Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Sovseal Memory

von sovsealVersion 0.3.8i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.bobybarack/sovseal-memory

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local-first, zero-knowledge AI memory across Claude, Cursor, and every MCP client. 0 RTT reads.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 0 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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-server

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

  • ! Vorsicht

    Entwickler passt zum Repo

    Der Herausgeber (bobybarack) ist nicht der Repo-Inhaber (sovseal); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7230 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 28 % der anderen 7230 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 37 % der anderen 7230 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Sovseal Memory sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.8) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

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

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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

Why this exists

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.

Measured Performance & Benchmarks (May 2026)

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.

WorkloadOperationp50p95p99Network
10K records · 1K queriesrecall_memory (warm)6.1 ms10.4 ms21.8 ms0 RTT
Cold startrecall_memory (first call)~1.2 s——0 RTT
Single writestore_memory3.8 ms7.2 ms12.5 ms0 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:

  • Sub-25 ms p99 recall — semantic search is a local vector query, not an HTTP call.
  • On-device embeddings — a pinned, hash-verified 384-dim MiniLM model (~22 MB quantized ONNX) runs locally. No embedding API, no per-call cost.
  • Zero-knowledge sync — when replication is enabled, AES-256-GCM encryption happens before any byte leaves the device. The server stores ciphertext it cannot decrypt.
  • Verified Semantic Recall (VSR) — every load re-derives sha256(canonicalize(payload)) and fails closed on mismatch.
  • Deterministic lineage — snapshot graph enables byte-equal state restoration.

Introduction

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.

Key Features & Use Cases

Core Capabilities:

  • Local-First Semantic Memory: On-device LanceDB + 384-dim Transformers.js embeddings for 0-RTT recall.
  • Cross-Platform Capture: The browser extension captures and recalls across ChatGPT, Claude, Perplexity, Grok, Gemini, and DeepSeek — one memory, six platforms, ⌘/Ctrl+M anywhere.
  • Zero-Knowledge Sync (optional): Replication ships only end-to-end AES-256-GCM ciphertext. Local-only mode works fully offline with no account.
  • Write-Behind Replication: Tool calls return on local commit; ciphertext sync happens asynchronously.
  • Developer-Friendly: Drop-in MCP server, Node SDK, and self-hosted edge endpoints.

Who it's for:

  • Privacy-Constrained Teams: Healthcare, legal, fintech, and defense-adjacent teams whose policies require plaintext to stay on-device.
  • AI Power Users: People working across Claude Desktop, Cursor, ChatGPT, and more who are tired of six AIs with six separate amnesias.
  • Agent Frameworks: ElizaOS, Hermes, CrewAI, and LangGraph consume the MCP server natively — local memory with no per-call API bill.

⚖️ How sovseal compares

An honest map, because you'll ask anyway:

Platform-native memory (ChatGPT / Claude)Cloud memory layers (mem0, Zep, hosted MCP memories)sovseal
Where plaintext livesProvider's cloudProvider's cloud, or your servers (self-host = your ops)Your device only
Extraction pipelineProvider-internalTypically an LLM API call on your raw textOn-device embeddings; no LLM in the loop
Works across platformsNo — each platform is a siloYes (via their cloud)Yes — locally, via MCP + extension
OfflineNoNo (cloud) / partial (self-host)Yes
Sync modelProvider-controlledServer reads your dataServer sees ciphertext only
Cost per recallSubscription-gatedAPI/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.

🚀 Quickstart Guide

Choose your path

sovseal exposes one protocol with three delivery shapes. Pick by where your code runs:

MCP ServerBrowser ExtensionNode SDK / Self-Hosted
Best forClaude Desktop/Code, Cursor, Windsurf, Zed, agent frameworksChatGPT, Claude.ai, Perplexity, Grok, Gemini, DeepSeek in the browserIn-process use in a Node/TS service; full data residency
Installnpx -y @sovseal/mcp-serverChrome Web Store + local host installernpm install @sovseal/sdk
Recall latency0 RTT (local LanceDB)0 RTT (Native Messaging to local engine)0 RTT (local LanceDB)
CostFree (Hobby)Free (Hobby)Paid (Starter or above for self-hosted sync)
MCP Server

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
Browser Extension

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.

  1. Install from the Chrome Web Store, then run the one-time local host installer.
  2. Confirm the popup shows "On-device engine connected."
  3. Chat normally; press ⌘/Ctrl+M in any supported platform to recall.

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.

Node SDK (Library)

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", });

Self-Hosted Edge

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

Point any client at it:

export SOVSEAL_ENDPOINT="https:// .supabase.co/functions/v1/v2-agent-state"

Source: supabase/functions/v2-agent-state/.

🔗 Integrations & Agent Frameworks

All of these consume the same MCP server through their first-class MCP support. No sovseal-specific adapter is required:

FrameworkHow it consumes MCP
ElizaOS@fleek-platform/eliza-plugin-mcp (config-only, stdio or SSE)
Hermes AgentNative MCP, stdio + remote HTTP
CrewAImcps=[...] field on the agent
LangGraph · LangChainlangchain-mcp-adapters (npm + PyPI)
Microsoft Agent FrameworkBuilt-in MCP workbench
OpenAI Agents SDKNative MCPServerStdio / MCPServerSse
OpenClawNative openclaw mcp consumer

🛠️ MCP Tools Exposed to the LLM

ToolArgsBehavior
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

PopNx fragen