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

Cuemap MCP

von cuemap-devVersion 0.7.5i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.cuemap-dev/cuemap-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local memory and context retrieval for AI agents through CueMap.

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

  • 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": {
    "cuemap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add cuemap -- npx -y cuemap-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "cuemap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-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": {
    "cuemap": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cuemap-dev 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 7241 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 64 % der anderen 7241 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7241 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 Cuemap MCP 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 (0.7.5) kam vor 21 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 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.

CueMap MCP Server v0.7.5

A premium MCP bridge for explainable, repository-aware agent memory.

The Model Context Protocol (MCP) server for CueMap, allowing AI coding assistants (like Claude Desktop, Cursor, Windsurf, and Antigravity) to instantly recall codebase context using the CueMap engine.

For agent-facing operating guidance—including repository consent, supported content types, recall modes, accuracy-oriented knob selection, and troubleshooting—see SKILL.md.

Zero-Config Deployment

The CueMap MCP Server is designed to work completely out-of-the-box. When started, it automatically manages a high-performance Rust instance of the CueMap Server in the background. The v0.7.3 engine bundles qint8 MiniLM-L3 by default and q4 MiniLM-L3 for the edge profile; no model download occurs at runtime.

You do not need to install or run the CueMap CLI manually. The correct pre-compiled binary for your operating system is automatically downloaded via optional NPM dependencies. Embedded startup supports Linux x64/ARM64, macOS x64/ARM64, and Windows x64.

Installation

# Global installation makes the `cuemap-mcp` command available

npm install -g cuemap-mcp

*(Note: Ensure your package manager is configured to download optionalDependencies so the local Rust binary is included).*

Agent Plugin

CueMap also ships a separate cuemap-agent-plugin package for Agent Plugins-compatible clients. It bundles the portable plugin.json manifest, stdio mcp.json configuration, and a repository-memory skill. The plugin launches this MCP server at the matching release version and must be installed or downloaded separately from cuemap-mcp.

Configuration (Environment Variables)

By default, the embedded engine runs on port 8735. You can customize the server behavior by passing the following environment variables in your MCP configuration:

  • CUEMAP_PORT: Override the port the embedded engine binds to (default: 8735).
  • CUEMAP_CONFIG_PATH: Absolute path to a custom server_config.toml to configure advanced Engine tuning, background jobs, and RAG search parameters.
  • CUEMAP_URL: If you prefer to bypass the embedded engine and connect to a remotely hosted or separately running CueMap server, specify its URL here (e.g. http://localhost:8735).
  • CUEMAP_PROJECT: Override the default project. Without this setting, CueMap derives a stable repository-scoped project from the current Git remote or working directory.
  • CUEMAP_LOG_PATH: Override the embedded engine log path. It defaults to ~/.cuemap/server.log, which is the file read by cuemap logs.
Server lifecycle

The MCP server calls EmbeddedCueMap.start() as soon as Codex launches the plugin process, before any CueMap tool is invoked. It attaches to a compatible engine already listening at CUEMAP_URL or the configured port; otherwise it starts and owns a local engine automatically. cuemap_init does not start the server—it previews or applies a confirmed repository scope after the engine is ready. An engine owned by the MCP process is stopped gracefully when that process exits.

Using with AI Agents

To use this MCP server with your AI assistant, add it to your assistant's MCP configuration file.

Example Configuration (Claude Desktop)
{

"mcpServers": { "cuemap": { "command": "npx", "args": [ "-y", "cuemap-mcp" ], "env": { "CUEMAP_PORT": "8735" } } } }

Available Tools

  • `cuemap_init_preview`: Performs a read-only repository metadata scan and returns supported top-level folders/root files, counts, the stable repository project ID, and any existing saved scope. Present this preview to the user before ingestion.
  • path (string): Absolute path to the repository root.
  • projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • includedPaths (string[], optional): Repository-relative files or folders to preview. Empty means all supported files allowed by ignore rules.
  • ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.
  • ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.
  • `cuemap_init`: Applies a user-confirmed repository ingestion scope, starts the initial scan, and keeps watching that scope for new, changed, deleted, newly ignored, or newly unignored supported files. It only reports verified completion after observing ingestion activity, reaching a terminal job phase, and completing intent annotation; an initial idle status with 0/0 writes is not considered complete.
  • path (string): Absolute path to the repository root.
  • projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • includedPaths (string[], optional): User-approved repository-relative files or folders. Empty means all supported files allowed by ignore rules.
  • ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.
  • ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.
  • confirmed (boolean): Must be true only after explicit user confirmation of the previewed scope.
  • `cuemap_status`: Returns project-scoped background ingestion progress plus derived monitoring fields. Poll it after cuemap_init until verified_complete is true.
  • project (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • active: Whether the current phase is non-terminal or writes/intent annotations remain pending.
  • observed_activity: Whether this MCP process has observed an active phase or positive write/intent counts for the project.
  • pending_writes: Remaining writes based on the latest totals.
  • pending_intents: Remaining memory intent annotations based on the latest totals.
  • verified_complete: True only after activity has been observed, the project reaches done or idle, no work failed or remains pending, and intent_ready is not false.
Project inspection and memory lifecycle
  • `cuemap_projects`: List projects and their summary metadata, including whether each project is currently loaded in RAM.
  • `cuemap_project_load`: Explicitly warm a persisted project before a latency-sensitive operation. Ordinary project requests demand-load it when needed.
  • `cuemap_project_save`: Persist a current snapshot without unloading it.
  • `cuemap_project_unload`: Persist and unload a project to reduce memory usage. Active work can produce a retryable busy response.
  • `cuemap_project_pack` / `cuemap_project_package_load`: Write or load a ready-to-query local .cuemap package.
  • `cuemap_project_push` / `cuemap_project_pull`: Transfer a package through S3 using the engine host's configured AWS CLI.
  • `cuemap_project_sync`: Fast-forward immutable S3 history and refuse divergence.
  • `cuemap_stats`: Read repository-project statistics, or global engine statistics with global: true.
  • `cuemap_memory_get`: Read one memory as decoded text and provenance by numeric memory_id and owning project. Requires an engine supporting GET /memories/:id?decoded=true; older engines return an upgrade error through this tool.
  • `cuemap_memory_reinforce`: Reinforce one memory, optionally on explicit cues.
  • `cuemap_memory_delete`: Permanently delete one memory. Requires confirmed: true after explicit user confirmation.
  • `cuemap_project_export`: Export a cursor-paginated project page with configurable content, cue, and metadata inclusion.
  • `cuemap_project_artifacts`: Inspect CueBridge artifact metadata without reloading it.
Explicit ingestion
  • `cuemap_ingest_url`: Ingest one URL or recursively crawl it with depth and same_domain_only controls.
  • `cuemap_ingest_content`: Ingest supplied text with filename, source-key, metadata, structural-cue, segmentation, and optional one-vector-per-produced-chunk embeddings.
  • `cuemap_ingest_file`: Ingest one user-approved local file path.

These tools are for explicit ingestion requests. Repository initialization continues to use the preview, confirmation, and watcher workflow above.

Alias and Lexicon administration
  • `cuemap_alias_list`, `cuemap_alias_add`, `cuemap_alias_merge`: Inspect and manage manual cue aliases. Merging requires confirmed: true.
  • `cuemap_lexicon_inspect`, `cuemap_lexicon_graph`, `cuemap_lexicon_wire`, `cuemap_lexicon_delete`: Inspect and administer Lexicon relationships. Deletion requires confirmed: true.
  • `cuemap_add`: Stores one natural-language memory. The project is created automatically if it does not exist.
  • content (string): Memory content to store.
  • project (string, optional): Project ID that will own the memory. Defaults to the current repository-scoped project.
  • cues (string[], optional): Explicit cues/tags to associate with the memory.
  • metadata (object, optional): JSON metadata to store with the memory.
  • source_key (string, optional): Stable source key for deterministic upsert/deduplication.
  • event_time (number, optional): Original event timestamp as Unix seconds. Defaults to ingestion time.
  • embedding (number[], optional): Precomputed memory embedding.
  • disable_temporal_chunking (boolean, optional): Disable temporal chunking for this memory.
  • async_ingest (boolean, optional): Process ingestion in the background and return immediately.
  • `cuemap_intent_classify`: Classifies text with the engine's local intent model. Accepts target: "query" or "memory" and returns relative intent scores, recall/memory eligibility, confidence weight, and model/taxonomy versions. Scores are ranking signals, not calibrated probabilities.
  • `cuemap_recall`: Recalls context about a codebase from your CueMap integrated brain. Uses natural language and semantic search to find relevant information.
  • query (string): The natural language query to search for.
  • limit (number, optional): Maximum results to return (default: 10).
  • response_mode (full | preview, optional): Default full. Use preview for broad discovery; each hit returns a leading excerpt instead of full content, retaining IDs and metadata.
  • preview_chars (integer, optional): Preview length cap, 100–2000 UTF-16 code units (default: 200). Ignored in full mode. Metadata and diagnostics are not capped.
  • projects (string[], optional): List of project IDs to scope the search to. Multiple enables cross-project queries.
  • cues (string[], optional): Specific cue tags to filter the search.
  • query_time (string, optional): Timestamp or natural-language time anchor for v0.7 temporal query intent.
  • depth (number, optional): Depth of multi-hop recall expander (default: 1).
  • expansion_depth (number or "conversation_round", optional): Neighbor context expansion (default: "conversation_round"). Values above 1 include nearby parent chunks or source-ordered context, using a radius of expansion_depth - 1 when linkage exists. "conversation_round" prepends the message each result replies to (for an assistant reply, t

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

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