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

CP Memory

von CJhuochaiVersion 1.8.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.CJhuochai/cp-memory

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local-first, governable long-term memory for AI coding agents

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

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": {
    "cp-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cp-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add cp-memory -- uvx cp-memory-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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.

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 CJhuochai 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 Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7254 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 37 % der anderen 7254 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7254 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 CP Memory 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 (1.8.1) kam vor 2 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 Python (uv) 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 heute
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 letzten Monat
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.

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


Why CP Memory

For reproducible package, protocol and recall checks, see verification evidence and limits.

  • Local first: memory stays in ~/.cp-memory/memory.db by default.
  • Governable: inspect, review, correct, scope, or retire memory instead of silently overwriting it.
  • MCP-ready, Codex-enhanced: the stdio MCP server is the portable baseline; the Codex plugin adds Skills and lifecycle Hooks.

Quick Start — Portable MCP

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.

See The Result In 30 Seconds

  1. Tell Codex a project rule, such as: “Releases must start on a branch, run tests, and merge through a PR.”
  2. In a later session, CP Memory restores the relevant rule from the local primary store so Codex can continue following it.
  3. If the rule is wrong, preserve correction history and mark the old record wrong, stale, or scoped instead of silently overwriting it.

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.

Current Capabilities

  • Context restore: restores relevant local-primary memory on startup and eligible prompts.
  • Automatic extraction: conservatively creates long-term personal memory candidates from explicit statements.
  • Project scope: prioritizes current-project memories with repo:, project:, and workspace: scopes.
  • Reviewable governance: supports review inbox, review digests, conflict suggestions, correction states, and startup reminders.
  • Safe maintenance: weekly maintenance runs health checks, governance preflight, and low-risk expiry cleanup only.

30-Second Example

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.

Install

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 Support

PlatformRecommended installationVerified coverage
WindowsGitHub Marketplace; install.ps1 for local developmentUnit tests, isolated installation validation, and GitHub Actions CI passed
macOSSource installer: sh ./install.shGitHub Actions macOS CI passed unit tests and isolated install/MCP startup validation
LinuxSource installer: sh ./install.shGitHub 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.

Safety

  • Do not commit your real memory.db, logs, private summaries, or environment files.
  • Automatic extraction is intentionally conservative. Generated memories can be reviewed, corrected, marked stale, or marked wrong.
  • When memories need review, the current version injects a reminder into assistant context. It is not a user-facing popup or visible review panel, and it does not auto-delete memory or auto-resolve conflicts.
  • Weekly maintenance runs health checks, governance preflight, and low-risk expiry cleanup only; long-term personal memories, tasks, and decisions are protected by default.
  • Examples and screenshots use sanitized content, so you do not need to expose your real memory database.

Comparison

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.

Roadmap

See docs/roadmap.md for future directions. The roadmap prioritizes local-first behavior, explainability, correctability, and privacy safety.

See CHANGELOG.md for version history.

Local Development

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

License

MIT

PopNx fragen