, stdio + remote HTTP |
| CrewAI | mcps=[...] field on the agent |
| LangGraph · LangChain | langchain-mcp-adapters (npm + PyPI) |
| Microsoft Agent Framework | Built-in MCP workbench |
| OpenAI Agents SDK | Native MCPServerStdio / MCPServerSse |
| OpenClaw | Native openclaw mcp consumer |
| Tool | Args | Behavior |
|---|---|---|
store_memory | { content: string } | Embed (384-dim, on-device) → write to local LanceDB → return. Ciphertext replication runs write-behind; nothing blocks. |
| recall_memory | `{ query: string, topK?:
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo