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

Memdex

von ChoYugyeongVersion 0.3.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.ChoYugyeong/memdex

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Shared memory for AI coding agents: summaries, symbol map, notes and agent-to-agent messages.

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: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: MEMDEX_AGENT, MEMDEX_HOME

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "memdex": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memdex-mcp"
      ],
      "env": {
        "MEMDEX_AGENT": "your-value",
        "MEMDEX_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add memdex --env MEMDEX_AGENT=your-value --env MEMDEX_HOME=your-value -- uvx memdex-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "memdex": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memdex-mcp"
      ],
      "env": {
        "MEMDEX_AGENT": "your-value",
        "MEMDEX_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "memdex": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memdex-mcp"
      ],
      "env": {
        "MEMDEX_AGENT": "your-value",
        "MEMDEX_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • MEMDEX_AGENT env
    Name this agent uses in notes, messages and claims (claude, codex, cursor, ...).
  • MEMDEX_HOME env
    Directory holding memdex.db (default ~/.memdex).

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ChoYugyeong bestätigt, dem das Repo gehört

  • … 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 Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2188 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 82 % der anderen 2188 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2188 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 Memdex sicher?

Er hat 1 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 (0.3.1) kam vor 5 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Läuft in der Cloud★ 7.620MITAktualisiert vor 2 Monaten
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Excel MCP Server

von haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Läuft auf deinem Computer★ 4.276MITAktualisiert vor 6 Tagen
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Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Läuft auf deinem Computer★ 847MITAktualisiert vor 3 Tagen
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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.

memdex

Shared, token-saving memory for AI coding agents.

One SQLite file. Zero dependencies. Any MCP client. Claude Code, Codex, Cursor and DeepSeek can all remember the same things — and talk to each other.

Quick start · Adding agents · How it works · Tools · CLI · Configuration · Comparison · FAQ · 한국어


memdex is the memory coding agents share. One SQLite file, zero dependencies, no cloud. A session starts with what the last one left — summaries, decisions, messages, handoffs — instead of re-reading the same 3,000-token files and re-discovering the same pitfalls, while several agents work one repo without stepping on each other's edits.

pip install memdex-mcp        # PyPI name is memdex-mcp; the command is `memdex`

memdex connect # wires claude, codex, cursor, vs code, chatgpt, … (serve-check included) memdex brief # what the last session left for you — run it now

  • A file summary written once stays valid until the file's content changes. Summaries are keyed to the sha256 of the content, not the path. The next session — or the next agent — gets a 100-token summary instead of the 3,000-token file, and is told the moment it goes stale.
  • Notes know when they rot. Decisions, pitfalls and handoffs cite the files they're based on; when those files change, the note is flagged.
  • Agents coordinate. claim what you're editing, post to other agents, read your inbox, leave a handoff for whoever comes next. All worktrees of a repository share one memory.

On a real 66-file site repo, memdex bench measures 154,105 tokens to read every file versus 3,471 tokens of outlines — 98% smaller, before an agent saves a single summary. Run memdex bench in your own checkout; the token count is chars / 4, an estimate, and the ratio is the point.

Listed in the official MCP Registry as io.github.ChoYugyeong/memdex and on PyPI as memdex-mcp.

Quick start

pipx install memdex-mcp        # PyPI name is memdex-mcp; the command is `memdex`

memdex connect --agent claude # write the MCP entry into the agents on this machine

Claude Code (user scope, every project) — when the claude CLI is on PATH, memdex connect runs this line for you, and prints it when it is not:

claude mcp add memdex --scope user -e MEMDEX_AGENT=claude -- memdex serve

Everything else that keeps a config file — Claude Desktop, Cursor, VS Code (GitHub Copilot), Windsurf, Zed, Cline, Gemini CLI, Codex CLI, and DeepSeek Harness: memdex connect finds each one that is already installed, merges mcpServers.memdex into its config (servers.memdex with type: stdio for VS Code, context_servers.memdex for Zed, [mcp_servers.memdex] for Codex), preserves other settings, and saves a .bak before it writes. For DeepSeek Harness it adds a marked @deepseek-ai/dsh-mcp-client entry to each existing profile's cordis.patch.yml; only that managed block is replaced or removed. A client whose config folder does not exist is reported as not installed and left alone; an unreadable or malformed JSON/TOML config is left exactly as it was, and a Zed settings file with comments gets the block printed to paste instead of being rewritten (a rewrite would drop the comments). For DSH, a non-list root or a manual ID collision is also left untouched. --list shows what is installed and configured without writing, --dry-run shows the writes, --remove takes the entry out.

For DeepSeek Harness, run memdex connect --client deepseek-harness --agent deepseek --serve-check, then start a new Harness session. --serve-check verifies Memdex itself answers MCP initialize and tools/list; it does not claim the Harness loaded the plugin. Confirm the mcp__memdex__... tools appear in that session and call project_brief before delegating. The MCP entry runs the same Python package that ran connect, with the profile's current working directory as Memdex's project scope. A profile with a hand-written entry using id: memdex-memory, or a patch that is not a top-level YAML list, is left untouched for manual review.

If more than one Harness profile exists, connect stops before writing and asks for an explicit target: memdex connect --client deepseek-harness --profile desktop --agent deepseek --serve-check. The profile is the directory name under ~/.dsh/profiles (or $DSH_HOME/profiles); memdex connect --list shows the paths. This avoids silently adding the MCP server to every profile that happens to be installed.

`--serve-check` is the honest end of setup: after writing, memdex starts the server from the entry it just wrote and speaks MCP to it (initialize, then tools/list), so a wrong path, a missing interpreter or a database it cannot open is caught now instead of in the agent:

+ serve-check      memdex answered: 15 tools, protocol 2024-11-05

Any model, MCP or not — MCP clients join through memdex connect; a model that can only run shell commands joins with nothing to configure. Both paths are in Adding agents.

Team scope — put the config in the repo so everyone who clones it gets memdex:

memdex connect --project     # .vscode/mcp.json and .mcp.json, written with a bare `memdex` command

A committed config cannot carry this machine's absolute path, so project scope writes command: "memdex" and the teammate's PATH has to find it (pipx install memdex-mcp). With the claude CLI on PATH and --project, the CLI writes .mcp.json itself (claude mcp add memdex --scope project …) and memdex writes only the VS Code file, so one file never has two owners. --no-claude skips the CLI entirely, and --client claude-code runs only that step.

By hand, or for a client memdex does not know about:

{ "mcpServers": { "memdex": { "command": "memdex", "args": ["serve"], "env": { "MEMDEX_AGENT": "codex" } } } }

Give each agent its own MEMDEX_AGENT name; its id becomes name@checkout (e.g. claude@myrepo-wt). memdex config --agent prints the snippets above, plus an optional Claude Code SessionStart hook that injects the project brief automatically.

That's it. The server sends its own usage instructions in the MCP initialize response, so agents know the workflow (brief → file_summary before reading → remember → handoff), and when to use the task ledger for substantial work, without extra prompting.

Adding agents

Every agent — MCP client or not — joins the same loop in the same four steps:

  1. Name it. MEMDEX_AGENT becomes its id (name@checkout). Two agents sharing one name cannot see each other's messages, so each gets its own.
  2. Wire it. MCP clients: one command (below). A model that can only run shell commands: nothing.
  3. Verify. memdex doctor (✓ clients), codex mcp list for Codex, memdex connect --serve-check for the MCP handshake, memdex whoami for anything.
  4. Work. Every agent, however it joined, uses the same basic loop: brief, claim, post/inbox, handoff. For substantial work with independently omittable outcomes, add a tasks tree before execution so blockers and incomplete branches stay visible.

MEMDEX_AGENT is a self-declared label, not an authenticated identity. A verified task means a different label recorded a peer check; it is a useful coordination signal, not cryptographic proof of who checked it.

For a long-running watcher, inbox --follow --poll 2 --notify-every 900 checks for messages every two seconds without consuming them, then prints a batch every 15 minutes. It flushes output before acknowledging the cursor; if the process stops between those steps, a numbered message may appear again, but is not lost. If a scheduler starts a fresh process on every check, use inbox --notify-every 900 instead. Its digest window is persisted per project and agent: the first check with unread messages opens a 15-minute window, later polls keep checking without consuming them, and due polls deliver the accumulated batch. Use the same agent id, project path, and interval on each run. The MCP inbox tool accepts the same notify_every value.

Agent / modelHow it joinsVerify with
Claude Codememdex connect (runs claude mcp add …), plus the SessionStart hookclaude mcp list
Codex CLImemdex connect → [mcp_servers.memdex] in ~/.codex/config.tomlcodex mcp list
DeepSeek Harnessmemdex connect --client deepseek-harness --agent deepseek --serve-checknew session, then call project_brief
Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf, Zed, Cline, Gemini CLImemdex connect writes their config, one key eachmemdex doctor
ChatGPT Desktopapp UI: Settings → MCP → add server (command memdex, args serve, env MEMDEX_AGENT=gpt); after the file exists, memdex connect manages itthe app's MCP panel
Any model that can run shell commands — a local LLM, a wrapper script, another harnessnothing to wire: set MEMDEX_AGENT and use the coordination commandsmemdex whoami
# a model with no MCP client, joining in ten seconds

MEMDEX_AGENT=codex memdex brief # what the last session left for you MEMDEX_AGENT=codex memdex claim src/store.py --intent "add retry" MEMDEX_AGENT=codex memdex task create --title "Retry support" --criterion "Retries are bounded and verified" MEMDEX_AGENT=codex memdex task create --parent 1 --title "Implement retry" --criterion "Retry path works" --owner codex MEMDEX_AGENT=codex memdex post "Retry work is underway" --group --to claude --task 1 MEMDEX_AGENT=codex memdex handoff "retry done" --next "wire timeout"

memdex connect --project puts the config in the repo so teammates get memdex on clone.

Sending to a specific chat

In the intended DeepSeek chat's shell, run memdex session routes --label "routing review". The CLI derives a project-local address from the checkout, agent and host conversation ID (DSH_SESSION_ID in DeepSeek or CODEX_THREAD_ID in Codex). Point both sides at the same project with `--path <che

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen