Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first, governable long-term memory for AI coding agents
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": {
"cp-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"cp-memory-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add cp-memory -- uvx cp-memory-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"cp-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"cp-memory-mcp"
]
}
}
}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": {
"cp-memory": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"cp-memory-mcp"
]
}
}
}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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CJhuochai bestätigt, dem das Repo gehört
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 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.
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 (1.8.1) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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
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.
CP Memory
Local-first, governable memory for AI coding agents.
Remember project rules across sessions, recall only what matters, and correct bad memory without hiding history.
简体中文 | English
For reproducible package, protocol and recall checks, see verification evidence and limits.
~/.cp-memory/memory.db by default.With Python 3.10+ and uv installed, any stdio MCP client can start CP Memory with:
uvx cp-memory-mcp
The public package passed a clean-cache MCP handshake with all 40 tools and a write/search/correct flow. See MCP client setup for Codex, Claude Code, Cursor, VS Code, and Gemini CLI examples.
For the enhanced Codex integration with lifecycle Hooks and Skills, install the plugin:
codex plugin marketplace add CJhuochai/cp-memory
codex plugin add cp-memory@cp-memory
Restart Codex after installation and approve the lifecycle Hooks if prompted.
CP Memory is a local-first memory plugin for Codex. It stores facts, preferences, ongoing work, episodes, decisions, and conversation checkpoints in a local SQLite database, then restores relevant context through MCP tools and lifecycle hooks.
The goal is not to remember as much as possible. The goal is memory that remains trustworthy after long-term use: explainable, reviewable, correctable, and governable.
repo:, project:, and workspace: scopes.You tell Codex:
Remember this: releases for this project must start on a branch, run tests, and merge through a PR.
In a later session, you ask:
What are the release rules for this plugin?
CP Memory restores the relevant memory from the local primary store first, and Codex follows that rule. If the memory is wrong, you can mark it wrong, mark it stale, or write a corrected version.
See more anonymized examples in docs/examples.md.
For a GIF, short video, or launch post, use the sanitized 30-second demo script.
For any stdio MCP client, use the verified public package:
uvx cp-memory-mcp
Client-specific commands and JSON files are in docs/mcp-clients.md.
For Windows, the recommended path is GitHub Marketplace installation:
codex plugin marketplace add CJhuochai/cp-memory
codex plugin add cp-memory@cp-memory
Restart Codex after installation. If Codex asks you to trust hooks, approve the CP Memory lifecycle hooks in the hooks view.
For macOS/Linux, use the source installer. It creates a private Python runtime for the plugin and installs the MCP dependency:
git clone https://github.com/CJhuochai/cp-memory.git
cd cp-memory sh ./install.sh
Restart Codex when it finishes. Do not treat GitHub Marketplace installation on macOS/Linux as an equivalently verified path: Marketplace does not run install.sh, so it does not create that private runtime.
| Platform | Recommended installation | Verified coverage |
|---|---|---|
| Windows | GitHub Marketplace; install.ps1 for local development | Unit tests, isolated installation validation, and GitHub Actions CI passed |
| macOS | Source installer: sh ./install.sh | GitHub Actions macOS CI passed unit tests and isolated install/MCP startup validation |
| Linux | Source installer: sh ./install.sh | GitHub Actions Ubuntu CI passed unit tests and isolated install/MCP startup validation |
Manual smoke testing of real Codex desktop Hook injection on macOS/Linux is still pending access to physical devices. This release is accepted through three-platform CI; the boundary does not affect the installer and MCP-startup checks already covered, but it is not a substitute for full desktop manual acceptance.
memory.db, logs, private summaries, or environment files.If you have seen other memory projects, start with docs/comparison.md. CP Memory's main difference is Codex lifecycle integration plus memory governance, not just storage and search.
See docs/roadmap.md for future directions. The roadmap prioritizes local-first behavior, explainability, correctability, and privacy safety.
See CHANGELOG.md for version history.
Windows users normally do not need to run install.ps1. It is mainly for local development, refreshing the personal marketplace cache, and migrating old global hook wiring from earlier versions.
For local macOS/Linux development, run:
sh ./install.sh
sh ./scripts/test-install.sh
Python 3 with python3 on PATH is required. The installer creates a private virtual environment in the plugin directory and installs runtime dependencies; this is the currently verified installation path for macOS/Linux.
Run the test suite:
python -m unittest discover -s tests -p test_cp_memory.py
Validate the installer in an isolated temporary profile without touching your real Codex configuration:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\test-install.ps1
MIT